原文整编: zhouzhou，BlockBeats

Astăzi, creșterea Swarms a atras din nou atenția, întreaga comunitate fiind concentrată pe două subiecte: „anxietatea” fondatorului AI16Z, Shaw, și zvonurile despre posibila încălcare a drepturilor de autor de către Sama de la OpenAI în cadrul cadrelor multi-agent Swarm. Unii speculează că motorul din spatele acestei creșteri stimulative poate fi un agent AI bazat pe Mcs. Acest agent nu doar că poate răspunde la întrebări de cunoștințe medicale, dar este considerat cel mai accesibil și util produs livrat din cadrul arhitecturii Swarms, fondatorul său Kye Gomez, un „geniu tânăr” de doar 20 de ani, a abandonat liceul și a dedicat trei ani dezvoltării cadrului de coordonare multi-agent Swarms, operând 45 de milioane de agenți și servind domeniile financiar, asigurări, sănătate, fiind o adevărată forță.

Fluctuații de tip montagne russe

Token-urile Swarms au atins vârful de 74,2 milioane de dolari pe 21 decembrie, la doar 3 zile după lansare, dar din păcate, situația nu a durat mult, iar valoarea de piață a scăzut brusc, ajungând la aproximativ 6 milioane de dolari.

Următoarea etapă, a oscilat în jurul a 13 milioane de dolari, până la 27, când a început să recupereze, de la un minim de 12 milioane de dolari, crescând până la 30 de milioane de dolari, iar apoi aproape că a crescut de 3 ori până aproape de 70 de milioane de dolari, aproape atingând un maxim anterior. Astăzi, volumul de tranzacționare este, de asemenea, comparabil, sărind direct la 60,8 milioane de dolari, iar această mișcare stimulativă a pieței, utilizatorii au simțit-o ca pe un pachet de experiență de montagne russe în cripto.

Codul viitor din spatele Swarms

Fluctuațiile de preț de tip montagne russe sunt rezultatul mai multor agenți AI care colaborează strâns ca o echipă, colaborând pentru a face față provocărilor complexe. Inteligența colectivă și capacitatea de coordonare depășesc limitele unui singur agent, acesta fiind scopul pe care îl urmărește proiectul Swarms al lui Kye Gomez. Totuși, doar creativitatea și ideile nu sunt suficiente; ceea ce face ca totul să fie posibil este tehnologia de bază lansată de Swarms - Swarm Node (SNAI). Se poate spune că SNAI este „sistemul nervos central” al lumii agenților AI, oferind suport și garanție puternică pentru colaborarea fără probleme între agenți.

Fondatorul „geniului tânăr”

Fondatorul principal din spatele Swarms, Kye Gomez, este considerat un „geniu tânăr” în domeniul inteligenței artificiale, demonstrând putere impresionantă la doar 20 de ani. Deși a abandonat liceul, a reușit să dezvolte cadrul de coordonare multi-agent Swarms în doar trei ani și a reușit să opereze 45 de milioane de agenți AI, oferind servicii de înaltă calitate în domenii precum finanțele, asigurările și medicina, ceea ce demonstrează forța sa remarcabilă.

În cercetarea sa asupra agenților AI autonomi și colaborativi, nu doar că a dezvoltat „modelul SSM + MoE extrem de eficient” și „modelul de flux mixt”, ci a explorat profund alinierea AI și potențialul său în biologie și nanotehnologie. De fapt, între numeroasele sale proiecte, Swarms este doar unul dintre proiectele sale de înaltă calitate, iar puterea tânărului este ascunsă, iar după o investigație mai profundă, se poate observa că el are multe alte proiecte excelente.

De exemplu, Agora funcționează ca un laborator de cercetare AI open-source, concentrându-se pe intersecția dintre AI și biologie, nanotehnologie, iar Pegasus este explorarea sa în domeniul procesării limbajului natural și modelelor de încorporare, participând de asemenea la implementarea open-source AlphaFold 3. CV-ul și realizările lui Kye ilustrează apariția unui adevărat inovator tehnologic.

