原文整編: zhouzhou，BlockBeats

今日、スウォームの上昇率は再び驚きをもたらし、コミュニティ全体が 2 つの話題に沸き立っています。AI16Z 創設者 Shaw の「不安」の噂や、OpenAI の Sama がスウォームのマルチエージェントフレームワークの侵害の疑いに関するものです。この刺激的な押し上げの背後には、Mcs の AI エージェントの登場があると推測されています。このエージェントは医学の常識に関する質問に答えるだけでなく、スウォームアーキテクチャの中で最も一般的で実用的な製品と呼ばれています。その背後の創設者 Kye Gomez は、わずか 20 歳の「天才少年」であり、高校を中退し、3 年でマルチエージェント調整フレームワークを完成させ、4500 万のエージェントを運営し、金融、保険、医療などの分野でサービスを提供しており、ハードコアな実力派と称されています。

ジェットコースターのような動き

スウォームトークンは 12 月 18 日にトークンを発行した後、21 日に市場価値の最高峰 7420 万ドルに急上昇しましたが、幸いにもその後の状況は良好ではなく、市場価値はジェットコースターのように底まで落ち込み、約 600 万ドルほどになりました。

次に、それは 1300 万ドル前後で振動し続け、27 日に反攻を開始しました。低点 1200 万ドルから 3000 万ドルに押し上げられ、さらに 3 倍近くまで引き上げられ、前高を突破しかけました。今日の取引量も同様に高く、直接 6080 万ドルに達しました。この刺激的な市場は、ネットユーザーたちにとってまるで暗号通貨界のジェットコースター体験のように感じられました。

スウォームの背後にある未来のパズル

ジェットコースターのような価格の動きの背後には、複数の AI エージェントが緊密に協力するチームのように、分業と協力を通じて複雑な課題に取り組む姿があります。集団の知恵と調整能力は、単独のエージェントの限界をはるかに超え、これが Kye Gomez のスウォームプロジェクトが追求する目標です。しかし、創造性や理念だけでは不十分で、実際にこれを可能にするのは、スウォームが提供するコア技術、すなわち Swarm Node（SNAI）です。SNAI は AI エージェントの世界の「神経中枢」とも言えるもので、エージェント間のシームレスな協力を強力に支援し、保証します。

「天才少年」創設者

スウォームの背後にいるコア創設者、Kye Gomez は人工知能分野の「天才少年」として知られ、わずか 20 歳で驚くべきハードコアの実力を示しています。彼は高校を中退しましたが、わずか 3 年で複数エージェントの調整フレームワークであるスウォームを開発し、4500 万の AI エージェントを成功裏に運営し、金融、保険、医療などの複数の分野に高品質なサービスを提供しました。若者の実力の卓越性が伺えます。

彼は自主的に行動し協力型の AI エージェントの研究を進め、「超効率的な SSM + MoE モデル」と「混合流モデル」を開発しただけでなく、AI の整合性と生物学やナノテクノロジー分野でのその潜在能力を深く探求しています。実際、Kye の多くのプロジェクトの中で、スウォームは彼の優れたプロジェクトの一つに過ぎず、若者の力は隠れた実力であり、深く理解すると他にも多くの優れたプロジェクトがあることがわかります。

例えば、Agora はオープンソース AI 研究の実験室として、AI と生物学、ナノテクノロジーの融合に焦点を当てています。Pegasus は自然言語処理と埋め込みモデルの分野での探索であり、彼は AlphaFold3 のオープンソース実装にも関与しています。Kye の経歴と業績は、真の技術革新者の台頭を示しています。

スウォーム AI エージェント編成フレームワークとコア機能

次に、天才少年のスウォームプロジェクトを解析し始めます。このプロジェクトは、企業向けの生産準備が整ったマルチエージェント編成フレームワークを開発・普及することを希望しています。簡単に言えば、スウォームのコア機能は、複数の AI エージェントがチームのように分業協力し、集団の知恵を利用して複雑な問題を解決することです。外部の AI サービスや API とのシームレスな統合をサポートし、ほぼ無限の長期記憶をエージェントに提供して文脈理解を強化し、同時にカスタマイズ可能なワークフローを許可します。企業のニーズに応じて、スウォームは高い信頼性と拡張性を備え、自動的に言語モデルのパラメータを最適化することで、最高のパフォーマンスを確保します。この方法を通じて、スウォームはエージェント間の集団の知恵を利用し、単独のエージェントよりも簡単に複雑な課題に対応できます。

スウォームプロジェクトは、その強力な技術的障壁と市場でのパフォーマンスによって際立ち、AI エージェントの編成フレームワークは、近 3 年の安定した運用を経て、公式ウェブ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います。データ処理から顧客サービス、レポート生成まで、スウォームは自動化を通じてビジネス効率を大幅に向上させ、運営コストを大幅に削減し、その実力は誰の目にも明らかです。オープンソースプロジェクトとして、スウォームは開発者コミュニティで熱心な関心を呼び起こし、GitHub でのスター数は 2.1K を突破し、多くの開発者の知恵と支持を受けています。そのため、スウォームが蓄積してきたすべての実績は、技術の成熟と革新を証明しています。

