Swarms（SWARMS） ——賦能 AI 經濟的多代理 LLM 框架
1 月 7 日 ，在 CES 2025 現場，英偉達創始人黃仁勳提到，“AI Agent 或許會成爲下一個機器人產業”，其市場規模可能高達數萬億美元。在這樣的大背景下，AI Agent 生態出現了兩大市場主導框架型項目—— ai16z 與 Virtuals protocol，兩者的代幣市值分別突破了 24 億美元與 50 億美元。然而，就在大家都以爲“派系之爭”塵埃落定之時，一匹黑馬悄然崛起——Swarms。過去一周內，Swarms 市值從 8000 萬美元最高達到 5.4 億美元。
什麼是 Swarms ？
Swarms 是一款面向開發者的多代理 LLM 框架，通過提供大量的智能編排架構和無縫的第三方集成，讓多個 AI 代理像團隊一樣分工協作，從而解決復雜的業務操作需求。項目從底層支付和技術框架上入手，爲 Agent 的創建、協作、交易和托管提供通用基礎設施，意在成爲“Agent 經濟的通用支付層”。借助 Swarms，開發人員可以編排智能、可擴展的代理生態系統，從而自動執行復雜的業務流程。
Swarms (詞義爲“羣體”)，該項目由 Kye Gomez 於 2024 年發起，核心定位：Powering The Agent Economy（賦能Agent經濟）。其願景是依托 Solana 網路實現“Trillions of AI agents collaborate seamlessly to solve humanity’s greatest”（構建一個數萬億 AI Agent 能夠無縫協作，解決人類最大挑戰的未來）
爲什麼需要 Swarms
傳統的單體AI Agent 缺乏長期記憶，容易產生幻覺（Hallucinations），並且大多數 Agent 只能聚焦於單一任務。Swarms通過“多代理協作（Multi-agent system）”方式，賦予AI Agent 更多能力：交叉驗證，減少幻覺；分布式內存實現連續性；專業化分工提高效率；並行處理提升復雜工作流的處理速度。
換言之，通過將多個Agent組織成一個“Swarm”，Swarms 能夠讓AI系統更穩定、更智能，也更容易規模化與分工協作；在自動化協同、共享內存和去信任通信等方面擁有多個創新點。
Swarms 如何運作
Swarms 架構
這裏的 Swarms 是指由兩個以上的代理組成的羣體，它們協同工作以實現共同目標。Swarms 架構旨在建立和管理羣體內代理之間的通信。這些架構定義了代理如何交互、共享信息以及協調其行動以實現預期結果。
代理之間的通行方式分爲：分層通信、並行通信、順序通信、網格通信和聯合通信
Swarms 架構利用這些通信模式來確保代理高效協作，適應手頭任務的特定要求。通過定義清晰的通信協議和交互模型，Swarms 架構可以無縫協調多個代理，從而提高性能和解決問題的能力。
根據通信方式 Swarms 架構可以分爲：Hierarchical Swarm（分層架構）、Parallel Swarm（並行架構）、Sequential Swarm（順序架構）、Round Robin Swarm（循環架構）、SpreadSheet Swarm（電子表格架構）和 Mixture of Agents Architecture（混合架構）
面對不同任務和場景，Swarms 可選擇不同的架構類型以切實解決問題。
代理分析
在 Swarms 框架中，代理被設計爲通過利用大語言模型（LLM）、各種工具和長期記憶系統來自主執行任務。
代理組件概述
- LLM：負責理解和生成自然語言的核心組件。
- 工具：代理可以調用的外部功能和服務，用於執行特定任務，如查詢數據庫或與API交互。
- 長期記憶：如ChromaDB或Pinecone等系統，用於存儲和檢索長期信息，使代理能夠記住過去的交互和上下文。
代理的工作流可以分爲幾個階段：任務啓動、初步LLM處理、工具使用、內存交互和最終LLM處理。
- 任務啓動：輸入爲代理需要解決的任務或查詢，輸出爲處理任務的結構化計劃或方法；
- 初步LLM處理：這一步中LLM模型將對任務進行解剖，理解上下文和要求；
- 工具使用：LLM識別出的行動計劃或具體子任務，並使用組件中的工具收集外部信息，返回結果；
- 內存交互：代理代理與長期記憶系統交互，存儲新信息並檢索相關的過去數據；
- 最終LLM處理：LLM利用增強的數據生成最終回應或完成任務。
Swarms 路線圖
Swarms團隊提出了5個階段的整體發展路線：
第1階段：基礎
將$swarms Coin集成到Swarms Marketplace，支持買賣Agent
智能合約安全性+Phantom錢包集成
標準化API、用戶友好度優化
第2階段：生態系統增長
推出Swarms Cloud，實現去中心化Agent托管
改進市場上的搜索與分析工具
通過贈款和合作夥伴計劃擴大社區規模
第3階段：Swarms交易所
啓用Agent的代幣化和投資功能
由$swarms Coin支持Agent創建專屬代幣
