并行执行

并行执行

演示如何同时运行多个智能体，利用asyncio.gather() 提升性能和质量，实现多样化。

本演示所展示的内容

• 并行智能体执行：同时运行多个智能体
• 质量选择：从多次尝试中挑选最佳结果
• 翻译编排：采用多种语言方案
• 内容生成多样性：并行使用不同写作风格

快速入门

1. 安装 OpenAI 智能体 SDK：

   pip install openai-agents
   ​

2. 设置环境：

   cp ../env.example .env
   # Edit .env and add your OpenAI API key
   ​

3. 运行智能体：

   import asyncio
   from agent import main
   
   # Test parallel execution patterns
   asyncio.run(main())
   ​

核心概念

• asyncio.gather()：并发运行多个智能体
• ItemHelpers：从结果中提取文本输出
• 质量评估：使用挑选器智能体选出最佳结果
• 追踪分组：将并行工作流组织到单个追踪中

可用示例

带质量选择的并行翻译

with trace("Parallel translation"):
    res_1, res_2, res_3 = await asyncio.gather(
        Runner.run(spanish_agent, msg),
        Runner.run(spanish_agent, msg),
        Runner.run(spanish_agent, msg),
    )
    
    best_translation = await Runner.run(
        translation_picker,
        f"Input: {msg}\n\nTranslations:\n{translations}"
    )
​

多风格翻译

• 正式西班牙语：使用“usted”形式
• 日常西班牙语：使用“tú”形式
• 地域西班牙语：墨西哥特色表达

内容生成多样性

• 创意写作：生动的意象与故事讲述
• 信息性写作：清晰、客观的内容
• 说服性写作：引人入胜、注重行动导向

并行模式

通过重复提升质量

• 同一智能体多次运行
• 对比结果以确保一致性
• 选取质量最高的输出

通过专业化提升质量

• 不同智能体针对不同方法
• 专业化的技能领域
• 多样视角的综合应用

性能优化

• 并发执行 vs 串行执行
• 缩短总响应时间
• 更好地利用资源

下一步

• 智能体作为工具 - 智能体编排模式
• 教程 10：追踪与可观测性 - 监控工作流

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