Auto Agent Builder 正式上线:一句话生成完整的智能体团队

每个多智能体系统都从同一张白纸开始。在任何任务运行之前,总要有人先决定这项工作需要多少个智能体,每个智能体负责什么,各自应该使用哪个模型,每条系统提示词应该怎么写。这些设计工作是上手过程中最慢的一环,也是大多数团队最容易犯错的地方:团队规模过大,提示词互相重叠,职责划分模糊。

Auto Agent Builder 现已在 cloud.swarms.world/auto-agent-builder 上线,它让这张白纸从此消失。你只需要用一句话描述任务,一个专门的构建智能体会为你设计整个团队,并返回完整的、可以直接提交的智能体配置:名称、描述、系统提示词、模型和生成参数。你审阅这份团队清单,复制它,就可以在平台上的任何地方运行。

它到底做什么

Auto Agent Builder 由 Swarms API 上一个新端点提供支持:POST /v1/auto-agent-builder/completions。一个构建智能体读取你的任务,并设计出它认为能够覆盖该任务的最小团队。响应中包含以 AgentSpec 条目列表形式呈现的完整团队清单,这与平台上其他地方使用的是同一套 schema,因此输出可以直接接入各个多智能体端点,无需任何转换步骤。

有两个特性值得明确说明:

• **该端点绝不会执行生成的智能体。**构建器只负责设计团队,设计完成即停止。在你决定运行之前,什么都不会执行,这意味着你可以在下游消耗任何一个 token 之前,检查和编辑每一条提示词。
• **你只需为一次智能体调用付费。**响应中的 usage 区块报告的是这一次构建器调用的 token 数量和费用,而不是它所设计的团队的费用。设计一个五人团队的成本和设计一个两人团队大致相同。

生成的智能体长什么样

返回的团队清单中,每个条目都是一份完整的配置。每个智能体的核心是四个字段:agent_name、description、system_prompt 和 model_name。构建器会针对该智能体在团队中承担的具体职责来撰写系统提示词,因此研究类智能体会得到关于信息来源和引用的指令,而综合类智能体会得到关于结构和文风的指令。

在核心四项之外,每个智能体还带有完整的生成参数:temperature、max tokens、max loops、role、推理设置,以及构建器选择设置的其他任何参数。在页面上,这些参数以 Parameters 网格的形式展示在每个智能体下方,没有任何隐藏内容。在 API 响应中,它们就是普通的 AgentSpec 字段。

控制团队清单

构建器接受一小组控制参数,除任务本身外全部可选:

max_agents 和 num_agents 的区别在实践中很重要。保持默认上限不变,构建器常常会为你以为需要五个智能体的任务返回两三个智能体。当你需要固定的团队形态时再设置 num_agents,例如为一个预先定义好的工作流拓扑填充节点。

页面

cloud.swarms.world/auto-agent-builder 页面是一个与 Playground 风格一致的双栏工作区。左侧是任务输入框、带有"至多"和"精确"两种模式的团队规模控件,以及一个构建器模型字段,可以接受平台上的任意模型 ID,并提供常用选项作为建议。高级区域包含运行名称、运行描述和自定义构建器指令。

右侧是实时请求预览,展示本次运行将发送的确切请求体,随你的输入实时更新,并支持一键导出为 cURL、Python、TypeScript 或 Go。运行完成后,结果面板会展示团队清单,并用统计卡片显示智能体数量、token 用量、总费用和构建器费用,随后是每个智能体一张可展开的卡片,包含完整的系统提示词和参数。

把团队清单导出只需一次点击,方向任选:

• Copy agents 只复制 agents 数组,可以直接粘贴进任何多智能体请求体。
• Copy JSON 复制包含 usage 和任务元数据在内的完整响应。
• 单个智能体复制获取某一个智能体的配置。
• CSV 下载把整份团队清单导出为电子表格,每个智能体一行,每个字段一列,包含完整的系统提示词。

API

同样的能力也可以通过 Agent Completions API 直接使用:

curl -X POST "https://api.swarms.world/v1/auto-agent-builder/completions" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "task": "Research the EV battery market and produce an investment memo",
    "max_agents": 3
  }'

响应中包含 job_id、agents 列表、一个记录输入 token、输出 token、总费用和构建器调用费用的 usage 区块,以及时间戳。对于上面这个任务,典型的返回团队是一个市场研究智能体、一个财务分析智能体和一个备忘录撰写智能体,每一个都配有为其职责量身撰写的系统提示词。

从团队清单到运行中的 Swarm

agents 列表的设计目标就是可以原封不动地提交。把响应中的数组取出来,放进 /v1/swarm/completions 并选择任意 swarm_type,或者放进批量网格工作流端点,或者平台上任何其他多智能体架构。一个完整的流程如下:

1. 把你的任务提交到 /v1/auto-agent-builder/completions。
2. 审阅生成的团队清单,修改任何你想收紧的提示词。
3. 把 agents 数组连同同一个任务提交到 /v1/swarm/completions,并选择一种 swarm 类型,例如 SequentialWorkflow 或 HierarchicalSwarm。

第一次调用设计团队,第二次调用运行团队。因为设计步骤是独立的,你可以在多次运行中复用一份好的团队清单,把它提交到版本控制,或者单独微调某几条提示词而无需重新生成整个团队。

适用场景

我们预计以下几种模式会很常见:

• **冷启动。**你知道任务是什么,但不知道团队该怎么搭。生成一份团队清单,跑一次,然后从一个可用的基线开始迭代,而不是从一张白纸开始。
• **规模化起草提示词。**即使你打算亲手撰写最终的提示词,生成的团队清单也是一份很好的初稿,涵盖了分工方式和每个智能体的指令。
• **填充拓扑结构。**把 num_agents 设置为你已经在 Workflow Builder 中画好的工作流所需的数量,然后把生成的配置用作它的节点。
• **探索。**针对同一个任务请求不同规模的团队清单,对比构建器如何划分职责。CSV 导出让并排审阅变得很容易。

可用性

Auto Agent Builder 是 Swarms Cloud 的高级功能。如果你还没有账户,请先在 cloud.swarms.world 免费注册,然后在设置页面升级套餐,即可解锁构建器以及其他全部高级工具。每次运行都通过与平台其余部分相同的 token 用量面板计量,因此构建器调用与其他任何 completion 一样可见、可审计。

如果你正在评估这个平台,流程很简单:注册,在设置中升级,打开 Auto Agent Builder,输入一个任务。从一个想法到一个可运行、可审阅的智能体团队,现在只隔着一句话的距离。

链接与资源

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