Cadru de orchestrare a agenților AI Swarms și funcționalități de bază

Următoarea etapă este analiza proiectului Swarms al geniului tânăr, care își propune să dezvolte și să promoveze un cadru de orchestrare multi-agent gata pentru producție la nivel enterprise; pe scurt, funcția principală a warms este de a permite mai multor agenți AI să colaboreze ca o echipă, folosind inteligența colectivă pentru a rezolva probleme complexe. Nu doar că suportă integrarea fără probleme cu servicii și API-uri externe pentru a extinde funcțiile, ci oferă agenților o memorie pe termen lung aproape nelimitată pentru a îmbunătăți înțelegerea contextului, permițând totodată fluxuri de lucru personalizate. Având în vedere nevoile la nivel enterprise, Swarms oferă un nivel ridicat de fiabilitate și scalabilitate, optimizând automat parametrii modelelor lingvistice pentru a asigura performanța optimă. În acest mod, Swarms poate utiliza inteligența colectivă dintre agenți pentru a face față provocărilor complexe mai ușor decât un agent singular.

Proiectul Swarms se remarcă printr-o barieră tehnologică puternică și performanțe pe piață; cadrul său de orchestrare a agenților AI, operând stabil de aproape trei ani, a oferit deja soluții eficiente pentru numeroase companii pe site-ul său oficial. De la procesarea datelor, la serviciul pentru clienți și generarea de rapoarte, Swarms a îmbunătățit semnificativ eficiența afacerilor prin automatizare, reducând în același timp costurile operaționale, având o putere vizibilă. Ca un proiect open-source, Swarms a stârnit, de asemenea, un interes considerabil în comunitatea dezvoltatorilor, având peste 2,1 K Star-uri pe GitHub, adunând astfel inteligența și sprijinul multor dezvoltatori, confirmând maturitatea și inovația tehnologică.

SNAI

Utilizatorii de pe Twitter par să fie de acord că următoarea etapă pentru agenții AI este colaborarea în grup (Agent Swarms), realizând un muncă mai eficientă prin comunicarea și colaborarea între mai mulți agenți, o metodă care permite agenților din cadre diferite să comunice între ei și să profite de avantajele lor specializate în sarcini și scenarii specifice.

Swarm Node (SNAI) servește ca asistent pentru implementarea Agent Swarms, o infrastructură fără server, proiectată special pentru a susține conceptul de Swarm. SNAI rezolvă toate problemele tehnice legate de rularea agenților AI, permițând utilizatorilor să nu se preocupe de costurile hardware-ului și infrastructurii, fiind ușor de desfășurat, coordonat și gestionat agenții prin scripturi Python. De asemenea, suportă interacțiuni în lanț, programare și operare multilingvă, oferind noi posibilități creatorilor mici care nu pot rula agenți 24/7 sau care nu au suport hardware.

Utilizatorii nu trebuie să plătească taxe pentru servere, ci doar pentru timpul de execuție efectiv utilizat, ceea ce face ca SNAI să fie mai eficient decât alte soluții bazate pe abonament. Ceea ce face SNAI unic este că agenții săi nu sunt izolați, ci pot colabora în „lanț”, formând un Swarm.

Rolul Swarm este de a distribui sarcinile diferitelor agenți, fiecare agent concentrându-se pe o sarcină specifică, iar după finalizare, transmite rezultatul următorului agent. Prin intermediul API-ului REST și SDK-ului Python, 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 este încă în stadiul incipient de dezvoltare, vor fi adăugate mai multe funcții în viitor, inclusiv stocarea datelor (o mini-bază de date cloud, care permite agenților să împărtășească date selectate), programarea sarcinilor (rularea agenților la un timp specific) 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 în prezent un client Python care simplifică operațiunile API și planificând suport pentru agenți scriși în Go, Rust, TypeScript, C#, PHP și alte limbi. Comunitatea a început deja să dezvolte un client TypeScript, iar în viitor vor fi acceptate și mai multe limbi.

