Сегодня, рост Swarms снова привлекает внимание, и вся община взорвалась двумя темами: слухи о беспокойстве основателя AI16Z Шоу и скандале о предполагаемом нарушении авторских прав Swarm-фреймворка многоагентной системы Sama OpenAI. Некоторые предполагают, что скрытый инициатор этой стимулирующей торговли может быть AI Agent, основанный на Mcs. Этот агент не только может отвечать на вопросы о медицинских знаниях, но также считается наиболее доступным и практичным продуктом в архитектуре Swarms, основатель которого Кай Гомес, 20-летний "гениальный юноша", бросивший школу в старших классах, занялся многоточечной системой координации Swarms, запустив 45 миллионов агентов, обслуживающих финансовые, страховые, медицинские и другие области, что можно назвать настоящей силой.
Тенденция американской горки
После выпуска токена Swarms 18 декабря его рыночная капитализация резко выросла до 74,2 миллиона долларов США 21 числа, но к сожалению, это счастье не продолжалось долго, и рыночная капитализация упала до примерно 6 миллионов долларов США.
Далее он колебался около 13 миллионов долларов США, пока 27-го дня не начал контратаку, поднявшись с минимума в 12 миллионов долларов США до 30 миллионов долларов США, а затем резко вырос в 3 раза до почти 70 миллионов долларов США, едва не достигнув предыдущего максимума. Объем торгов сегодня также значителен и достигает 60,8 миллионов долларов США. Эта волнующая ситуация на рынке заставляет пользователей сети ощущать себя на американских горках в мире криптовалют.
За Swarms стоит будущее криптографии
За аттракционом ценовой динамики стоит несколько искусственных интеллектуальных агентов, действующих как слаженная команда, разделяющая обязанности и совместно решающая сложные задачи. Коллективный интеллект и координационные способности далеко превосходят ограничения отдельных агентов, именно это является целью проекта Swarms Кайи Гомеса. Однако только идеи и концепции недостаточны, чтобы сделать это возможным, необходима основная технология, предложенная Swarms - Swarm Node (SNAI). Можно сказать, что SNAI - это «нервный центр» мира искусственных интеллектуальных агентов, обеспечивающий мощную поддержку и гарантии для бесшовного сотрудничества агентов.
Основатель "Талантливого юноши"
Основатель Swarms, Кай Гомес, стоит за ядром искусственного интеллекта и считается «гением-юношей» в этой области. Всего 20 лет и он уже проявил потрясающую силу. Несмотря на то, что он бросил школу в старшей школе, за три года он разработал мультиагентную координационную рамку Swarms и успешно запустил 45 миллионов AI-агентов, обеспечивая высококачественное обслуживание в таких отраслях, как финансы, страхование и медицина. Это свидетельствует о его невероятных способностях.
В своем исследовании по автономному и кооперативному искусственному интеллекту он не только разработал «суперэффективную модель SSM + MoE» и «гибридную потоковую модель», но и глубоко изучил потенциал искусственного интеллекта в области биологии и нанотехнологий. На самом деле Swarms только один из его выдающихся проектов в многочисленных проектах Кайя, и когда вы более детально изучаете, вы обнаруживаете, что у него есть еще много других отличных проектов.
Например, Agora является лабораторией открытого исследования искусственного интеллекта, сосредоточенной на слиянии искусственного интеллекта с биологией и нанотехнологиями. Pegasus - это исследование в области обработки естественного языка и моделей встраивания, а также его участие в открытой реализации AlphaFold3. Резюме и достижения Кайя явно показывают, что здесь поднимается настоящий технологический инноватор.
Swarms AI фреймворк и основные функции оркестрации агента
Далее мы начнем анализ проекта Swarms гениального юного программиста, который направлен на разработку и продвижение корпоративного готового к производству фреймворка для множественного агентского планирования. Вкратце, основная функция Swarms заключается в том, чтобы сделать несколько искусственных интеллектуальных агентов работающими сообща, как команда, и использовать коллективный разум для решения сложных задач. Он не только поддерживает безупречную интеграцию с внешними сервисами ИИ и API для расширения функциональности, но также обеспечивает агентам практически неограниченную долгосрочную память для улучшения контекстного понимания и позволяет настраивать рабочие процессы. Для корпоративных потребностей Swarms обладает высокой надежностью и масштабируемостью, и с помощью автоматической оптимизации параметров языковой модели гарантируется оптимальная производительность. Таким образом, Swarms может использовать коллективный разум агентов, чтобы более легко справляться с сложными задачами, чем одиночные агенты.