SNAI

Twitter のユーザーたちは、AI エージェントの次の段階は集団協力（エージェントスウォーム）であると認識しており、複数のエージェント間のコミュニケーションと協力を通じてより効率的な作業を実現できると考えています。この方法では、異なるフレームワークのエージェントが相互に通信し、それぞれの専門的な利点を活かして特定のタスクやシーンでより優れたパフォーマンスを発揮することができます。

Swarm Node (SNAI) はエージェントスウォームを実現するための補助として、サーバーレスインフラストラクチャであり、スウォームの理念をサポートするために設計されています。SNAI は、AI エージェントのすべての技術的な課題を解決し、ユーザーはハードウェアやインフラストラクチャのコストを心配することなく、Python スクリプトを使用してエージェントを簡単にデプロイ、調整、管理できます。また、チェーンインタラクション、スケジューリング、およびマルチ言語操作をサポートし、24 時間稼働できないエージェントや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必要がなく、実際に使用し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です。SNAI のユニークな点は、エージェントが孤立しているのではなく、「チェーン」協力を行い、スウォーム（群体）を形成できることです。

スウォームの役割は、異なるエージェントにタスクを分配し、それぞれの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、ユーザーもスウォームの動作を柔軟に調整することができます（例えば、いつ実行するか、どのデータを使用するかなど）。

しかし、これがすべてではありません。SNAI フレームワークはまだ初期開発段階にあり、今後はデータストレージ（代理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（特定の時間にエージェントを実行）、エージェントライブラリ（コミュニティが作成した既製のエージェントで、実行、カスタマイズ、最適化が可能）などの機能が追加される予定です。さらに、SNAI は多言語互換性を実現し、現在は簡素化された API 操作のための Python クライアントを提供しており、今後は Go、Rust、TypeScript、C#、PHP などで書かれたエージェントのデプロイを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、今後さらに多くの言語をサポートします。

今週だけで、500 回以上の構築が行われました。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した。10000 回以上の実行が行われ、つまりエージェントが起動後に一時停止したインスタンスです。SNAI はアクティブな稼働時間に対してのみ料金を請求し、大幅にエージェントの操作の柔軟性を向上させます。

SNAI のコア機能には、エージェントのサーバーレス運用をサポートし、開発者がエージェントをコードベースに統合できるようにし、エージェントのチェーン協力とインタラクション調整を実現し、利用に応じた料金体系を採用し、インフラコストを大幅に削減し、AI エージェントインフラへの参入障壁を低減します。

AI16Z との対戦

スウォームと AI16Z は AI エージェント分野で顕著な影響力を持っており、両者は Twitter 上での論争が絶えません。いくつかの類似点があるものの、技術アーキテクチャとアプリケーションにはそれぞれ異なる点があります。スウォームは協調作業の「チーム」フレームワークを採用し、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。それに対して、AI16Z の Eliza フレームワークはより柔軟な「調整者」のようで、多プラットフォームのサポートとマルチモデルの統合を強調し、さまざまなシーンに迅速に適応します。以下の2つの側面から両者を比較します。

技術フレームワークとアーキテクチャ

スウォームは、規律あるチームのように、スウォームフレームワークは複数の AI エージェントが協力して作業できるようサポートし、自律性、モジュール性、拡張性を備えたエージェントが効率的に協力し、複雑なタスクを分解し、「分業と協力」の操作を完了します。一方、AI16Z の Eliza フレームワークは、まるで万能な調整者のようで、多プラットフォームでの運用とマルチモデルの統合に特化し、エージェント間のインタラクションを強調し、さまざまなシーンに柔軟に適応することに特有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の面で、スウォームは既存の AI モデルを巧妙に統合し、タスクの編成やチームの協力を通じて企業レベルの自動化とチーム効率を向上させることに焦点を当てています。それはまるで精巧な指揮官のようで、複数の力を適切に配分し、「より良くする方法」に注力しています。一方、AI16Z の Eliza フレームワークは開発者により大きな自由を提供し、さまざまな AI モデル（Llama、Claude など）をサポートし、アプリケーションにより多くの柔軟性を与え、ソーシャルメディア管理から金融取引までさまざまなシーンに対応できる、全能型のソリューションを提供します。一方は協力に特化し、もう一方は多様性を強調し、両者は革新的なアプリケーションにおいて互角で、それぞれに素晴らしい点があります。

総じて、スウォームと AI16Z は全く異なる道を通じて AI エージェントの未来を探求しており、スウォームは規律あるチームのようで、高い協力性とハードコアな技術で企業ユーザーを魅了しています。一方、AI16Z の Eliza は多才多芸な自由なプレイヤーのようで、柔軟な適応性とシーンの多様性を通じて無限の可能性を示しています。実際、両者はそれぞれに素晴らしい点があり、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。誰がこの競争で際立つでしょうか？私たちはその行く末を見守りたいと思います！

参考コンテンツ：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