- Swarm - OpenAIの新しいマルチエージェント・フレームワークが誕生

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# OpenAIの新フレームワーク「Swarm」でマルチエージェントを開発してみた

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## はじめに

近年、AI技術の発展に伴い、複数のAIエージェントが協力してタスクを遂行する「マルチエージェントシステム」が注目を集めています。OpenAIが公開した新しいフレームワーク「Swarm」は、このマルチエージェントシステムの構築をより簡単に、そして効率的に行えるよう設計されています。

本記事では、Swarmを使ってマルチエージェントシステムを開発し、その特徴や利点、実際のデモンストレーションを通じて、その可能性を探ってみたいと思います。

## Swarmとは

Swarmは、OpenAIが2024年10月12日に公開した実験的なマルチエージェントオーケストレーションのためのフレームワークです。Pythonベースで構築されており、軽量で制御性が高く、テストしやすい設計が特徴です。

**主な特徴と利点:**

- **シンプルな実装:** 機能はシンプルながら、エージェント間の連携を容易に実現。
- **教育目的:** 実験的でありながら、マルチエージェントシステムの学習に最適。
- **カスタマイズ性:** エージェントの動作やモデルを柔軟に変更可能。

## 実行環境の準備

まずは、Swarmを使うための環境を整えます。

### ライブラリのインストール

```bash
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git
pip install openai python-dotenv tavily-python loguru
```

### APIキーの設定

SwarmはOpenAIのAPIを使用するため、APIキーが必要です。`.env`ファイルを作成し、以下のように設定してください。

```
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key
```

## Swarmの基本構造

Swarmでは、エージェントを定義し、それを実行するという流れでプログラムを構築します。以下に主なクラスと関数を紹介します。

### Agentクラス

エージェントを作成するためのクラスです。エージェントの名前、動作、使用するモデルなどを設定します。

```python
agent = Agent(
    name="エージェント名",
    model="gpt-4o-mini",
    instructions="エージェントへの指示",
    functions=[関数リスト],
)
```

### client.run()

エージェントを実行するための関数です。エージェントに対するメッセージを処理し、会話を進めます。

```python
response = client.run(
    agent=agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "ユーザーからのメッセージ"}],
)
```

## マルチエージェントの実装

Swarmを使って、実際にマルチエージェントシステムを構築してみましょう。今回は、簡易的な**カスタマーサポートボット**を作成します。

### エージェントの定義

#### トリアージエージェント

ユーザーのリクエストを適切なエージェントに振り分ける役割を持ちます。

```python
triage_agent = Agent(
    name="トリアージエージェント",
    instructions="""ユーザーのリクエストを分析し、最適なエージェントに転送してください。""",
)
```

#### FAQエージェント

よくある質問に回答します。

```python
faq_agent = Agent(
    name="FAQエージェント",
    instructions="""ユーザーの質問に対して、適切な回答を提供してください。""",
)
```

#### フィードバックエージェント

ユーザーからのフィードバックを収集します。

```python
feedback_agent = Agent(
    name="フィードバックエージェント",
    instructions="""ユーザーのフィードバックを受け取り、感謝の意を伝えてください。""",
)
```

### エージェント間の連携

エージェント間の連携は、関数を介して行います。

```python
def transfer_to_faq():
    return faq_agent

def transfer_to_feedback():
    return feedback_agent

triage_agent.functions = [transfer_to_faq, transfer_to_feedback]
```

### 実行例

Swarmを使ってエージェントを実行し、ユーザーからの問い合わせに対応してみます。

```python
client = Swarm()

response = client.run(
    agent=triage_agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "商品の使い方がわかりません。"}],
)
```

#### 実行結果

1. **ユーザー:** 商品の使い方がわかりません。
2. **トリアージエージェント:** 問い合わせ内容を分析し、FAQエージェントに転送。
3. **FAQエージェント:** 商品の使い方についてご案内します。具体的にどの部分でお困りですか？

### 詳細なデモンストレーション

#### コード全体

```python
from swarm import Swarm, Agent

def transfer_to_faq():
    return faq_agent

def transfer_to_feedback():
    return feedback_agent

triage_agent = Agent(
    name="トリアージエージェント",
    instructions="""ユーザーのリクエストを分析し、最適なエージェントに転送してください。""",
    functions=[transfer_to_faq, transfer_to_feedback],
)

faq_agent = Agent(
    name="FAQエージェント",
    instructions="""ユーザーの質問に対して、適切な回答を提供してください。""",
)

feedback_agent = Agent(
    name="フィードバックエージェント",
    instructions="""ユーザーのフィードバックを受け取り、感謝の意を伝えてください。""",
)

client = Swarm()

response = client.run(
    agent=triage_agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "商品の使い方がわかりません。"}],
)
```

#### 実行結果の推論

- **トリアージエージェント**がユーザーのメッセージを受け取り、内容を分析。
- 問い合わせが商品の使い方に関するものと判断し、**FAQエージェント**に転送。
- **FAQエージェント**が具体的なサポートを提供。

## Swarmの魅力

### シンプルな設計で強力な機能

Swarmは、そのシンプルな設計にも関わらず、複雑なマルチエージェントシステムを構築できます。エージェント間の連携が関数を通じて行われるため、カスタマイズや拡張が容易です。

### 軽量でテストが容易

軽量なフレームワークであるため、テストやデバッグが容易です。開発者はエージェントの動作を細かく制御でき、効率的な開発が可能です。

### 学習リソースとして最適

実験的なフレームワークであるため、マルチエージェントシステムの学習やプロトタイプ作成に最適です。教育目的での利用が推奨されています。

## まとめ

OpenAIの新しいフレームワーク「Swarm」を使って、マルチエージェントシステムを開発してみました。エージェント間の連携がシンプルに行えるため、複雑なタスクも容易に実装できます。

**今後の展望:**

Swarmはまだ実験的なフレームワークですが、その可能性は大いに期待できます。将来的には、より高度なエージェント間の連携や、大規模なマルチエージェントシステムの構築が可能になるでしょう。

**参考リンク:**

- [OpenAI Swarm GitHubリポジトリ](https://github.com/openai/swarm)

https://github.com/openai/swarm

## おわりに

本記事では、Swarmを使ったマルチエージェントシステムの基本的な構築方法と、その魅力について紹介しました。これからも最新の技術情報や、開発に役立つTipsを提供していきますので、よろしくお願いします！

**ご質問やフィードバックがあれば、お気軽にコメントしてください。**