Původní text sestavil: zhouzhou, BlockBeats

Dnes, nárůst swarms znovu překvapuje, celá komunita se točila kolem dvou témat, která vyvolala velkou diskusi: „úzkost“ zakladatele AI16Z Shawa a také podezření, že OpenAI porušila práva Swarm v rámci multi-agentového rámce. Někteří spekulují, že za tímto vzrušujícím vzestupem stojí nový AI agent založený na Mcs. Tento agent nejenže odpovídá na otázky týkající se lékařských znalostí, ale je také považován za nejpřístupnější a nejpraktičtější dodací produkt v rámci struktury Swarms, a jeho zakladatel Kye Gomez, „geniální mladík“ ve věku pouhých 20 let, školu opustil a během tří let vytvořil rámec pro koordinaci více agentů Swarms, provozoval 45 milionů agentů, poskytoval služby v oblasti financí, pojištění, zdravotnictví a je považován za skutečného odborníka.

Cyklické pohyby cen

Token Swarms po vydání 18. prosince rychle vystoupil 21. na nejvyšší hodnotu 74,2 milionu dolarů, bohužel však toto období netrvalo dlouho, tržní hodnota se propadla jako na horské dráze na dno, zbylo jen přibližně 6 milionů dolarů.

Následně se pohyboval kolem 13 milionů dolarů, až 27. začal útok, z nízkých 12 milionů dolarů se postupně dostal na 30 milionů dolarů, a pak skokem téměř na 70 milionů dolarů, téměř se dostal na předchozí maximum. Dnes je objem obchodů také vyrovnaný, přímo vzrostl na 60,8 milionu dolarů, tento vzrušující trh, uživatelé na internetu cítí, jako by to byl balíček zážitků na horské dráze v kryptoměnovém světě.

Budoucí kód za Swarms

Za cyklickými cenovými pohyby stojí více AI agentů, kteří jako těsně spolupracující tým rozdělují úkoly a spolupracují na složitých výzvách. Kolektivní inteligence a koordinační schopnost daleko přesahují omezení jednotlivého agenta, což je cíl projektu Kye Gomez Swarms. Avšak pouze kreativita a myšlenky nestačí, skutečně možné to dělá technologie, kterou Swarms uvedlo na trh – Swarm Node (SNAI). Můžeme říci, že SNAI je „nervové centrum“ světa AI agentů, poskytuje silnou podporu a zajištění pro bezproblémovou spolupráci mezi agenty.

„Geniální mladík“ zakladatel

Hlavní zakladatel Swarms, Kye Gomez, je považován za „geniálního mladíka“ v oblasti umělé inteligence, ve věku pouhých 20 let prokázal ohromující tvrdou sílu. Ačkoli školu opustil, dokázal za tři roky vyvinout rámec pro koordinaci více agentů Swarms a úspěšně provozoval 45 milionů AI agentů, kteří poskytovali kvalitní služby v mnoha odvětvích, jako je finance, pojištění a zdravotnictví, což ukazuje na jeho silnou schopnost.

V oblasti výzkumu autonomních a kooperativních AI agentů nejenže vyvinul „super efektivní model SSM + MoE“ a „smíšený tokový model“, ale také se hlouběji zabýval sladěním AI a jejím potenciálem v biologii a nanotechnologiích. V mnoha projektech Kye je Swarms pouze jedním z jeho kvalitních projektů, síla mladého muže je skryta, a po podrobnějším zkoumání zjistíme, že má mnoho dalších vynikajících projektů.

Například Agora je experimentální laboratoř pro otevřený výzkum AI, zaměřující se na propojení AI s biologií a nanotechnologiemi, Pegasus je jejím průzkumem v oblasti zpracování přirozeného jazyka a modelů embeddingu a také se podílel na otevřené implementaci AlphaFold3. Kyeova kariéra a úspěchy ukazují na skutečného technologického inovátora, který se rodí.