Проект Swarms выделяется своими мощными техническими барьерами и рыночной производительностью. Его фреймворк AI-агента для оркестрации прошел стабильную эксплуатацию почти три года и уже предоставил множество эффективных решений на своем официальном сайте для многих предприятий. От обработки данных до обслуживания клиентов и генерации отчетов, Swarms значительно повышает эффективность бизнеса за счет автоматизации и существенно снижает операционные расходы, что признается и подтверждается. Как проект с открытым исходным кодом, Swarms также привлекает оживленное внимание в сообществе разработчиков. Количество звезд на GitHub превысило отметку в 2,1 тысячи, получив мудрость и поддержку множества разработчиков, что подтверждает зрелость и инновационность технологии.
СНАЙ
Похоже, что пользователи в Твиттере все согласны с тем, что следующим этапом для агентов искусственного интеллекта будет коллективное взаимодействие (Agent Swarms), которое позволит достичь более эффективных результатов благодаря коммуникации и сотрудничеству между несколькими агентами. Такой подход позволит агентам из различных фреймворков обмениваться опытом и использовать свои профессиональные преимущества для более успешного выполнения конкретных задач в определенных сценариях.
Узел Swarm (SNAI) - это вспомогательное средство для реализации Agent Swarms, серверного инфраструктурного обеспечения, специально разработанного для поддержки концепции Swarm. SNAI решает все технические проблемы запуска агентов искусственного интеллекта, позволяя пользователям легко развертывать, координировать и управлять агентами с помощью сценариев Python, не беспокоясь о аппаратных средствах и инфраструктурных затратах. Он также поддерживает цепные взаимодействия, планирование и многоязычные операции, предоставляя новые возможности для малых создателей, которые не могут работать с агентами круглосуточно или не имеют необходимой аппаратной поддержки.
Пользователю не нужно оплачивать аренду сервера, ему нужно оплачивать только фактическое время выполнения, что делает SNAI более эффективным по сравнению с другими подписными решениями. Уникальность SNAI заключается в том, что его агенты не являются изолированными, а могут сотрудничать в 'цепочке', образуя Swarm (сообщество).
Роль Swarm заключается в распределении задач на различные агенты, каждый из которых специализируется на определенной задаче и передает результат следующему агенту. С помощью REST API и Python SDK другие приложения могут легко интегрировать SNAI, а пользователи могут гибко координировать поведение своего Swarm (например, когда выполнять и какие данные использовать).
Но это еще не все, поскольку фреймворк SNAI находится на начальной стадии разработки, в будущем будут добавлены множество функций, в том числе хранение данных (миниатюрная облачная база данных, позволяющая делиться выбранными данными между агентами), планирование задач (запуск агентов в определенное время) и библиотека агентов (готовые агенты, созданные сообществом, доступные для запуска, настройки и оптимизации). Кроме того, SNAI будет поддерживать мультиязычность, на данный момент уже предоставлен клиент Python для упрощенной работы с API, и планируется поддержка развертывания агентов, написанных на языках Go, Rust, TypeScript, C#, PHP и т. д. Сообщество уже начало разработку клиента TypeScript, и в будущем будет поддерживаться больше языков.
Только на этой неделе было проведено более 500 сборок - эти "зависимости" используются для оптимизации эффективности выполнения искусственного интеллекта. Более 10 000 выполнений - то есть экземпляры, которые приостанавливаются после запуска агента, SNAI взимает плату только за активное время работы, что существенно повышает гибкость операций агента.
Основные особенности SNAI включают поддержку бессерверного выполнения агентов, возможность интеграции агентов в библиотеки кода, реализацию цепочечного взаимодействия и координации агентов, а также использование модели оплаты по использованию, что существенно снижает затраты на инфраструктуру и понижает порог входа в инфраструктуру AI агентов.
Против AI16Z
Swarms и AI16Z оба оказывают значительное влияние в области AI-агентов, их споры на Twitter не прекращаются. Несмотря на некоторые сходства, они отличаются по технической архитектуре и применению. Swarms использует фреймворк сотрудничества в виде «коллектива», совместными усилиями нескольких AI-агентов выполняются сложные задачи, что увеличивает эффективность. В отличие от этого, Eliza-фреймворк AI16Z больше похож на гибкого «координатора», который акцентирует поддержку нескольких платформ и интеграцию нескольких моделей, способен быстро адаптироваться к различным сценариям. Ниже приведено сравнение двух агентов по двум аспектам.
