Swarmの使い方を徹底解説！PythonでAIエージェントを協調させる方法

こんにちは！

今回は、OpenAIが公開しているちょっと面白いPythonライブラリ「Swarm（スウォーム）」について、やさしく解説していきます。

後半にはいろいろな応用例もご紹介するので、興味のある方はぜひ最後まで読んでみてくださいね！

Swarmってなに？

Swarmは、OpenAIが提供している実験的なPythonフレームワークで、複数のAI「エージェント」を協調させて動かすためのツールです。

教育や試作にぴったりな軽量設計で、難しいコードを書かなくてもAI同士のやり取りを再現できます。

ポイントはこの3つ：

• エージェント（Agent）：役割を持ったAIキャラのようなもの
• ルーチン（Routine）：何をするか決める自然言語の指示
• ハンドオフ（Handoff）：別のエージェントに会話をバトンタッチするしくみ

Swarmの特徴ざっくりまとめ

• 名前・性格・スキルを持ったエージェントを定義
• エージェントが自然言語の「指示書」で動く
• 会話の流れを他のエージェントに引き継げる
• Python関数をツールとして使える
• 実行ループはシンプルなwhileでOK！

Swarmのインストール

PyPI（Pythonの公式ライブラリ集）にはまだ登録されていませんが、以下のようにGitHubから直接インストールできます。

pip install git+https://github.com/openai/swarm.git

Swarmを動かしてみよう

ステップ1：基本のエージェント設定

from swarm import Swarm, Agent

def transfer_to_agent_b() -> Agent:
    return agent_b

agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="あなたは親切なアシスタントです。必要なら会話を他のエージェントに引き継いでください。",
    functions=[transfer_to_agent_b],
)

agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="あなたは俳句だけで応答するエージェントです。",
)

ステップ2：Swarmを実行！

client = Swarm()
response = client.run(
    agent=agent_a,
    messages=[{"role": "user", "content": "エージェントBと話したいです。"}],
)
print(response.messages[-1].content)

このコードで、Agent A がユーザーの希望に応じてAgent Bに会話を渡します。

応用例いろいろ

Swarmはシンプルな仕組みながら、発想次第でいろんな応用ができます。

🔍 1. カスタマーサポートの自動化

エージェントを「問い合わせ受付」「問題の特定」「解決案の提示」「対応完了通知」などの役割に分けることで、複雑なやり取りも自動化できます。

📄 2. 書類処理 + OCR連携

画像から文字を読み取るOCRツールと連携し、「画像の読み取り → 内容の要約 → 指示に従って処理」といった一連の流れを、Swarm内で完結できます。

🧠 3. 学習用チャットボットの作成

それぞれの教科に特化したAI教師（数学先生、英語先生など）を作成し、生徒の質問に応じて担当の先生にバトンタッチ。

やり取りが自然な教育ツールになります。

🌐 4. 多言語対応チャット

「日本語エージェント」「英語エージェント」「スペイン語エージェント」などを用意し、ユーザーの言語に応じてハンドオフ。

多言語チャットボットの基盤になります。

🕵️ 5. 調査・レポート作成の自動化

ニュース収集、要点抽出、レポート作成などを役割分担して、チームで作業するようなAIの協調作業を再現できます。

📊 6. モニタリングと改善

Phoenixのようなトレーシングツールを組み合わせることで、どのエージェントがいつ動いたか、どんな関数を呼び出したかの履歴を可視化できます。

実験の振り返りにも便利です。

おわりに

Swarmは「AIが協力し合って動く世界」を手軽に体験できる、とてもユニークなフレームワークです。

しかも、シンプルな設計で始めやすいのが魅力。

応用範囲も広く、教育、ビジネス、研究など、アイデア次第でどんどん使い道が広がります。

ぜひ一度試してみて、自分だけのAIチームを育ててみてくださいね！

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