Rámec orchestrace AI agentů a klíčové funkce Swarms

Nyní začneme analyzovat projekt geniálního mladíka Swarms, který má za cíl vyvinout a propagovat podnikový rámec pro více agentů připravený k výrobě, zjednodušeně řečeno, klíčovou funkcí Swarms je umožnit více AI agentům spolupracovat jako tým, využívat kolektivní inteligenci k řešení složitých problémů. Podporuje také bezproblémovou integraci s externími AI službami a API pro rozšíření funkcí, poskytuje agentům téměř neomezenou dlouhodobou paměť pro zlepšení porozumění kontextu a umožňuje přizpůsobení pracovních postupů. Pro podnikové potřeby má Swarms vysokou spolehlivost a rozšiřitelnost a automaticky optimalizuje parametry jazykového modelu, aby zajistil optimální výkon. Tímto způsobem může Swarms využít kolektivní inteligenci mezi agenty, aby se lépe vypořádal se složitými výzvami než jednotlivý agent.

Projekt Swarms se vyznačuje silnou technologickou bariérou a tržním výkonem, jeho rámec pro orchestraci AI agentů po téměř třech letech stabilního provozu poskytl mnoha podnikům efektivní řešení na jeho oficiálních stránkách. Od zpracování dat, přes zákaznický servis, až po generování zpráv, Swarms výrazně zlepšil efektivitu podnikání prostřednictvím automatizace, zároveň však znatelně snížil provozní náklady, což je zřejmé. Jako open source projekt vyvolal Swarms velkou pozornost v komunitě vývojářů, počet hvězd na GitHubu překročil 2,1K a získal mnoho znalostí a podpory od vývojářů, takže všechno, co Swarms nahromadil, potvrzuje zralost a inovaci technologie.

SNAI

Uživatelé na Twitteru se zdají shodovat, že dalším krokem pro AI agenty je kolektivní spolupráce (Agent Swarms), což umožňuje efektivnější práci prostřednictvím komunikace a spolupráce mezi více agenty, tento přístup umožňuje agentům z různých rámců vzájemně komunikovat a využívat své odborné výhody v konkrétních úlohách a scénářích.

Swarm Node (SNAI) jako pomocník pro implementaci agentových rojů, bezserverová infrastruktura navržená speciálně pro podporu konceptu rojů. SNAI řeší všechny technické problémy spojené s provozem AI agentů, což uživatelům umožňuje snadno nasazovat, koordinovat a spravovat agenty prostřednictvím Python skriptů, aniž by se museli obávat nákladů na hardware a infrastrukturu. Podporuje také řetězovou interakci, plánování a mnohomluvných operací, což poskytuje nové možnosti pro malé tvůrce, kteří nemohou provozovat agenty nepřetržitě nebo postrádají hardware.

Uživatelé nemusí platit za serverové náklady, ale pouze za skutečně využitý čas provádění, což činí SNAI efektivnějším než jiná řešení na bázi předplatného. Výjimečnost SNAI spočívá v tom, že jeho agenti nejsou izolovaní, ale mohou spolupracovat „v řetězci“, čímž vytvářejí roj.

Úlohou Swarmu je rozdělit úkoly mezi různé agenty, každý agent se soustředí na konkrétní úkol, po jehož dokončení předá výsledek dalšímu agentovi. Díky REST API a Python SDK mohou ostatní aplikace snadno integrovat SNAI, uživatelé také mohou flexibilně koordinovat chování svého Swarmu (například kdy běžet a která data použít).

Ale to ještě není všechno, když je rámec SNAI stále v rané fázi vývoje, v budoucnu budou přidány další funkce, včetně úložiště dat (mini cloudová databáze, která umožňuje agentům sdílet vybraná data), plánování úkolů (provoz agentů v určitém čase) a knihovny agentů (hotové agenty vytvořené komunitou, které lze provozovat, přizpůsobit a optimalizovat). Navíc SNAI také dosáhne vícestupňové kompatibility, v současnosti již poskytuje Python klienta pro zjednodušené API operace a plánuje podporu agentů napsaných v jazycích Go, Rust, TypeScript, C#, PHP a dalších. Komunita již začala vyvíjet klienta TypeScript a v budoucnu bude podporovat více jazyků.

