Textul original compilat: zhouzhou, BlockBeats

Astăzi, creșterea Swarms a surprins din nou, întreaga comunitate concentrându-se pe două subiecte de discuție: zvonurile de „anxietate” ale fondatorului AI16Z, Shaw, și acuzația că OpenAI ar fi încălcat drepturile de autor ale Swarm prin cadrul său multi-agent. Unii speculează că motorul din spatele acestei mișcări stimulative ar putea fi Agentul AI bazat pe Mcs. Acest agent nu doar că poate răspunde la întrebări de cunoștințe medicale, ci este considerat și cel mai accesibil și util produs livrat prin structura Swarms, având în spate fondatorul Kye Gomez, un „geniu tânăr” de 20 de ani, care a abandonat liceul și a reușit în trei ani să dezvolte cadrul de coordonare multi-agent Swarms, operând 45 de milioane de agenți, servind domeniile financiar, asigurări, sănătate, demonstrând puterea sa impresionantă.

Fluctuații ca montagne russe

Tokenul Swarms a atins un vârf de 74,2 milioane de dolari pe 21 decembrie, după lansarea sa pe 18 decembrie, dar din păcate, acest moment bun nu a durat mult, iar valoarea de piață a scăzut brusc, ajungând la aproximativ 6 milioane de dolari.

Apoi, a fluctuat în jurul valorii de 13 milioane de dolari, până pe 27, când a început să recupereze, crescând de la un minim de 12 milioane de dolari la 30 de milioane de dolari, iar apoi a crescut rapid aproape de 70 de milioane de dolari, aproape depășind recordul anterior. Astăzi, volumul de tranzacționare este de asemenea comparabil, atingând direct 60,8 milioane de dolari, având această mișcare stimulatoare, utilizatorii de internet simțind că este un pachet de experiență ca o montagne russe în lumea criptomonedelor.

Codul viitor din spatele Swarms

În spatele fluctuațiilor prețurilor asemănătoare unei montagne russe, mai mulți agenți AI colaborează ca o echipă strâns coordonată, împărțind sarcinile și abordând provocările complexe împreună. Înțelepciunea colectivă și capacitatea de coordonare depășesc cu mult limitările unui singur agent, acesta fiind scopul proiectului Swarms al lui Kye Gomez. Totuși, doar ideile și conceptele nu sunt suficiente; ceea ce face ca toate acestea să fie posibile este tehnologia de bază lansată de Swarms - Swarm Node (SNAI). Se poate spune că SNAI este „centru nervos” al lumii agenților AI, oferind suport și garanție puternică pentru colaborarea fără probleme între agenți.

Fondatorul „geniu tânăr”

Fondatorul principal din spatele Swarms, Kye Gomez, este considerat un „geniu tânăr” în domeniul inteligenței artificiale, arătând o putere impresionantă la doar 20 de ani. Deși a abandonat liceul, a reușit să dezvolte în doar trei ani cadrul de coordonare multi-agent Swarms și a operat cu succes 45 de milioane de agenți AI, oferind servicii de înaltă calitate în mai multe industrii, cum ar fi finanțele, asigurările și sănătatea, demonstrând puterea incredibilă a tânărului.

În cercetarea sa asupra agenților AI autonomi și colaborativi, nu doar că a dezvoltat „modelul SSM + MoE hiper-eficient” și „modelul de flux mixt”, dar a explorat și profund potențialul aliniamentului AI și aplicațiile sale în domeniile biologiei și nanotehnologiei. De fapt, în numeroasele sale proiecte, Swarms este doar unul dintre proiectele sale de calitate superioară, puterea tinerelui fiind profund ascunsă, iar după o analiză detaliată, se descoperă că are multe alte proiecte excelente.

De exemplu, Agora funcționează ca un laborator de cercetare AI open-source, concentrându-se pe interacțiunea dintre AI și biologie, nanotehnologie; Pegasus este explorarea sa în domeniul prelucrării limbajului natural și a modelelor încorporate, iar el a participat și la implementarea open-source AlphaFold3. CV-ul și realizările lui Kye subliniază ridicarea unui adevărat inovator tehnologic.

