原文編集者: zhouzhou、BlockBeats
今日、Swarm の増加が再び注目を集めています。AI16Z 創設者 Shaw の「不安」の噂と、OpenAI の Sama による Swarm マルチエージェント フレームワークの侵害疑惑です。この盛り上がりの原動力は、Mcs をベースにした AI エージェントの登場ではないかと推測する人もいます。このエージェントは、医学的常識の質問に答えることができるだけでなく、Swarms アーキテクチャの中で最もアクセスしやすく実用的な配信製品としても知られています。その創設者である Kye Gomez は、中退した 20 歳の「天才少年」です。マルチエージェント連携フレームワーク「Swarms」を開発し、金融、保険、医療などの分野にサービスを提供する4,500万人のエージェントを運営している、筋金入りの強豪といえる。
ジェットコースターに乗る
Swarms トークンは 12 月 18 日に発行された後、21 日にはすぐに市場価値の 7,420 万米ドルに達しましたが、残念ながら良い時期は長くは続かず、市場価値はジェットコースターのように底まで落ちました。約600万ドルが残っています。
その後、27日に反撃を開始するまで1,300万ドル前後を推移し、安値の1,200万ドルから3,000万ドルまで上昇し、その後ほぼ3倍の7,000万ドル近くまで上昇し、前回の水準をほぼ突破しました。高い。 。今日の取引高も同様に6,080万米ドルに急上昇しており、ネットユーザーはこのエキサイティングな市場が通貨サークルのジェットコースター体験パッケージのようなものであると感じています。
Swarms の背後にある将来のコード
ジェットコースターのような価格トレンドの背後には、密接に連携したチームのように機能し、複雑な課題を解決するために協力する複数の AI エージェントがあります。集合的なインテリジェンスと調整能力は、単一エージェントの限界をはるかに超えており、これが Kye Gomez の Swarms プロジェクトが追求しているものです。しかし、創造性とコンセプトだけでは十分ではありません。これらすべてを真に可能にするのは、Swarms が立ち上げたコア テクノロジーである Swarm Node (SNAI) です。 SNAI は、エージェント間のシームレスなコラボレーションを強力にサポートし、保証する、AI エージェント世界の「中枢」であると言えます。
「天才少年」の創始者
Swarms の中心的な創設者である Kye Gomez は、人工知能の分野で「天才少年」として知られており、わずか 20 歳で驚くべきハードコアな能力を実証しました。彼は高校を中退しましたが、わずか 3 年でマルチエージェント調整フレームワーク Swarms を開発し、4,500 万人の AI エージェントを運用することに成功し、金融、保険、医療などの多くの業界に高品質のサービスを提供することができました。 10代の若者は力が強いことがわかります。
自律的に動作し協調する AI エージェントの研究において、彼は「超効率 SSM + MoE モデル」と「ハイブリッド フロー モデル」を開発しただけでなく、生物学とナノテクノロジーの分野における AI の調整とその可能性を深く探求しました。実際、Kye の多くのプロジェクトの中で、Swarms は彼の質の高いプロジェクトの 1 つにすぎません。深く理解すると、彼が他にも多くの優れたプロジェクトを持っていることがわかります。
たとえば、Agora は AI、生物学、ナノテクノロジーの統合に焦点を当てたオープンソース AI 研究研究所であり、Pegasus は自然言語処理と埋め込みモデルの分野での研究を行っており、AlphaFold のオープンソース実装にも参加しました。 3. Kye の履歴書と業績はすべて、真の技術革新者の台頭を示しています。
Swarms AI エージェント オーケストレーション フレームワークとコア機能
次に、天才少年の Swarms プロジェクトの分析を始めましょう。このプロジェクトは、エンタープライズ レベルでの運用に対応したマルチエージェント オーケストレーション フレームワークの開発と推進を目指しています。簡単に言えば、warms の中核となる機能は、複数の AI エージェントがチームのように連携できるようにすることです。集合知を利用して複雑な問題を解決します。外部 AI サービスや API とのシームレスな統合をサポートして機能を拡張するだけでなく、カスタム ワークフローを可能にしながら、コンテキストの理解を強化するための事実上無制限の長期メモリをエージェントに提供します。エンタープライズレベルのニーズに対応するため、Swarms は信頼性とスケーラビリティが高く、言語モデルのパラメーターを自動的に最適化することで最適なパフォーマンスを保証します。このようにして、Swarm はエージェント間の集合知を活用して、単一のエージェントよりも簡単に複雑な課題を解決できます。
Swarms プロジェクトは、その強力な技術的障壁と市場パフォーマンスで際立っており、約 3 年間の安定した運用を経て、その AI エージェント オーケストレーション フレームワークは、公式 Web サイトで多くの企業に効率的なソリューションを提供してきました。データ処理から顧客サービス、レポート作成に至るまで、Swarms は自動化によって業務効率を大幅に向上させ、運用コストを大幅に削減しました。その強みは誰の目にも明らかです。 Swarms はオープンソース プロジェクトとして開発者コミュニティで熱狂的な注目を集めており、GitHub 上のスターの数は 2.1,000 を超え、多くの開発者の知恵とサポートを得ています。そのため、Swarms によって蓄積されたすべてが成熟度と革新性を裏付けています。テクノロジーの。
スナイ
Twitter のネチズンは、AI エージェントの次の段階は群コラボレーション (エージェント スウォーム) であることに同意しているようです。これは、複数のエージェント間のコミュニケーションとコラボレーションを通じて、より効率的な作業を実現します。このアプローチにより、エージェントに対するさまざまなフレームワークの人々が相互に対話し、その機能を利用できるようになります。特定のタスクやシナリオでパフォーマンスを向上させるための専門化。
