Swarms 框架 Examples 目录全览从单 Agent 到企业级多智能体编排的实战示例导航【免费下载链接】swarmsThe Enterprise-Grade Multi-Agent Orchestration Framework. Website: https://swarms.ai项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/swar/swarms导读本文以 Swarms 开源仓库中的 examples/README.md 为骨架系统梳理examples/目录的完整结构覆盖多智能体系统、单 Agent 能力、工具集成、MCP 协议、语音 Agent、CLI 命令与部署方案等核心主题并结合仓库源码与测试对关键示例做纵深解读。读完本文你将掌握如何根据业务场景在 Swarms 框架中快速定位并运行对应的示例代码理解各模块间的调用关系与实现原理。一、目录总览Swarms 示例体系的组织方式Swarms 的examples/目录是框架能力的百科全书每个子目录聚焦多智能体系统、单 Agent、工具与集成的特定方面。顶层布局如下examples/ ├── README.md # 本文所基于的总索引文档 ├── changelogs/ # 各版本v9v14更新示例与变更日志 ├── cli/ # CLI 命令示例 ├── guides/ # 综合指南demos、部署、graph workflow、x402 等 ├── mcp/ # Model Context Protocol 集成 ├── models/ # 各模型供应商OpenAI、Anthropic、DeepSeek…示例 ├── multi_agent/ # 多智能体架构与模式 ├── reasoning_agents/ # 推理增强 Agentjudge、MOA、router ├── single_agent/ # 单 Agent 能力工具、技能、RAG、视觉… ├── tools/ # 工具集成示例 └── utils/ # 工具函数与辅助实现注意原文档中提到的voice_agents/、marketplace/、ui/、swarms_api/等目录在仓库实际布局中位于 guides/voice_agents/、single_agent/integrations/marketplace/ 等位置阅读时请以实际路径为准。二、多智能体系统multi_agent/核心模式速查2.1 目录构成multi_agent/README.md 是完整的多智能体示例文档其子目录覆盖了从基础协作到研究论文复现的丰富模式子目录核心内容agent_rearrange_examples/Agent 重新编排fan-out / fan-in / multi-stageasb/Auto Swarm BuilderASB自动构建 swarmbatched_grid_workflow/批量网格工作流caching_examples/Agent 缓存council/、council_of_judges/委员会模式与裁判评估debate_examples/、alternate_debates/多 Agent 辩论与变体election_swarm_examples/选举与投票 swarmforest_swarm_examples/森林/树状 swarmgraphworkflow_examples/图工作流graph_workflow_example.pygroupchat/异步自选择群聊Agent 自行决定是否回复heavy_swarm_examples/面向复杂任务的 HeavySwarmhierarchical_swarm/层级结构hierarchical_swarm_example.pymajority_voting/多数投票与共识moa_examples/Mixture of AgentsMoAsequential_workflow/顺序工作流simulations/多 Agent 仿真social_algorithms_examples/社交算法模式spreadsheet_examples/基于表格的 Agentswarm_router/通用 swarm 路由编排orchestration_examples/协调模式paper_implementations/研究论文复现2.2 关键模式的源码佐证以 Graph Workflow 为例核心实现在 swarms/structs/graph_workflow.py对应的测试位于 tests/structs/test_graph_workflow.py示例则聚合在 graphworkflow_examples/。再如 Agent Rearrange 的实现位于 swarms/structs/agent_rearrange.py其测试 tests/structs/test_agent_rearrange.py 验证了多种重排流程。从源码结构看这些模式共享swarms/structs/下的同一套编排基元如run()、arun()、回调与流式接口因此示例间可以互相组合。三、单 Agent 系统single_agent/能力地图3.1 目录构成single_agent/README.md 提供完整的单 Agent 示例索引能力覆盖类别说明getting_started/首次运行最小 Agent、交互模式、onboardingcapabilities/tools/工具集成MCP、Exa search、LiteLLM、多工具、结构化输出、浏览器 Agentcapabilities/skills/动态/自定义/预置技能代码评审、数据可视化、财务分析capabilities/rag/基于 Pinecone 与 Qdrant 的 RAGcapabilities/vision/视觉与多模态 Agentmultimodal_example.pycapabilities/streaming/Token 流式输出、流式工具与循环capabilities/prompt_caching/供应商侧提示缓存Anthropic、OpenAIreasoning/推理 Agentjudge、一致性、迭代、reasoning duo/routerautonomy/autonomous_agents/自主循环、子 Agent、run_bashlooperauto_agent.pyautonomy/handoffs/Agent 间交接duo_agent.pyintegrations/marketplace/市场提示词与发布 Agent 到市场integrations/external_agents/外部 Agent 系统桥接3.2 首个 Agent最小可运行示例getting_started/simple_agent.py 是官方推荐的新手起点from swarms import Agent agent Agent( nameResearch Agent, descriptionA research agent that can answer questions, model_nameclaude-sonnet-4-20250514, streaming_onTrue, max_loops1, interactiveTrue, ) out agent.run( What are the best arbitrage trading strategies for altcoins? Give me research papers and articles on the topic. ) print(out)关键参数说明Agent类定义于 swarms/structs/agent.pyname/agent_nameAgent 名称用于日志与追踪description/agent_description职责描述供编排器与其他 Agent 理解该 Agent 的能力model_name指定底层模型统一经由 LiteLLM 路由streaming_on是否启用 Token 流式输出max_loops单次run()内最大自循环轮数0 或 1 表示单次推理interactive交互模式开关。