對高績效Agent進行獎勵
第4階段：全球可擴展性
跨境支付與法幣-加密貨幣的轉換
支持Agent的自定義代幣
更廣範圍地延伸到Agent DeFi金融領域
第5階段：全球影響
將$swarms網路定位爲“全球代理經濟的貨幣”
推行全球化營銷方案
去中心化治理賦能社區
舉辦黑客馬拉松、研討會和行業活動，加速技術落地
Swarms 生態代幣
MSC
MCS 由 Swarms 創始人 Kye Gomez 創建，屬於 Al + DeSci方向，建立在Swarms框架上的“定制醫療操作集羣（MCS Platform），聚焦醫療與生命科學領域，通過多代理協作提供醫療解決方案。用戶可以通過與 MCS 對話免費診斷和分析醫療及保健相關問題。根據 Kye Gomez 透露，其API 即將爲美國最大的醫療供應商之一投入生產。
SPORES
spores是 有Autonomous Spores 發行的代幣，該項目將代幣的 10% 轉移給了 swarms DAO。Autonomous Spores 計劃基於 Swarms 框架開發四個 AI 代理：Saya、Oozeborn、Grassian 和 Jaguarundi。
Autonomous Spores 通過這四個 AI 代理的相互協作，發揮 AI 代理的集羣智慧。當前 Autonomous Spores 已計劃將部分 Saya 產生的管理費和 Oozeborn 產生的交易稅分享給社區。不過 Grassian 和 Jaguarundi 暫未推出。
PRISM
Prism 是一個多 AI 代理系統，用於 memecoin 的實時搜索和交易見解的知識映射。 剛剛從 ai16z 生態轉移到 Swarms 生態，或將利用 Swarms 的多代理協同優勢，進一步發展 memecoin 交易相關功能。
IFSCI
IFSCI 自稱是第一個使用 Swarms 構建的垂直類 AI x DeSci Agent 項目，其旨在幫助用戶個性化他們的禁食和膳食計劃。用戶可以以食品數據貢獻者、健康指標提供商或研究者參與 AI，作爲數據提供者用戶只需將其用餐照片及相應描述發表至 X 平台並 @adesciagent 即可，同時用戶也將根據貢獻獲得獎勵。
CREATE
create自稱爲終極創作引擎，是一個基於 swarm 構建的根據文字提示生成圖片或音頻的 AI 平台。此前發布了第一個由社區創作的開源數據集，稱當數據集足夠時，將開始訓練和開源社區驅動的模型。
SWARMS 代幣經濟學
$SWARMS 的總供應量約爲 10 億枚，目前已全部進入流通狀態，流通率爲 100%。具體分配暫未公布。
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1 月 7 日 ，在 CES 2025 現場，英偉達創始人黃仁勳提到，“AI Agent 或許會成爲下一個機器人產業”，其市場規模可能高達數萬億美元。在這樣的大背景下，AI Agent 生態出現了兩大市場主導框架型項目—— ai16z 與 Virtuals protocol，兩者的代幣市值分別突破了 24 億美元與 50 億美元。然而，就在大家都以爲“派系之爭”塵埃落定之時，一匹黑馬悄然崛起——Swarms。過去一周內，Swarms 市值從 8000 萬美元最高達到 5.4 億美元。
什麼是 Swarms ？
Swarms 是一款面向開發者的多代理 LLM 框架，通過提供大量的智能編排架構和無縫的第三方集成，讓多個 AI 代理像團隊一樣分工協作，從而解決復雜的業務操作需求。項目從底層支付和技術框架上入手，爲 Agent 的創建、協作、交易和托管提供通用基礎設施，意在成爲“Agent 經濟的通用支付層”。借助 Swarms，開發人員可以編排智能、可擴展的代理生態系統，從而自動執行復雜的業務流程。
Swarms (詞義爲“羣體”)，該項目由 Kye Gomez 於 2024 年發起，核心定位：Powering The Agent Economy（賦能Agent經濟）。其願景是依托 Solana 網路實現“Trillions of AI agents collaborate seamlessly to solve humanity’s greatest”（構建一個數萬億 AI Agent 能夠無縫協作，解決人類最大挑戰的未來）
爲什麼需要 Swarms
傳統的單體AI Agent 缺乏長期記憶，容易產生幻覺（Hallucinations），並且大多數 Agent 只能聚焦於單一任務。Swarms通過“多代理協作（Multi-agent system）”方式，賦予AI Agent 更多能力：交叉驗證，減少幻覺；分布式內存實現連續性；專業化分工提高效率；並行處理提升復雜工作流的處理速度。
換言之，通過將多個Agent組織成一個“Swarm”，Swarms 能夠讓AI系統更穩定、更智能，也更容易規模化與分工協作；在自動化協同、共享內存和去信任通信等方面擁有多個創新點。
Swarms 如何運作
Swarms 架構
