Bugün, swarms'ın yükselişi tekrar göz kamaştırıcı oldu, topluluğun tüm ilgisi iki konu etrafında patladı: AI16Z kurucusu Shaw'ın 'endişesi' dedikodusu ve OpenAI'in Sama'nın Swarm multi-agent framework'üne muhtemel bir ihlal yapması. Bazıları, bu uyarıcı pompalamanın arkasındaki itici gücün Mcs'nin AI Ajanı'na dayandığını tahmin ettiler. Bu ajan sadece tıbbi bilgi sorularını cevaplayabiliyor, aynı zamanda Swarms mimarisinde halka en yakın, en pratik ürün olarak adlandırılıyor. Arkasındaki kurucu Kye Gomez, henüz 20 yaşındaki 'dahi çocuk', liseden ayrıldı, üç yıl içinde multi-agent koordinasyon çerçevesi Swarms'ı halletti, 45 milyon ajanı çalıştırdı, finans, sigorta, tıp gibi alanlara hizmet verdi, gerçekten sağlam bir güce sahip olarak adlandırılıyor.

Roller Coaster Trend

Swarms token, after its release on December 18th, quickly surged to a peak market value of $74.2 million on the 21st, but unfortunately, the good times didn't last long, and the market value plummeted like a roller coaster, leaving only about $6 million.

Sonra, 13 milyon dolar civarında sallanmaya devam etti, ancak 27'sinde yükselmeye başladı ve 12 milyon dolarlık dip noktasından 30 milyon dolara kadar yükseldi ve yaklaşık 70 milyon dolara kadar üç kat arttı, neredeyse önceki zirveyi kırmaktan kılpayı kaçtı. Bugün işlem hacmi de oldukça yüksek, doğrudan 60,8 milyon dolarlık bir patlama yaşandı, bu heyecan verici piyasa, internet kullanıcılarına bir kripto dünyası roller coaster deneyimi gibi hissettirdi.

Geleceğin Şifresi Swarms

Fiyat hareketlerinin hız treninin arkasında, birden fazla yapay zeka temsilcisi, karmaşık zorlukların üstesinden gelmek için birbirine sıkı sıkıya bağlı bir ekip olarak birlikte çalışır. Kolektif zeka ve koordinasyon, tek bir ajanın sınırlarının çok ötesine geçiyor ve Kye Gomez'in Swarms projesi de tam olarak bununla ilgili. Bununla birlikte, yaratıcılık ve fikirler yeterli değildir, bunu gerçekten mümkün kılan şey, Swarms tarafından başlatılan çekirdek teknoloji olan Swarm Node'dur (SNAI). SNAI'nin, ajanlar arasında sorunsuz işbirliği için güçlü destek ve garanti sağlayan AI ajan dünyasının "sinir merkezi" olduğu söylenebilir.

Kurucu "Dahi Genç"

Swarms'in arkasındaki ana kurucusu olan Kye Gomez, yapay zeka alanında bir 'dahi genç' olarak adlandırılıyor ve sadece 20 yaşında etkileyici bir teknik güce sahip olduğunu gösteriyor. Liseyi bırakmasına rağmen, sadece üç yıl içinde Swarms adlı çoklu ajan koordinasyon çerçevesini geliştirdi ve 45 milyon AI ajanını başarıyla çalıştırdı, finans, sigorta ve sağlık gibi birçok sektöre yüksek kaliteli hizmetler sağladı. Gençliğinin gücü açıkça görülüyor.

Otonom hareket eden ve işbirlikçi yapay zeka ajanı araştırmasında, o sadece 'süper verimli SSM + MoE modeli' ve 'karma akış modeli' geliştirmekle kalmamış, aynı zamanda yapay zekanın biyoloji ve nanoteknoloji alanındaki potansiyelini derinlemesine araştırmıştır. Aslında, Kye'nin birçok projesi arasında Sürüler yalnızca mükemmel projelerinden biridir, genç yeteneği derinlemesine inceledikten sonra, başka birçok mükemmel projesi olduğunu keşfetmişsinizdir.

Örneğin, Agora yapay zeka araştırmaları için bir açık kaynak laboratuvarı olarak kullanılır ve yapay zeka ile biyoloji, nanoteknoloji gibi alanların birleşimine odaklanır. Pegasus doğal dil işleme ve gömülü model alanında bir keşiftir ve ayrıca AlphaFold3'ün açık kaynak uygulamalarına da katkıda bulunmuştur. Kye'nin geçmişi ve başarıları, gerçek bir teknoloji yenilikçisi olduğunu göstermektedir.