3.3 交互模式REPL 风格 Agentgetting_started/interactive.py 演示交互式 REPL Agent适合调试与即时问答from swarms import Agent agent Agent( agent_nameQuantitative-Trading-Agent-test, agent_descriptionAdvanced quantitative trading and algorithmic analysis agent, system_promptYou are a helpful assistant ... and your name is Quantitative-Trading-Agent, model_namegpt-5.4, max_loops5, interactiveTrue, ) out agent.run() print(out)注意此处run()不带参数即进入交互式输入循环max_loops5限制单次交互的自循环次数。需要说明原文档提到的capabilities/tools/、capabilities/skills/、capabilities/rag/、capabilities/vision/、capabilities/streaming/、capabilities/prompt_caching/、reasoning/、autonomy/autonomous_agents/、autonomy/handoffs/等路径在仓库实际布局中均位于single_agent/下如 capabilities/vision/阅读时请以实际路径为准。四、工具与集成tools/实战清单tools/README.md 是完整的工具示例文档核心条目包括示例说明agent_as_tools.py将 Agent 作为工具使用browser_use_as_tool.py/browser_use_demo.py浏览器自动化claude_as_a_tool.py将 Claude 模型作为工具exa_search_agent.py/exa_search_agent_quant.py/exa_search_test.pyExa 搜索集成与量化分析firecrawl_agents_example.pyFirecrawl 网页抓取base_tool_examples/BaseTool 基类实现示例含函数转 schema、schema 校验、Anthropic 专项测试等stagehand/Stagehand UI 自动化wrapper / tools / MCP / 多 Agent 工作流四个递进示例配 tests/工具系统的底层实现位于 swarms/tools/base_tool.py、tool_registry.py、mcp_manager.py等tests/tools/test_base_tool.py 与 tests/tools/test_mcp_manager.py 可验证其行为。五、API 与协议5.1 Swarms APIswarms_api/ 下的示例覆盖 Agent 概览、批量处理、客户端集成、团队示例医院管理、法律团队、ICD-10 医疗编码分析与速率限制。5.2 Model Context ProtocolMCPmcp/README.md 是 MCP 集成的入口按三个角色划分agents/给 Agent 接入 MCP 服务器工具01_deepwiki_repo_qa.py无需 API key 的快速入门、02_gitmcp_repo_docs.py、04_multi_server_agent.py单 Agent 多服务器、05_exa_web_search.py、deepwiki_minimal.py最小mcp_urlAgent、mcp_connection_object.pyMCPConnection带 headers/auth/timeout、multi_mcp_urls.py、mcp_with_local_tools.pyMCP 工具与本地 Python 工具并存等FREE_MCP_SERVERS.md 收录真实公共 MCP 服务器目录。servers/构建 Agent 可连接的 MCP 服务器crypto_price_server.pyFastMCP 加密价格、okx_crypto_server.pyOKX 端口 8001、agent_as_tool_server.py将整个 Agent 暴露为单个 MCP 工具、streamable_http_server.pymcp_deployer/ 展示MCPDeployer以 API-key/自定义/token 认证经 HTTP、SSE 或 stdio 将任意 Agent 或 swarm 作为 MCP 工具对外服务。client/直接用MCPManager调用 MCP不经过 Agent工具发现01_list_tools.py、按名调用02_call_tool.py、执行 LLM 响应中的工具调用03_execute_llm_tool_calls.py、多服务器自动按工具路由04_multi_server.py、认证配置05_auth_and_config.pyAPI keys、bearer、headers、env secrets、OAuth、远程 Agent06_remote_agents.py。MCP 的框架侧实现集中在 swarms/tools/mcp_manager.pytests/tools/mcp_test_server.py 是配套的测试服务器。六、高级能力6.1 推理增强reasoning_agents/reasoning_agents/README.md 收录Agent Judge 评估系统agent_judge_examples/基础/技术/创意三类评估示例MoA 顺序示例moa_seq_example.pyReasoning Agent Routerreasoning_agent_router_examples/agent judge、GKP、IRE、reasoning duo、reflexion、self-consistency。对应实现可见 swarms/agents/agent_judge.py 与 swarms/structs/self_moa_seq.py。