Doar în această săptămână, au fost realizate deja peste 500 de construcții - aceste „dependințe” sunt utilizate pentru a optimiza eficiența de execuție a agenților AI. Peste 10.000 de execuții - adică instanțe suspendate după pornirea agenților, SNAI percepe taxe doar pentru timpul activ de rulare, ceea ce a crescut semnificativ flexibilitatea operațiunilor agenților.

Caracteristicile principale ale SNAI includ suport pentru operarea agenților fără server, permiterea dezvoltatorilor de a integra agenții în bibliotecile de cod, realizarea colaborării și coordonării în lanț a agenților, folosind un model de plată pe utilizare, reducând semnificativ costurile infrastructurii și scăzând astfel bariera de intrare în infrastructura agenților AI.

Confruntarea cu AI16Z

Atât Swarms cât și AI16Z au o influență semnificativă în domeniul agenților AI, având controverse continue pe Twitter; deși există unele asemănări, acestea diferă în arhitectura tehnică și aplicații. Swarms adoptă un cadru de „echipă” de lucru colaborativ, realizând sarcini complexe prin cooperarea mai multor agenți AI pentru a spori eficiența. În contrast, cadrul Eliza de la AI16Z este mai mult ca un „coordonator” flexibil, punând accent pe suport multi-platformă și integrarea multi-model, adaptându-se rapid la diverse scenarii, iar mai jos vom compara cele două agenți din două perspective.

Cadru și arhitectura tehnologică

Swarms se comportă ca o echipă disciplinată, cadrul Swarms sprijină colaborarea între mai mulți agenți AI, datorită autonomiei, modularității și scalabilității, permițând agenților AI să colaboreze eficient, excelând în descompunerea sarcinilor complexe, realizând operațiuni „bine definite și coordonate”. În comparație, cadrul Eliza de la AI16Z este mai mult ca un coordonator omniprezent, concentrându-se pe rularea multi-platformă și integrarea multi-model, punând accent pe interacțiunea între agenți, având caracteristici distincte în adaptarea flexibilă la aplicații diverse.

Modelul și aplicațiile 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 și eficiența echipelor la nivel enterprise; se aseamănă mai mult cu un comandant fin, capabil să coordoneze puterile multiple, concentrându-se pe „cum să facă lucrurile mai bine”. Pe de altă parte, cadrul Eliza de la AI16Z oferă dezvoltatorilor o libertate mai mare, suportând diverse modele AI (precum Llama, Claude), oferind aplicațiilor mai multă flexibilitate, capabile să răspundă la diverse scenarii, de la gestionarea rețelelor sociale la tranzacții financiare, aducând o soluție versatilă. Unul se concentrează pe colaborare, celălalt pe diversitate, ambele fiind egale în aplicațiile inovatoare, fiecare având punctele sale forte.

În general, Swarms și AI16Z explorează viitorul agenților AI pe căi complet diferite; Swarms se aseamănă mai mult cu o echipă disciplinată, impresionând utilizatorii de nivel enterprise prin colaborare eficientă și tehnologie avansată, în timp ce Eliza de la AI16Z este mai mult ca un jucător liber versatil, demonstrând potențial nelimitat prin adaptabilitate flexibilă și diversitate de scenarii. În realitate, fiecare are punctele sale forte, iar în această eră competitivă, povestea agenților AI abia a început; cine va ieși în evidență în această competiție? Așteptăm să vedem!

Conținut de referință:

https://fraxcesco.substack.com/p/introducing-swarm-node-serverless?utm_source=post-email-titlepublication_id=1419537post_id=153678118utm_campaign=email-post-titleisFreemail=truer=2i6286triedRedirect=trueutm_medium=email