Swarms AI Temsilci Düzenleme Çerçevesi ve Temel Özellik

Şimdi de dahiyane çocuğun Sürüler projesini açıklayalım, bu proje, işletme düzeyinde kullanıma hazır çoklu ajans düzenleme çerçevesi geliştirmeyi ve tanıtmayı amaçlıyor. Basitçe söylemek gerekirse, Sürülerin temel işlevi, birden fazla yapay zeka ajanının bir ekip gibi görevleri paylaşarak karmaşık sorunları çözmek için kolektif zeka kullanmasını sağlamaktır. Ayrıca, işlevselliği genişletmek için harici yapay zeka hizmetleri ve API'lerle sorunsuz entegrasyonu destekler ve ajanlara neredeyse sınırsız uzun vadeli bellek sağlar, böylece bağlam anlayışını artırır ve özelleştirilebilir iş akışlarına izin verir. Kurumsal gereksinimlere yönelik olarak, Sürüler yüksek güvenilirlik ve ölçeklenebilirliğe sahiptir ve dil modeli parametrelerini otomatik olarak optimize ederek en iyi performansı sağlar. Bu şekilde, Sürüler, tek bir ajandan daha karmaşık zorluklarla başa çıkmak için ajanslar arasındaki kolektif zekayı kullanabilir.

Swarms project stands out with its powerful technological barriers and market performance, and its AI agent orchestration framework has provided efficient solutions to many enterprises on its official website after nearly three years of stable operation. From data processing to customer service, and even report generation, Swarms significantly improves business efficiency and reduces operating costs through automation, and its strength is evident. As an open-source project, Swarms has also attracted strong attention in the developer community, with over 2.1K stars on GitHub, gaining wisdom and support from numerous developers, thus confirming the maturity and innovation of the technology.

SNAI

Twitter'daki kullanıcılar, AI temsilcilerinin bir sonraki aşamasının Grup İşbirliği (Agent Swarms) olduğunu kabul ediyor gibi görünüyor. Daha verimli bir çalışma için birden fazla temsilci arasındaki iletişim ve işbirliği yoluyla, farklı çerçevelerden gelen temsilcilerin birbirleriyle iletişim kurmasına ve kendi uzmanlık avantajlarını belirli görevlerde ve senaryolarda daha iyi kullanmasına olanak sağlar.

Swarm Node (SNAI), Agent Swarms'ı gerçekleştirmek için tasarlanmış, serverless bir altyapıdır ve Swarm fikrini desteklemek üzere oluşturulmuştur. SNAI, AI ajanlarının çalıştırılmasıyla ilgili tüm teknik zorlukları çözer ve kullanıcıların donanım ve altyapı maliyetiyle ilgilenmelerini gerektirmez; Python betiğiyle kolayca dağıtılabilir, koordine edilebilir ve yönetilebilir. Ayrıca zincirleme etkileşim, zamanlama ve çoklu dil işlemlerini destekler ve sürekli olarak ajanları çalıştıramayan veya donanım desteği eksik olan küçük yaratıcılar için yeni olanaklar sunar.

Kullanıcıların sunucu ücreti ödemesi gerekmez ve yalnızca gerçekten kullandıkları yürütme süresi için ödeme yaparlar, bu da SNAI'yi diğer abonelik tabanlı çözümlerden daha verimli hale getirir. SNAI, proxy'lerinin izole edilmemesi, ancak bir sürü oluşturmak için birbirine "zincirlenebilmesi" bakımından benzersizdir.

Swarm'ın amacı, görevleri farklı temsilcilere ayırarak her bir temsilcinin belirli bir göreve odaklanmasını sağlamak ve sonucunu bir sonraki temsilciye iletmektir. Diğer uygulamalar, REST API ve Python SDK aracılığıyla SNAI'yi kolayca entegre edebilir ve kullanıcılar Swarm davranışlarını esnek bir şekilde koordine edebilir (örneğin, ne zaman çalışacağı ve hangi verilerin kullanılacağı gibi).

Ancak bu tam olarak değil, SNAI çerçevesi hala erken geliştirme aşamasında olduğundan, gelecekte veri depolama (seçilen verilerin bir mini bulut veritabanında paylaşılmasına izin veren), görev zamanlama (belirli bir zamanda ajanların çalıştırılmasına izin veren) ve ajan kitaplığı (topluluk tarafından oluşturulan hazır ajanlar, çalıştırmak, özelleştirmek ve optimize etmek için kullanılabilir) gibi birçok özellik eklenecek. Ek olarak, SNAI çoklu dil uyumluluğunu gerçekleştirecek, şu anda basitleştirilmiş API işlemleri için Python istemcisi sağlamaktadır ve Go, Rust, TypeScript, C #, PHP vb. dillerde yazılmış ajanların dağıtımını desteklemeyi planlamaktadır. Topluluk TypeScript istemcisi geliştirmeye başladı ve gelecekte daha fazla dil desteği sağlanacaktır.