6.2 语音 Agent语音示例位于 guides/voice_agents/voice_agents_examples/覆盖agent_speech.py、agent_with_speech.py、debate_with_speech.py语音辩论、google_calendar_agent.py语音 Google Calendar、hiearchical_speech_swarm.py层级语音 swarm、run_auto_agent_with_speech.py终端访问 流式 TTS 的自主 Agent。七、Marketplace 与指南教程7.1 Marketplace市场提示词集成示例位于 single_agent/integrations/marketplace/marketplace_prompt_example.py、quant_trader_agent.py另有 zia_agent.py 使用市场提示词实现 Zia Agent。相关功能后端可见 swarms/agents/agent_marketplace_handler.py。7.2 Guides 与教程guides/README.md 是综合指南索引重点包括版本更新示例840_update/agent rearrange、auto swarm builder、fallback、850_workshop/MOA、peer review、并发、880_update_changelog_examples/市场集成、工作流编排、语音、评测与辩论、路由、自动保存、changelog_890/2026 年 1 月发布动态技能加载、自主 Agent 循环、Agent 交接、API key 校验、max loops 参数、多工具教程、层级语音 Agent、agent rearrange 模式图工作流指南graphworkflow_guide/ 含 GETTING_STARTED、技术指南、快速入门与综合 demo部署guides/deployment/ 含 FastAPI 部署与 cron job 示例行业 Demodemos/覆盖 apps、crypto、finance、insurance、legal、medical、real_estate、science、synthetic_data 等专题项目geo guesser、hackathon judge、nano banana Jarvis、web scraper、smart database、x402、mem0 等。八、CLI 命令示例cli/README.md 演示 Swarms CLI 的全部常用功能每个.sh脚本即一个可复现的命令流程脚本功能01_setup_check.sh环境设置校验02_onboarding.sh用户 onboarding03_get_api_key.sh获取 API key04_check_login.sh登录状态检查05_create_agent.sh创建自定义 Agent06_run_agents_yaml.sh从 YAML 配置运行 Agent07_load_markdown.sh加载 Markdown 配置08_llm_council.shLLM Council 协作09_heavy_swarm.shHeavySwarm 复杂分析10_autoswarm.shAuto Swarm Builder11_features.sh特性演示12_help.sh帮助文档13_auto_upgrade.sh自动升级14_book_call.sh预约通话run_all_examples.sh一键运行全部 CLI 示例CLI 的框架侧入口为 swarms/cli/main.py 与 swarms/cli/models.pytests/test_cli.py 提供行为验证。九、快速上手路径Quick Start原文档提供了按使用场景的快速导航结合仓库实际路径整理如下使用场景推荐示例首次接触 Swarmssingle_agent/getting_started/simple_agent.py使用 CLIcli/多 Agent 工作流multi_agent/如 duo_agent.py 的双 Agent 协作工具集成tools/agent_as_tools.py社交算法multi_agent/social_algorithms_examples/RAGsingle_agent/capabilities/rag/推理 Agentreasoning_agents/市场提示词single_agent/integrations/marketplace/语音能力guides/voice_agents/voice_agents_examples/动态技能single_agent/capabilities/skills/自主 Agentsingle_agent/capabilities/autonomy/autonomous_agents/Agent 交接single_agent/capabilities/autonomy/handoffs/最新特性guides/changelog_890/十、补充阅读与扩展资源每个子目录均含各自的 README.md提供该目录下全部示例的详细描述与链接框架核心 API 见 swarms/主要实现位于 swarms/structs/工具系统位于 swarms/tools/Agent 扩展位于 swarms/agents/框架级测试位于 tests/例如 tests/structs/test_sequential_workflow.py、tests/structs/test_swarm_router.py模型供应商示例已从原single_agent/迁出至 models/OpenAI、Anthropic Claude、DeepSeek、Azure、Mistral、Qwen、Ollama 等详见 models/README.md贡献新示例请参照 CONTRIBUTING.md。结语examples/目录不仅是运行示例的集合更是一份随版本持续演进的能力索引——从 single_agent/getting_started/simple_agent.py 的最小 Agent到 multi_agent/graphworkflow_examples/ 的图工作流再到 mcp/ 的协议级集成与 guides/changelog_890/ 的新特性示例每一层都对应 swarms/structs/ 与 swarms/tools/ 中的具体实现。读者可按单 Agent → 多 Agent → 协议集成 → 部署的路径结合对应源码与测试逐层深入快速构建自己的生产级多智能体应用。【免费下载链接】swarmsThe Enterprise-Grade Multi-Agent Orchestration Framework. Website: https://swarms.ai项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/swar/swarms创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考