Swarm Node (SNAI) は、Swarm の概念をサポートするように設計されたサーバーレス インフラストラクチャである Agent Swarms の実装を支援します。 SNAI は、AI エージェントを実行する際の技術的な課題をすべて解決し、ユーザーがハードウェアやインフラストラクチャのコストを気にすることなく、Python スクリプトを通じてエージェントを簡単に展開、調整、管理できるようにします。また、連鎖的なインタラクション、スケジュール設定、多言語操作もサポートしており、エージェントを 24 時間稼働できない、またはハードウェア サポートが不足している小規模クリエイターに新たな可能性を提供します。
ユーザーはサーバー料金を支払うことなく、実際に使用された実行時間に対してのみ料金を支払うため、SNAI は他のサブスクリプションベースのソリューションよりも効率的になります。 SNAI のユニークな点は、そのエージェントが孤立しているのではなく、「チェーン」で協力して Swarm (グループ) を形成できることです。
Swarm の機能は、さまざまなエージェント間でタスクを分割し、各エージェントが特定のタスクに集中し、完了後に結果を次のエージェントに渡すことです。 REST API と Python SDK を通じて、他のアプリケーションは SNAI を簡単に統合でき、ユーザーは Swarm の動作 (いつ実行するか、どのデータを使用するかなど) を柔軟に調整できます。
しかし、それだけではありません。SNAI フレームワークはまだ開発の初期段階にあり、将来的には、データ ストレージ (エージェントが選択したデータを共有できるミニ クラウド データベース)、タスク スケジューリング (エージェントの実行を可能にする) など、いくつかの新機能が追加される予定です。特定の時間に）およびエージェント ライブラリ（コミュニティによって作成され、すぐに実行、カスタマイズ、最適化された既製のエージェント）。さらに、SNAI は多言語互換性も実現しており、現在 API 操作を簡素化する Python クライアントを提供しており、Go、Rust、TypeScript、C#、PHP などの言語で記述されたエージェントの展開もサポートする予定です。コミュニティは TypeScript クライアントの開発を開始しており、将来的にはさらに多くの言語がサポートされる予定です。
今週だけで 500 を超えるビルドが行われました。これらの「依存関係」は、AI エージェントの実行効率を最適化するために使用されます。 10,000 回を超える実行 (エージェントの開始後に一時停止されるインスタンス) については、SNAI はアクティブなランタイムに対してのみ料金を請求するため、エージェント操作の柔軟性が大幅に向上します。
SNAI の中核的な機能には、エージェントのサーバーレス操作のサポート、開発者によるコード ベースへのエージェントの統合、エージェント チェーンのコラボレーションとインタラクション調整の実現が含まれます。また、従量制モデルを採用してインフラストラクチャのコストを大幅に削減し、必要な時間を短縮します。 AI エージェントのしきい値を入力します。
vs AI16Z
Swarms と AI16Z は両方とも AI エージェントの分野で大きな影響力を持っており、この 2 つは似ている部分もありますが、技術的なアーキテクチャとアプリケーションが異なります。 Swarms は、協力的な「チーム」フレームワークを使用して、複数の AI エージェントの協力を通じて複雑なタスクを完了し、効率を向上させます。対照的に、AI16Z の Eliza フレームワークは、マルチプラットフォームのサポートとマルチモデルの統合を重視した柔軟な「コーディネーター」に似ており、複数のシナリオに迅速に適応できます。以下は 2 つの側面から 2 つのエージェントを比較したものです。
技術的なフレームワークとアーキテクチャ
Swarms は規律あるチームのようなもので、自律性、モジュール性、拡張性を備えた複数の AI エージェントの連携をサポートしており、AI エージェントは効率的に連携して、「明確な分業とシームレスな連携」の運用を実現できます。 AI16Z の Eliza フレームワークは、マルチプラットフォーム動作とマルチモデル統合に重点を置いたオールラウンドコーディネーターに似ており、エージェント間のインタラクションを重視し、マルチシナリオアプリケーションに柔軟に適応するという独自の特徴を持っています。
AI モデルとアプリケーション
AI モデルとアプリケーションに関しては、Swarms は既存の AI モデルをどのように賢く統合して、タスク オーケストレーションとチーム コラボレーションを通じてエンタープライズ レベルの自動化とチーム効率を向上させるかに重点を置いており、複数の部隊を割り当てることに優れています。 「どうすればより良くなるか」に焦点を当てます。 AI16Z の Eliza フレームワークは、開発者に大きな自由を提供し、複数の AI モデル (Llama、Claude など) をサポートし、アプリケーションに柔軟性を与え、ソーシャル メディア管理から金融取引までのさまざまなシナリオを処理できるようにします。 1 つはコラボレーションに重点を置き、もう 1 つは多様性に重点を置いています。この 2 つは革新的なアプリケーションにおいて匹敵しますが、それぞれに独自の利点があります。
一般的に、Swarms と AI16Z は、まったく異なる道で AI エージェントの未来を模索しています。Swarms は、効率的なコラボレーションと技術コアで企業ユーザーに感銘を与える規律あるチームのようなものですが、AI16Z の Eliza は、無制限にパフォーマンスを発揮する多才な無料プレイヤーのようなものです。柔軟な適応とシーンの多様性による可能性。実際、どちらにもそれぞれの利点があります。この競争の時代において、AI エージェントの物語はまだ始まったばかりです。見てみましょう！
参考内容：
