以下是为您推荐的可用于创建 AI 客服的开源项目参考：
此外，还有一些相关的 AI 应用示例，如：
脚趾头：因为是OpenAI出的。（君不见现在大多数大模型都在遵循OpenAI的接口规范...他们对自己做的东西更了解）脑门：其实单Agent这块，没有啥花里胡哨的东西，简单业务，OpenAI就一个/api/completions接口。但是「Handoffs」这块，Swarm的确做的非常优雅。（这里不得不给自己吹个牛，年初我就写了Swarm类似的多智能体了。）多智能体的核心难题其实是不同智能体之间的通信问题。怎麼传递，传哪些信息，这些都很重要。其实之前很多多智能体开源框架，走的都是Room/Group的思路，就是把各个智能体都扔到一个大空间里，然后每个智能体都接收信息，每个智能体都存储信息。不说效率低下，光token的消耗都扛不住。实际上，多智能体，也只要在必要的时候被call起就可以，回到我们上文10086客服的例子。当接线小姐姐识别到这是个宽带问题需要转接的时候，她需要做2个事情：1.找到宽带部门的小姐姐，把会话权限交接过去；2.把记录「Messages」和我的问题「Query」交接过去（实际上会自动记录，共享查阅）那如果我们需要构建这样的一个客服多智能体，是不是只需要准备两个Agent：一个普通接线客服，一个宽带客服。Swarm的「Handoffs」处理了交接的逻辑。下面我用官方的例子魔改一下客服例子，方便大家理解。执行这段代码，打印出来的对话记录就可能会是是不是就变得非常清晰了？总得来说就是：
🫧宝玉日报「10月1日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💬AI开源项目推荐：ChatMLX多语言支持：英语、简体中文、繁体中文、日语、韩语。多模型兼容：支持Llama、OpenELM、Phi、Qwen、Starcoder、Cohere等模型。高性能与隐私保障：基于MLX和Apple silicon，本地运行确保用户隐私与数据安全。应用场景：适用于需要高性能且注重隐私的对话应用开发者。🔗[https://github.com/maiqingqiang/ChatMLX](https://github.com/maiqingqiang/ChatMLX)2⃣️📉OpenAI转型的阵痛：商业化之路带来的挑战内部紧张：CEO山姆·奥特曼的领导风格和公司商业化步伐引发高管离职潮。文化冲突：公司逐渐偏向商业优先，原本的研究文化受到冲击。关键发展：预计将推出GPT-5，但面临竞争对手（如Anthropic和xAI）的挑战。融资与扩展：OpenAI员工从770人扩展到1700人，寻求65亿美元融资。前景分歧：有人认为商业化是必要之举，有人则担忧公司的初衷已被损害。🔗[https://x.com/dotey/status/1839904630894989670](https://x.com/dotey/status/1839904630894989670)3⃣️🗣️GPT-4o高级语音模式与英语学习App的未来
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