這裏的 Swarms 是指由兩個以上的代理組成的羣體，它們協同工作以實現共同目標。Swarms 架構旨在建立和管理羣體內代理之間的通信。這些架構定義了代理如何交互、共享信息以及協調其行動以實現預期結果。
代理之間的通行方式分爲：分層通信、並行通信、順序通信、網格通信和聯合通信
Swarms 架構利用這些通信模式來確保代理高效協作，適應手頭任務的特定要求。通過定義清晰的通信協議和交互模型，Swarms 架構可以無縫協調多個代理，從而提高性能和解決問題的能力。
根據通信方式 Swarms 架構可以分爲：Hierarchical Swarm（分層架構）、Parallel Swarm（並行架構）、Sequential Swarm（順序架構）、Round Robin Swarm（循環架構）、SpreadSheet Swarm（電子表格架構）和 Mixture of Agents Architecture（混合架構）
面對不同任務和場景，Swarms 可選擇不同的架構類型以切實解決問題。
代理分析
在 Swarms 框架中，代理被設計爲通過利用大語言模型（LLM）、各種工具和長期記憶系統來自主執行任務。
代理組件概述
- LLM：負責理解和生成自然語言的核心組件。
- 工具：代理可以調用的外部功能和服務，用於執行特定任務，如查詢數據庫或與API交互。
- 長期記憶：如ChromaDB或Pinecone等系統，用於存儲和檢索長期信息，使代理能夠記住過去的交互和上下文。
代理的工作流可以分爲幾個階段：任務啓動、初步LLM處理、工具使用、內存交互和最終LLM處理。
- 任務啓動：輸入爲代理需要解決的任務或查詢，輸出爲處理任務的結構化計劃或方法；
- 初步LLM處理：這一步中LLM模型將對任務進行解剖，理解上下文和要求；
- 工具使用：LLM識別出的行動計劃或具體子任務，並使用組件中的工具收集外部信息，返回結果；
- 內存交互：代理代理與長期記憶系統交互，存儲新信息並檢索相關的過去數據；
- 最終LLM處理：LLM利用增強的數據生成最終回應或完成任務。
Swarms 路線圖
Swarms團隊提出了5個階段的整體發展路線：
第1階段：基礎
將$swarms Coin集成到Swarms Marketplace，支持買賣Agent
智能合約安全性+Phantom錢包集成
標準化API、用戶友好度優化
第2階段：生態系統增長
推出Swarms Cloud，實現去中心化Agent托管
改進市場上的搜索與分析工具
通過贈款和合作夥伴計劃擴大社區規模
第3階段：Swarms交易所
啓用Agent的代幣化和投資功能
由$swarms Coin支持Agent創建專屬代幣
對高績效Agent進行獎勵
第4階段：全球可擴展性
跨境支付與法幣-加密貨幣的轉換
支持Agent的自定義代幣
更廣範圍地延伸到Agent DeFi金融領域
第5階段：全球影響
將$swarms網路定位爲“全球代理經濟的貨幣”
推行全球化營銷方案
去中心化治理賦能社區
舉辦黑客馬拉松、研討會和行業活動，加速技術落地
Swarms 生態代幣
MSC
MCS 由 Swarms 創始人 Kye Gomez 創建，屬於 Al + DeSci方向，建立在Swarms框架上的“定制醫療操作集羣（MCS Platform），聚焦醫療與生命科學領域，通過多代理協作提供醫療解決方案。用戶可以通過與 MCS 對話免費診斷和分析醫療及保健相關問題。根據 Kye Gomez 透露，其API 即將爲美國最大的醫療供應商之一投入生產。
SPORES
spores是 有Autonomous Spores 發行的代幣，該項目將代幣的 10% 轉移給了 swarms DAO。Autonomous Spores 計劃基於 Swarms 框架開發四個 AI 代理：Saya、Oozeborn、Grassian 和 Jaguarundi。
Autonomous Spores 通過這四個 AI 代理的相互協作，發揮 AI 代理的集羣智慧。當前 Autonomous Spores 已計劃將部分 Saya 產生的管理費和 Oozeborn 產生的交易稅分享給社區。不過 Grassian 和 Jaguarundi 暫未推出。
PRISM
Prism 是一個多 AI 代理系統，用於 memecoin 的實時搜索和交易見解的知識映射。 剛剛從 ai16z 生態轉移到 Swarms 生態，或將利用 Swarms 的多代理協同優勢，進一步發展 memecoin 交易相關功能。
IFSCI
IFSCI 自稱是第一個使用 Swarms 構建的垂直類 AI x DeSci Agent 項目，其旨在幫助用戶個性化他們的禁食和膳食計劃。用戶可以以食品數據貢獻者、健康指標提供商或研究者參與 AI，作爲數據提供者用戶只需將其用餐照片及相應描述發表至 X 平台並 @adesciagent 即可，同時用戶也將根據貢獻獲得獎勵。
CREATE
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