Технические рамки и архитектура
Swarms похож на дисциплинированную команду. Фреймворк Swarms поддерживает совместную работу нескольких искусственных интеллектуальных агентов, обеспечивая эффективное сотрудничество агентов ИИ с помощью автономности, модульности и масштабируемости. Они хорошо разбираются в сложных задачах и выполняют операции с четким разделением обязанностей и безупречной координацией. В то время как фреймворк Eliza от AI16Z больше похож на универсального координатора, фокусирующегося на многоуровневой работе и интеграции нескольких моделей, одновременно подчеркивая взаимодействие агентов и обладающего своими особенностями в гибкой адаптации к различным сценариям применения.
Модели и приложения искусственного интеллекта
Что касается моделей и приложений ИИ, Swarms больше сосредоточен на том, как разумно интегрировать существующие модели ИИ для повышения автоматизации на уровне предприятия и эффективности команды за счет оркестрации задач и совместной работы в команде. Фреймворк Eliza в AI16Z предоставляет разработчикам больше свободы, поддерживая несколько моделей искусственного интеллекта (например, Llama, Claude) и предоставляя приложениям большую гибкость для решения широкого спектра сценариев, от управления социальными сетями до финансовых транзакций, в результате чего получается универсальное решение. Один из них фокусируется на сотрудничестве, другой — на разнообразии, и оба находятся на одном уровне с точки зрения инновационных приложений, каждое из которых имеет свои достоинства.
В целом, Swarms и AI16Z исследуют будущее AI-агента по-разному. Swarms больше похож на дисциплинированную команду, которая впечатляет предприятий сотрудничеством и технической экспертизой, в то время как Eliza от AI16Z больше похожа на талантливого свободного игрока, проявляющего свой потенциал через гибкую адаптацию и разнообразие сценариев. В действительности, оба подхода имеют свои преимущества, и в эту эпоху конкуренции история AI-агента только начинается. Кто выделяется в этой гонке, мы ждем с нетерпением!
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Путь взлета Swarms: как юный гений перевернул мир искусственного интеллекта?
Автор оригинала: Zhouzhou
Перепечатка: Daisy, Mars Financial
Сегодня, рост Swarms снова привлекает внимание, и вся община взорвалась двумя темами: слухи о беспокойстве основателя AI16Z Шоу и скандале о предполагаемом нарушении авторских прав Swarm-фреймворка многоагентной системы Sama OpenAI. Некоторые предполагают, что скрытый инициатор этой стимулирующей торговли может быть AI Agent, основанный на Mcs. Этот агент не только может отвечать на вопросы о медицинских знаниях, но также считается наиболее доступным и практичным продуктом в архитектуре Swarms, основатель которого Кай Гомес, 20-летний "гениальный юноша", бросивший школу в старших классах, занялся многоточечной системой координации Swarms, запустив 45 миллионов агентов, обслуживающих финансовые, страховые, медицинские и другие области, что можно назвать настоящей силой.
Тенденция американской горки
После выпуска токена Swarms 18 декабря его рыночная капитализация резко выросла до 74,2 миллиона долларов США 21 числа, но к сожалению, это счастье не продолжалось долго, и рыночная капитализация упала до примерно 6 миллионов долларов США.
Далее он колебался около 13 миллионов долларов США, пока 27-го дня не начал контратаку, поднявшись с минимума в 12 миллионов долларов США до 30 миллионов долларов США, а затем резко вырос в 3 раза до почти 70 миллионов долларов США, едва не достигнув предыдущего максимума. Объем торгов сегодня также значителен и достигает 60,8 миллионов долларов США. Эта волнующая ситуация на рынке заставляет пользователей сети ощущать себя на американских горках в мире криптовалют.
За Swarms стоит будущее криптографии
За аттракционом ценовой динамики стоит несколько искусственных интеллектуальных агентов, действующих как слаженная команда, разделяющая обязанности и совместно решающая сложные задачи. Коллективный интеллект и координационные способности далеко превосходят ограничения отдельных агентов, именно это является целью проекта Swarms Кайи Гомеса. Однако только идеи и концепции недостаточны, чтобы сделать это возможным, необходима основная технология, предложенная Swarms - Swarm Node (SNAI). Можно сказать, что SNAI - это «нервный центр» мира искусственных интеллектуальных агентов, обеспечивающий мощную поддержку и гарантии для бесшовного сотрудничества агентов.