Sadece bu hafta, AI ajanının yürütme verimliliğini optimize etmek için kullanılan 500'den fazla 'bağımlılık' oluşturuldu. 10.000'den fazla yürütme - yani ajanın duraklatıldığı örnekler - SNAI sadece aktif çalışma süresi için ücretlendirir, bu da ajan işlemlerinin esnekliğini önemli ölçüde artırır.

SNAI'nin temel özellikleri, sunucu olmadan ajan desteği, geliştiricilere ajanları kod depolarına entegre etme izni, ajan zinciri işbirliği ve etkileşimli koordinasyonu gerçekleştirme ve kullanıma göre ödeme modeliyle altyapı maliyetlerini büyük ölçüde düşürerek AI ajan altyapısına giriş eşiğini düşürmüştür.

AI16Z'e Karşı

Swarms ve AI16Z her ikisi de yapay zeka temsilcileri alanında belirgin bir etkiye sahip, ikisi de sürekli bir tartışma içinde Twitter'da, bazı benzerlikler olmasına rağmen, teknik mimari ve uygulama açısından farklılık gösteriyorlar. Swarms, bir işbirliği "takım" çerçevesini benimser, birden fazla yapay zeka temsilcisinin işbirliği yaparak karmaşık görevleri tamamlamasını ve verimliliği artırmasını sağlar. Buna karşılık, AI16Z'nin Eliza çerçevesi, esnek bir "koordinatör" gibi daha çok, çoklu platform desteği ve çoklu model entegrasyonunu vurgulayarak, farklı senaryolara hızla uyum sağlayabilir. İki temsilciyi iki yönden karşılaştırarak aşağıda.

Teknoloji Çerçevesi ve Mimarisi

Swarms, disiplinli bir ekip gibi, Swarms çerçevesi birden fazla AI ajanının işbirliği yapmasını destekler, özerklik, modülerlik ve genişletilebilirlik sayesinde AI ajanlarının etkili bir şekilde işbirliği yapmasını sağlar, karmaşık görevleri çözmekte ustadır, 'net görev dağılımı, uyumlu işbirliği' prensibine dayalı operasyonları tamamlar. Öte yandan AI16Z'nin Eliza çerçevesi, çoklu platform çalışması ve çoklu model entegrasyonuna odaklanarak tüm yeteneklere sahip bir koordinatör gibi davranır, aynı zamanda ajanlar arasındaki etkileşime vurgu yapar ve esnek çoklu senaryo uygulamalarına uyum sağlama konusunda kendi özel özelliklerine sahiptir.

YZ model ve uygulama

AI modelleri ve uygulamalarıyla ilgili olarak, Swarms mevcut AI modellerini nasıl ustaca entegre edeceklerine odaklanır, görev planlaması ve takım işbirliği aracılığıyla işletme düzeyinde otomasyonu ve takım verimliliğini artırmak için uğraşır. Bu daha çok bir ustalıkla çoklu güçleri dengeleyen bir komutan gibi, 'nasıl daha iyi yapılacağına' odaklanır. AI16Z'nin Eliza çerçevesi ise geliştiricilere daha fazla özgürlük sunar, çeşitli AI modellerini destekler (Llama, Claude gibi), uygulamalara daha fazla esneklik kazandırarak sosyal medya yönetiminden finansal işlemlere kadar çeşitli senaryolarla başa çıkabilir, genel olarak çok yönlü bir çözüm sunar. Birisi işbirliğine odaklanırken, diğeri çeşitliliği vurgular, ikisi de yenilikçi uygulamalarda birbirine denk, her birinin kendi avantajları vardır.

Genel olarak, Swarms ve AI16Z AI temsilcilerinin geleceğini keşfetmek için tamamen farklı yollar izliyorlar. Swarms, disiplinli bir takım gibi, verimli işbirliği ve teknik zorluklarla kurumsal kullanıcıları etkiledi, ancak AI16Z'nin Eliza'sı daha esnek uyumlu ve çeşitli sahnelerde sınırsız potansiyeli gösteren birçok yetenekli serbest oyuncu gibidir. Aslında, her ikisi de kendi avantajlarına sahipler. Bu rekabetin yoğun olduğu bir zamanda, AI ajanının hikayesi henüz başladı, kim yarışta öne çıkacak? Bunu bekleyip göreceğiz!