Swarms AI — 多智能体编排

使用 Swarms API 平台构建生产级多智能体系统。支持单智能体、推理智能体以及3至10,000+智能体的群体，提供20多种架构模式。

快速参考

• - 基础URL: https://api.swarms.world
• 认证: 使用来自 swarms.world/platform/api-keys 的API密钥，通过 x-api-key 请求头传递
• 文档索引: https://docs.swarms.ai/llms.txt
• Python SDK: pip install swarms-client
• 市场: swarms.world

架构层级

工作流程

1. 单智能体

python
import requests

payload = {
agent_config: {
agent_name: MyAgent,
description: 智能体的用途,
system_prompt: 你是...,
model_name: gpt-4o, # 或 claude-sonnet-4-20250514 等
role: worker,
max_loops: 1,
max_tokens: 8192,
temperature: 0.5,
autogenerateprompt: False,
toolslistdictionary: None
},
task: 你的任务在此
}

response = requests.post(
https://api.swarms.world/v1/agent/completions,
headers={x-api-key: API_KEY, Content-Type: application/json},
json=payload
)

2. 多智能体群体

python
payload = {
name: 我的群体,
description: 该群体的功能,
agents: [
{
agent_name: Agent1,
description: 角色1,
system_prompt: 你是...,
model_name: gpt-4o,
role: worker,
max_loops: 1,
max_tokens: 8192,
temperature: 0.5
},
{
agent_name: Agent2,
description: 角色2,
system_prompt: 你是...,
model_name: claude-sonnet-4-20250514,
role: worker,
max_loops: 1,
max_tokens: 8192,
temperature: 0.5
}
],
max_loops: 1,
swarm_type: SequentialWorkflow, # 参见架构表
task: 你的任务在此
}

response = requests.post(
https://api.swarms.world/v1/swarm/completions,
headers={x-api-key: API_KEY, Content-Type: application/json},
json=payload
)

3. 代币发布（Solana）

python
payload = {
name: 我的智能体代币,
description: 智能体描述,
ticker: MAG,
private_key: [1,2,3,...] # Solana钱包私钥
}

response = requests.post(
https://swarms.world/api/token/launch,
headers={Authorization: Bearer API_KEY, Content-Type: application/json},
json=payload
)

返回: tokenaddress, pooladdress, listing_url

成本: ~0.04 SOL

可用的群体架构

使用 swarm_type 参数：

智能体配置参数

规则

• - 始终使用环境变量存储API密钥——切勿硬编码。
• 设置适当的 maxloops——仅在需要子智能体委托时使用 auto。
• 根据用例匹配 swarmtype（参见架构表）。
• 如需流式传输，设置 streaming_on: true 并解析SSE事件（元数据→数据块→使用情况→完成）。
• 代币发布从提供的钱包中消耗约0.04 SOL。
• 批量端点（/v1/swarm/batch/completions）需要Pro/Ultra/Premium层级。
• 推理智能体（/v1/reasoning-agent/completions）需要Pro+层级。

资源映射

仅在任务需要特定深度时阅读参考文档。