原文作者：Zhouzhou

転載：Daisy、火星财经

今日、Swarms の価格の上昇が再び目を引き、コミュニティ全体の熱気は二つの話題を中心に沸騰しています：AI16Z の創設者 Shaw の「不安」噂と、OpenAI の Sama が Swarm のマルチエージェントフレームワークを侵害しているという疑惑です。刺激的な市場の裏には、Mcs に基づく AI エージェントが登場した可能性があると予想されています。このエージェントは医学的な常識問題に答えることができるだけでなく、Swarms 構造の中で最も一般的で実用的な提供製品とされています。その背後にいる創設者 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 Swarms を完成させ、4500 万のエージェントを運用し、金融、保険、医療などの分野にサービスを提供していることから、彼の実力は驚異的です。

ジェットコースターの動き

Swarms トークンは 12 月 18 日に発行された後、21 日に急速に時価総額の最高峰 7420 万ドルに達しましたが、残念ながら良い景気は長続きせず、時価総額はジェットコースターのように谷底まで落ち込み、約 600 万ドルほどになりました。

その後、価格は約 1300 万ドルで揺れ動き、27 日になってようやく反撃を開始し、低点の 1200 万ドルから 3000 万ドルへと押し上げられ、さらに 3 倍近くまで急騰し 7000 万ドルに近づき、前回の高値を突破しそうになりました。今日の取引量も対等で、直接 6080 万ドルに達しました。この刺激的な市場の動きは、ユーザーにとって仮想通貨市場のジェットコースター体験のように感じられます。

Swarms の背後にある未来の鍵

ジェットコースターのような価格動向の背後には、複数の AI エージェントが密に連携したチームのように、分業協力しながら複雑な課題に取り組んでいます。集団知恵と調整能力は、単体のエージェントの限界を超え、これこそが Kye Gomez の Swarms プロジェクトが追求する目標です。しかし、創造性と理念だけでは不十分で、実際にこれを可能にするのは、Swarms が提供するコア技術である Swarm Node（SNAI）です。言うなれば、SNAI は AI エージェントの世界の「神経中枢」であり、エージェント間のシームレスな協力を強力に支援し、保障します。

「天才少年」創設者

Swarms の背後にいる核心的な創設者、Kye Gomez は、人工知能分野の「天才少年」と称され、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 年で多エージェント調整フレームワーク Swarms を開発し、4500 万の AI エージェントを成功裏に運用し、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しています。若者の実力がいかに強大であるかがわかります。

彼が自主行動と協力型 AI エージェントの研究を行う中で、彼は「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 アライメントとその生物学およびナノテクノロジー分野での潜在能力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 は彼の優れたプロジェクトの一つに過ぎず、若者の実力は隠れています。深く理解すると、彼には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、Pegasus は自然言語処理と埋め込みモデルの分野での探求であり、彼は AlphaFold3 のオープンソース実装にも参加しています。Kye の履歴と業績は、真の技術革新者が台頭していることを示しています。

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 プロジェクトを解析します。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オーケストレーションフレームワークを開発・推進することを目指しています。簡単に言うと、Swarms 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し協力し、集団知恵を利用して複雑な問題を解決することです。これにより、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て機能を拡張し、エージェントにほぼ無限の長期記憶を提供して文脈理解を強化し、カスタマイズされたワークフローを許可します。企業レベルの要求に応じて、Swarms は高い信頼性と拡張性を持ち、自動的に言語モデルのパラメータを最適化することで、性能を最適化します。このようにして、Swarms はエージェント間の集団知恵を活用し、単一のエージェントよりも容易に複雑な課題に取り組むことができます。

Swarms プロジェクトは、その強力な技術的障壁と市場のパフォーマンスで際立っており、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、近 3 年間の安定運用を経て、公式ウェブサイト上で数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、レポート生成に至るまで、Swarms は自動化を通じて業務効率を大幅に向上させ、同時に運営コストを大幅に削減しました。その実力は明らかです。オープンソースプロジェクトとして、Swarms は開発者コミュニティで熱い関心を呼び起こし、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得ています。したがって、Swarms が蓄積したすべては、技術の成熟と革新を証明しています。

