跟踪 OpenAI Swarm🐝

警告

OpenAI Swarm 集成已被弃用，因为该库正被新的 OpenAI Agents SDK 所取代。请考虑迁移到新的 SDK 以获取最新功能和支持。

MLflow 跟踪 为 OpenAI Swarm 提供自动跟踪功能，OpenAI Swarm 是由 OpenAI 开发的多智能体框架。通过调用 mlflow.openai.autolog() 函数为 OpenAI 启用自动跟踪，MLflow 将在调用 OpenAI SDK 时捕获嵌套跟踪并将其记录到当前的 MLflow 实验中。

import mlflow

mlflow.openai.autolog()

除了 OpenAI 的基本 LLM 调用跟踪之外，MLflow 还捕获 Swarm 智能体操作的中间步骤以及智能体的所有工具调用。

提示

MLflow OpenAI 集成不仅关乎跟踪。MLflow 为 OpenAI 提供完整的跟踪体验，包括模型跟踪、prompt 管理和评估。请查看 MLflow OpenAI Flavor 了解更多信息！

基本示例

import mlflow
from swarm import Swarm, Agent

# Calling the autolog API will enable trace logging by default.
mlflow.openai.autolog()

# Optional: Set a tracking URI and an experiment
mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")
mlflow.set_experiment("OpenAI Swarm")

# Define a simple multi-agent workflow using OpenAI Swarm
client = Swarm()


def transfer_to_agent_b():
    return agent_b


agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="You are a helpful agent.",
    functions=[transfer_to_agent_b],
)

agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="Only speak in Haikus.",
)

response = client.run(
    agent=agent_a,
    messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)

禁用自动跟踪

可以通过调用 mlflow.openai.autolog(disable=True) 或 mlflow.autolog(disable=True) 全局禁用 OpenAI Swarm 的自动跟踪。