Pouze v tomto týdnu bylo již provedeno více než 500 sestavení — tyto „závislosti“ se používají k optimalizaci vykonávací efektivity AI agentů. Více než 10 000 provedení — tedy případy, kdy byl agent po spuštění pozastaven, SNAI účtuje pouze za aktivní dobu provozu, což výrazně zvyšuje flexibilitu operací agentů.

Klíčové vlastnosti SNAI zahrnují podporu pro bezserverový provoz agentů, umožnění vývojářům integrovat agenty do kódu, realizaci řetězové spolupráce a interakce mezi agenty, a zároveň implementaci modelu platby za použití, což výrazně snižuje náklady na infrastrukturu a usnadňuje vstup do infrastruktury AI agentů.

Proti AI16Z

Swarms a AI16Z mají v oblasti AI agentů významný vliv, oba čelí neustálým kontroverzím na Twitteru, ačkoli mají některé podobnosti, liší se v technické architektuře a aplikacích. Swarms přijal rámec pro spolupráci „týmu“, který prostřednictvím spolupráce více AI agentů plní složité úkoly a zvyšuje efektivitu. Naopak rámec Eliza od AI16Z je spíše flexibilním „koordinátorem“, který zdůrazňuje podporu více platforem a integraci více modelů, což umožňuje rychlou adaptaci na různé scénáře. Nyní provedeme porovnání dvou agentů z obou úhlů.

Technický rámec a architektura

Roje jsou jako disciplinovaný tým, rámec rojů podporuje spolupráci více AI agentů, kteří díky autonomii, modularitě a rozšiřitelnosti efektivně spolupracují, jsou schopni rozebrat složité úkoly a provádět operace s „jasně definovanými rolí a bezproblémovou spoluprací“. Rámec Eliza od AI16Z je více jako univerzální koordinátor, zaměřený na provoz na více platformách a integraci více modelů, zároveň zdůrazňuje interakci mezi agenty a má své vlastní charakteristiky při flexibilním přizpůsobení různým scénářům.

AI modely a aplikace

Pokud jde o AI modely a aplikace, Swarms se více zaměřuje na to, jak důvtipně integrovat existující AI modely, pomocí plánování úkolů a týmové spolupráce ke zvýšení podnikové automatizace a efektivity týmu. Je to jako precizní velitel, který umí správně rozdělovat více sil a zaměřuje se na „jak to udělat lépe“. Rámec Eliza od AI16Z pak poskytuje vývojářům větší svobodu, podporuje různé AI modely (jako Llama, Claude), čímž aplikacím poskytuje větší flexibilitu a umožňuje reagovat na různé scénáře, od správy sociálních médií po finanční transakce, čímž přináší univerzální řešení. Jeden se zaměřuje na spolupráci, druhý zdůrazňuje rozmanitost, oba si v inovativních aplikacích vedou skvěle.

Celkově vzato, Swarms a AI16Z objevují budoucnost AI agentů zcela odlišnými cestami, Swarms více připomíná disciplinovaný tým, který vysokou efektivní spoluprací a technickou tvrdostí zaujme uživatele na podnikové úrovni, zatímco Eliza od AI16Z je spíše všestranným volným hráčem, který ukazuje nekonečný potenciál flexibilním přizpůsobením a rozmanitostí scénářů. Ve skutečnosti mají obě strany své silné stránky, v této éře, kdy se mísí mnoho sil, příběh AI agentů teprve začíná, kdo se v tomto závodě dostane do popředí? Budeme sledovat!

Referenční obsah: https://fraxcesco.substack.com/p/introducing-swarm-node-serverless?utm_source=post-email-title&publication_id=1419537&post_id=153678118&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=2i6286&triedRedirect=true&utm_medium=email