SNAI

Twitter 上のユーザーたちは、AI エージェントの次の段階は群体協力（Agent Swarms）であり、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することに同意しているようです。この方法では、異なるフレームワークから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できます。

Swarm Node (SNAI) は Agent Swarms を実現するための補助的なものであり、サーバーレスインフラストラクチャで、Swarm の理念をサポートするために設計されています。SNAI は AI エージェントを運用する際のすべての技術的な課題を解決し、ユーザーがハードウェアとインフラコストを心配しなくて済むようにし、Python スクリプトを通じて簡単にエージェントを展開、調整、管理できます。また、チェーン式の相互作用、スケジューリング、多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型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のみ支払うことで、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 の独自性は、そのエージェントが孤立しているのではなく、「チェーン式」に協力し、Swarm（群体）を形成できる点にあります。

Swarm の役割は、タスクを異なるエージェントに分配し、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 の動作を柔軟に調整できます（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、これだけではありません。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（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（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（コミュニティによって作成された既製エージェント、実行、カスタマイズ、最適化可能）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、現在は簡略化された API 操作の Python クライアントを提供しており、今後は Go、Rust、TypeScript、C#、PHP などの言語で書かれたエージェントのデプロイをサポートする計画です。コミュニティは TypeScript クライアントの開発を開始しており、今後はさらに多くの言語をサポートする予定です。

今週だけで、すでに 500 回以上のビルドが行われています——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 回以上の実行——すなわちエージェントが起動した後に一時停止したインスタンスで、SNAI はアクティブな実行時間に対してのみ課金し、エージェント操作の柔軟性を大幅に向上させました。

SNAI のコア特徴には、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相互調整を実現し、使用量に応じた課金モデルを採用することで、インフラコストを大幅に削減し、AI エージェントのインフラへの参入障壁を低くしています。

AI16Z に対抗して

Swarms と AI16Z は、AI エージェント分野で顕著な影響力を持ち、両者は Twitter 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やアプリケーションには異なる点があります。Swarms は協力的な「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、柔軟な「調整者」のようで、マルチプラットフォームのサポートと多モデルの統合を強調し、複数のシーンで迅速に適応できる能力を持っています。以下の2つの側面から、両者のエージェントを比較します。

技術フレームワークとアーキテクチャ

Swarms はまるで規律のあるチームのようで、Swarms フレームワークは複数の AI エージェントが協力して働くことをサポートし、自主性、モジュール性、拡張性により、AI エージェントが効率的に協力し、複雑なタスクを分解し、「分業明確、協力無間」の操作を完遂します。一方、AI16Z の Eliza フレームワークは、全能の調整者のようで、マルチプラットフォームの実行と多モデルの統合に特化し、エージェント間の相互作用を強調し、柔軟に多様なシーンに適応する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の面において、Swarms は既存の AI モデルを巧妙に統合する方法により、タスクオーケストレーションとチーム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特化しています。まるで繊細な指揮官のように、複数の力を適切に配分し、「どのようにしてもっと良くできるか」に焦点を当てています。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処できる全能型のソリューションを提供します。協力に特化したものと多様性を強調するもの、両者は革新的なアプリケーションにおいて互角であり、それぞれの良さを持っています。

全体として、Swarms 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索しており、Swarms は規律のあるチームのようで、高効率な協力とハードコア技術で企業レベルのユーザーを感動させています。一方、AI16Z の Eliza は多才多芸な自由なプレイヤーのようで、柔軟に適応し、シーンの多様性を示し、無限の可能性を持っています。実際、両者はそれぞれの良さを持ち、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。誰がこの競争で頭角を現すのでしょうか？私たちはその結果を見守ります！