Основатель "Талантливого юноши"
Основатель Swarms, Кай Гомес, стоит за ядром искусственного интеллекта и считается «гением-юношей» в этой области. Всего 20 лет и он уже проявил потрясающую силу. Несмотря на то, что он бросил школу в старшей школе, за три года он разработал мультиагентную координационную рамку Swarms и успешно запустил 45 миллионов AI-агентов, обеспечивая высококачественное обслуживание в таких отраслях, как финансы, страхование и медицина. Это свидетельствует о его невероятных способностях.
В своем исследовании по автономному и кооперативному искусственному интеллекту он не только разработал «суперэффективную модель SSM + MoE» и «гибридную потоковую модель», но и глубоко изучил потенциал искусственного интеллекта в области биологии и нанотехнологий. На самом деле Swarms только один из его выдающихся проектов в многочисленных проектах Кайя, и когда вы более детально изучаете, вы обнаруживаете, что у него есть еще много других отличных проектов.
Например, Agora является лабораторией открытого исследования искусственного интеллекта, сосредоточенной на слиянии искусственного интеллекта с биологией и нанотехнологиями. Pegasus - это исследование в области обработки естественного языка и моделей встраивания, а также его участие в открытой реализации AlphaFold3. Резюме и достижения Кайя явно показывают, что здесь поднимается настоящий технологический инноватор.
Swarms AI фреймворк и основные функции оркестрации агента
Далее мы начнем анализ проекта Swarms гениального юного программиста, который направлен на разработку и продвижение корпоративного готового к производству фреймворка для множественного агентского планирования. Вкратце, основная функция Swarms заключается в том, чтобы сделать несколько искусственных интеллектуальных агентов работающими сообща, как команда, и использовать коллективный разум для решения сложных задач. Он не только поддерживает безупречную интеграцию с внешними сервисами ИИ и API для расширения функциональности, но также обеспечивает агентам практически неограниченную долгосрочную память для улучшения контекстного понимания и позволяет настраивать рабочие процессы. Для корпоративных потребностей Swarms обладает высокой надежностью и масштабируемостью, и с помощью автоматической оптимизации параметров языковой модели гарантируется оптимальная производительность. Таким образом, Swarms может использовать коллективный разум агентов, чтобы более легко справляться с сложными задачами, чем одиночные агенты.
Проект Swarms выделяется своими мощными техническими барьерами и рыночной производительностью. Его фреймворк AI-агента для оркестрации прошел стабильную эксплуатацию почти три года и уже предоставил множество эффективных решений на своем официальном сайте для многих предприятий. От обработки данных до обслуживания клиентов и генерации отчетов, Swarms значительно повышает эффективность бизнеса за счет автоматизации и существенно снижает операционные расходы, что признается и подтверждается. Как проект с открытым исходным кодом, Swarms также привлекает оживленное внимание в сообществе разработчиков. Количество звезд на GitHub превысило отметку в 2,1 тысячи, получив мудрость и поддержку множества разработчиков, что подтверждает зрелость и инновационность технологии.
СНАЙ
Похоже, что пользователи в Твиттере все согласны с тем, что следующим этапом для агентов искусственного интеллекта будет коллективное взаимодействие (Agent Swarms), которое позволит достичь более эффективных результатов благодаря коммуникации и сотрудничеству между несколькими агентами. Такой подход позволит агентам из различных фреймворков обмениваться опытом и использовать свои профессиональные преимущества для более успешного выполнения конкретных задач в определенных сценариях.
Узел Swarm (SNAI) - это вспомогательное средство для реализации Agent Swarms, серверного инфраструктурного обеспечения, специально разработанного для поддержки концепции Swarm. SNAI решает все технические проблемы запуска агентов искусственного интеллекта, позволяя пользователям легко развертывать, координировать и управлять агентами с помощью сценариев Python, не беспокоясь о аппаратных средствах и инфраструктурных затратах. Он также поддерживает цепные взаимодействия, планирование и многоязычные операции, предоставляя новые возможности для малых создателей, которые не могут работать с агентами круглосуточно или не имеют необходимой аппаратной поддержки.
Пользователю не нужно оплачивать аренду сервера, ему нужно оплачивать только фактическое время выполнения, что делает SNAI более эффективным по сравнению с другими подписными решениями. Уникальность SNAI заключается в том, что его агенты не являются изолированными, а могут сотрудничать в 'цепочке', образуя Swarm (сообщество).