Cadru de orchestrare a agenților AI Swarms și funcții de bază

Următoarea etapă va analiza proiectul Swarms al tânărului geniu, care își propune să dezvolte și să promoveze un cadru de orchestrare multi-agent pregătit pentru producție la nivel de întreprindere. Pe scurt, funcția de bază a Swarms este de a permite agenților AI să colaboreze ca o echipă, utilizând înțelepciunea colectivă pentru a rezolva probleme complexe. Acesta nu susține doar integrarea fără probleme cu servicii și API-uri externe pentru a extinde funcționalitatea, ci oferă agenților o memorie de lungă durată aproape nelimitată pentru a îmbunătăți înțelegerea contextului, permițând în același timp personalizarea fluxurilor de lucru. Având în vedere cerințele la nivel de întreprindere, Swarms oferă o fiabilitate și scalabilitate ridicată și optimizează automat parametrii modelului lingvistic, asigurând o performanță optimă. În acest mod, Swarms poate utiliza înțelepciunea colectivă dintre agenți, abordând provocările complexe mai ușor decât un agent singular.

Proiectul Swarms se evidențiază prin bariera tehnologică puternică și performanța pe piață. Cadrele sale de orchestrare a agenților AI au oferit soluții eficiente pentru numeroase companii pe site-ul său oficial, după aproape trei ani de operare stabilă. De la procesarea datelor, la servicii pentru clienți, până la generarea de rapoarte, Swarms a îmbunătățit semnificativ eficiența afacerilor prin automatizare, reducând în același timp costurile operaționale, puterea sa fiind evidentă. Ca proiect open-source, Swarms a generat un interes intens în comunitatea dezvoltatorilor, cu numărul de staruri pe GitHub depășind 2,1K, beneficiind de înțelepciunea și sprijinul multor dezvoltatori, astfel că toate acestea adună dovezi ale maturității și inovării tehnologice.

SNAI

Utilizatorii de pe Twitter par să fie de acord că următoarea etapă pentru agenții AI este colaborarea de grup (Agent Swarms), realizând un lucru mai eficient prin comunicarea și colaborarea dintre mai mulți agenți, ceea ce permite agenților din cadre diferite să comunice între ei și să folosească avantajele lor specializate pentru a excela în sarcini și scenarii specifice.

Swarm Node (SNAI) ca asistent pentru implementarea agenților Swarm, o infrastructură fără server, special concepută pentru a susține conceptul de Swarm. SNAI rezolvă toate problemele tehnice legate de rularea agenților AI, astfel încât utilizatorii să nu fie nevoiți să se preocupe de costurile hardware și infrastructură, putând să desfășoare, să coordoneze și să gestioneze agenți cu ușurință prin scripturi Python. De asemenea, suportă interacțiuni în lanț, programare și operare multilingvă, oferind noi posibilități creatorilor mici care nu pot rula agenți 24 de ore din 24 sau care nu au suport hardware.

Utilizatorii nu trebuie să plătească costurile serverului, ci doar pentru timpul efectiv de utilizare, ceea ce face ca SNAI să fie mai eficient decât alte soluții bazate pe abonament. Unicitatea SNAI constă în faptul că agenții săi nu sunt izolați, ci pot colabora „în lanț” pentru a forma un Swarm.

Rolul Swarm este de a împărți sarcinile între diferiți agenți, fiecare agent concentrându-se pe o sarcină specifică, iar după finalizare, rezultatul este transmis următorului agent. Prin REST API și Python SDK, alte aplicații pot integra cu ușurință SNAI, iar utilizatorii pot coordona flexibil comportamentul Swarm-ului lor (de exemplu, când să ruleze și ce date să utilizeze).

Dar aceasta nu este tot, pe măsură ce cadrul SNAI se află încă în stadiul de dezvoltare inițială, vor fi adăugate mai multe funcționalități în viitor, inclusiv stocarea datelor (o mini bază de date în cloud, care permite agenților să partajeze date selectate), programarea sarcinilor (rularea agenților la momente specifice) și biblioteca de agenți (agenți gata de utilizare creați de comunitate, disponibili pentru rulare, personalizare și optimizare). În plus, SNAI va implementa compatibilitate multilingvă, având deja un client Python care simplifică operațiunile API și planificând să suporte agenții scriși în Go, Rust, TypeScript, C#, PHP și alte limbi. Comunitatea a început să dezvolte un client TypeScript, iar în viitor se vor adăuga și mai multe limbi.