Роль Swarm заключается в распределении задач на различные агенты, каждый из которых специализируется на определенной задаче и передает результат следующему агенту. С помощью REST API и Python SDK другие приложения могут легко интегрировать SNAI, а пользователи могут гибко координировать поведение своего Swarm (например, когда выполнять и какие данные использовать).
Но это еще не все, поскольку фреймворк SNAI находится на начальной стадии разработки, в будущем будут добавлены множество функций, в том числе хранение данных (миниатюрная облачная база данных, позволяющая делиться выбранными данными между агентами), планирование задач (запуск агентов в определенное время) и библиотека агентов (готовые агенты, созданные сообществом, доступные для запуска, настройки и оптимизации). Кроме того, SNAI будет поддерживать мультиязычность, на данный момент уже предоставлен клиент Python для упрощенной работы с API, и планируется поддержка развертывания агентов, написанных на языках Go, Rust, TypeScript, C#, PHP и т. д. Сообщество уже начало разработку клиента TypeScript, и в будущем будет поддерживаться больше языков.
Только на этой неделе было проведено более 500 сборок - эти "зависимости" используются для оптимизации эффективности выполнения искусственного интеллекта. Более 10 000 выполнений - то есть экземпляры, которые приостанавливаются после запуска агента, SNAI взимает плату только за активное время работы, что существенно повышает гибкость операций агента.
Основные особенности SNAI включают поддержку бессерверного выполнения агентов, возможность интеграции агентов в библиотеки кода, реализацию цепочечного взаимодействия и координации агентов, а также использование модели оплаты по использованию, что существенно снижает затраты на инфраструктуру и понижает порог входа в инфраструктуру AI агентов.
Против AI16Z
Swarms и AI16Z оба оказывают значительное влияние в области AI-агентов, их споры на Twitter не прекращаются. Несмотря на некоторые сходства, они отличаются по технической архитектуре и применению. Swarms использует фреймворк сотрудничества в виде «коллектива», совместными усилиями нескольких AI-агентов выполняются сложные задачи, что увеличивает эффективность. В отличие от этого, Eliza-фреймворк AI16Z больше похож на гибкого «координатора», который акцентирует поддержку нескольких платформ и интеграцию нескольких моделей, способен быстро адаптироваться к различным сценариям. Ниже приведено сравнение двух агентов по двум аспектам.
Технические рамки и архитектура
Swarms похож на дисциплинированную команду. Фреймворк Swarms поддерживает совместную работу нескольких искусственных интеллектуальных агентов, обеспечивая эффективное сотрудничество агентов ИИ с помощью автономности, модульности и масштабируемости. Они хорошо разбираются в сложных задачах и выполняют операции с четким разделением обязанностей и безупречной координацией. В то время как фреймворк Eliza от AI16Z больше похож на универсального координатора, фокусирующегося на многоуровневой работе и интеграции нескольких моделей, одновременно подчеркивая взаимодействие агентов и обладающего своими особенностями в гибкой адаптации к различным сценариям применения.
Модели и приложения искусственного интеллекта
Что касается моделей и приложений ИИ, Swarms больше сосредоточен на том, как разумно интегрировать существующие модели ИИ для повышения автоматизации на уровне предприятия и эффективности команды за счет оркестрации задач и совместной работы в команде. Фреймворк Eliza в AI16Z предоставляет разработчикам больше свободы, поддерживая несколько моделей искусственного интеллекта (например, Llama, Claude) и предоставляя приложениям большую гибкость для решения широкого спектра сценариев, от управления социальными сетями до финансовых транзакций, в результате чего получается универсальное решение. Один из них фокусируется на сотрудничестве, другой — на разнообразии, и оба находятся на одном уровне с точки зрения инновационных приложений, каждое из которых имеет свои достоинства.
В целом, Swarms и AI16Z исследуют будущее AI-агента по-разному. Swarms больше похож на дисциплинированную команду, которая впечатляет предприятий сотрудничеством и технической экспертизой, в то время как Eliza от AI16Z больше похожа на талантливого свободного игрока, проявляющего свой потенциал через гибкую адаптацию и разнообразие сценариев. В действительности, оба подхода имеют свои преимущества, и в эту эпоху конкуренции история AI-агента только начинается. Кто выделяется в этой гонке, мы ждем с нетерпением!