Numai în această săptămână, au avut loc deja peste 500 de construcții - aceste „dependințe” sunt utilizate pentru a optimiza eficiența executării agenților AI. Au fost efectuate peste 10.000 de execuții - adică instanțe suspendate după activarea agenților, SNAI percepe taxe doar pentru timpul de funcționare activ, ceea ce a crescut semnificativ flexibilitatea operării agenților.

Caracteristicile de bază ale SNAI includ suportul pentru rularea agenților fără server, permiterea dezvoltatorilor de a integra agenți în bibliotecile de cod, realizând colaborarea și coordonarea agenților în lanț, în același timp adoptând un model de plată în funcție de utilizare, reducând semnificativ costurile infrastructurii și scăzând barierele de intrare în infrastructura agenților AI.

Împotriva AI16Z

Atât Swarms, cât și AI16Z au o influență semnificativă în domeniul agenților AI, ambele fiind subiecte de controversă pe Twitter. Deși au unele asemănări, ele diferă în arhitectura tehnică și aplicațiile lor. Swarms adoptă un cadru de „echipă” care lucrează în colaborare, finalizând sarcini complexe și îmbunătățind eficiența prin cooperarea mai multor agenți AI. În contrast, cadrul Eliza al AI16Z este mai degrabă un „coordonator” flexibil, punând accent pe suportul multiplatformă și integrarea mai multor modele, capabil să se adapteze rapid la diverse scenarii, iar următoarele două aspecte compară cele două agenți.

Cadre și arhitectură tehnică

Swarms sunt ca o echipă disciplinată, cadrul Swarms susține colaborarea între mai mulți agenți AI, oferind autonomie, modularitate și scalabilitate, astfel încât agenții AI să colaboreze eficient, exceling în descompunerea sarcinilor complexe, realizând operațiuni de „împărțire clară a muncii și cooperare perfectă”. Cadrul Eliza al AI16Z este mai degrabă un coordonator versatil, concentrându-se pe rularea pe mai multe platforme și integrarea mai multor modele, punând accent pe interacțiunea dintre agenți, având propriile sale caracteristici în adaptarea flexibilă la aplicații diverse.

Modele și aplicații AI

În ceea ce privește modelele și aplicațiile AI, Swarms se concentrează mai mult pe integrarea ingenioasă a modelelor AI existente, prin orchestrarea sarcinilor și colaborarea în echipă, pentru a îmbunătăți automatizarea la nivel de întreprindere și eficiența echipei. Este mai degrabă un comandant meticulos, excelent în alocarea corectă a puterilor multiple, concentrându-se pe „cum să facă mai bine”. Cadrul Eliza al AI16Z oferă dezvoltatorilor mai multă libertate, susținând mai multe modele AI (cum ar fi Llama, Claude), conferind aplicațiilor mai multă flexibilitate, putând aborda o gamă variată de scenarii, de la gestionarea rețelelor sociale la tranzacții financiare, oferind astfel o soluție versatilă. Unul se concentrează pe colaborare, celălalt pune accent pe diversitate, ambele fiind la fel de inovatoare în aplicații.

În general, Swarms și AI16Z explorează viitorul agenților AI pe căi complet diferite, Swarms fiind mai mult ca o echipă disciplinată, impresionând utilizatorii din mediul de afaceri prin colaborarea eficientă și tehnologia solidă, în timp ce Eliza de la AI16Z este mai mult ca un jucător versatil, demonstrând potențial nelimitat prin adaptabilitate și diversitate de scenarii. De fapt, ambele au punctele lor forte, iar în această eră a competiției acerbe, povestea agenților AI abia a început; cine va ieși în evidență în această cursă? Vom aștepta să vedem!

Conținut de referință: 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