7 января на CES 2025 года основатель NVIDIA Дженсен Хуанг заявил: «Искусственные интеллектуальные агенты могут стать следующей отраслью робототехники» с потенциальным рынком в триллионы долларов. В этой связи экосистема искусственного интеллекта стала свидетелем появления двух ведущих проектов — ai16z и Протокол виртуальных, чьи рыночные капитализации превысили 2,4 миллиарда долларов и 5 миллиардов долларов соответственно. Однако, когда все думали, что «фракционная битва» решена, тихо появился темный конь — Swarms. За последнюю неделю капитализация Swarms выросла с 80 миллионов до пика в 540 миллионов долларов.

Что такое Swarms?

Swarms - это многоагентный фреймворк LLM, разработанный для разработчиков. Он предоставляет обширный набор интеллектуальных архитектур оркестрации и безупречные сторонние интеграции, позволяя нескольким искусственным интеллектом агентам сотрудничать как команда для решения сложных потребностей бизнес-операций. Проект начинается с фундаментальных платежей и технических фреймворков, предлагая универсальную инфраструктуру для создания, сотрудничества, торговли и размещения агентов. Цель - стать «универсальным платежным слоем для экономики агентов». С Swarms разработчики могут оркестрировать умные, масштабируемые экосистемы агентов, автоматизирующие сложные бизнес-процессы.
Swarms (meaning “group”) was initiated by Kye Gomez in 2024, with the core positioning of “Powering The Agent Economy.” Its vision is to leverage the Solana network to build “trillions of AI agents collaborating seamlessly to solve humanity’s greatest challenges.”

Почему нужны Рои

Традиционный одноагентный искусственный интеллект лишен долговременной памяти, склонен к галлюцинациям, и большинство агентов могут сосредотачиваться только на одной задаче. Swarms решает эти проблемы, используя подход "многоагентной системы", предоставляя искусственным интеллектуальным агентам дополнительные возможности: кросс-валидацию для уменьшения галлюцинаций, распределенную память для непрерывности, специализированное распределение задач для улучшения эффективности и параллельную обработку для ускорения сложных рабочих процессов.
Другими словами, организуя несколько агентов в «Roй», Roи делает системы искусственного интеллекта более стабильными, интеллектуальными и масштабируемыми. Он также способствует более легкому сотрудничеству и разделению труда, с инновациями в автоматизации, общей памяти и надежной коммуникации.

Как работают рои

Архитектура стаи

В роях термин "рой" относится к группе из двух или более агентов, которые сотрудничают для достижения общей цели. Архитектура роев разработана для установления и управления связью между агентами в группе. Эти архитектуры определяют, как взаимодействуют агенты, делят информацию и координируют свои действия для достижения желаемых результатов.
Режимы коммуникации между агентами включают иерархическую коммуникацию, параллельную коммуникацию, последовательную коммуникацию, сетевую коммуникацию и кооперативную коммуникацию.
Архитектура Swarms использует эти шаблоны коммуникации, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие среди агентов, адаптируясь к конкретным требованиям задачи. Определяя четкие протоколы коммуникации и модели взаимодействия, Swarms могут без проблем координировать несколько агентов для улучшения производительности и способностей в решении проблем.
Архитектуры роев можно классифицировать по следующим типам на основе методов коммуникации:

• Иерархическое стадо
• Параллельный Рой
• Последовательное стая
• Round Robin Swarm
• Распределенная таблица Swarm
• Архитектура смеси агентов
  В зависимости от задачи или сценария Рои могут выбрать наиболее подходящий архитектурный тип для эффективного решения проблемы.

Анализ агента

В структуре Swarms агенты разработаны для автономного выполнения задач с использованием крупных языковых моделей (LLMs), различных инструментов и систем долговременной памяти.
Обзор компонента агента

• LLM: Основной компонент, ответственный за понимание и генерацию естественного языка.
• Инструменты: Внешние функции и сервисы, которые агенты могут вызывать для выполнения конкретных задач, таких как запросы к базам данных или взаимодействие с API.
• Долгосрочная память: Системы, подобные ChromaDB или Pinecone, которые хранят и извлекают долгосрочную информацию, позволяя агентам помнить прошлые взаимодействия и контексты.
  Рабочий процесс агента можно разбить на несколько этапов: инициирование задачи, начальная обработка LM, использование инструментов, взаимодействие с памятью и окончательная обработка LM.

1. Инициация задачи: Ввод представляет собой задачу или запрос, который агент должен решить, а вывод - структурированный план или подход к решению задачи.
2. Начальная обработка LLM: Модель LLM анализирует задачу для понимания контекста и требований.
3. Использование инструмента: LLM определяет план действий или конкретные подзадачи и использует доступные инструменты для сбора внешней информации, возвращая результаты.
4. Взаимодействие с памятью: агент взаимодействует с системами долговременной памяти для сохранения новой информации и извлечения соответствующих прошлых данных.
5. Финальная обработка LLM: LLM использует улучшенные данные для генерации окончательного ответа или завершения задачи.
   

Дорожная карта Swarms

Команда Swarms разработала пятифазную дорожную карту развития:

• Фаза 1: Основа
  • Интегрировать монету $swarms в Swarms Marketplace для поддержки покупки и продажи агентов.
  • Улучшение безопасности смарт-контрактов + интеграция кошелька Phantom.
  • Стандартизуйте API и оптимизируйте удобство использования.
• Фаза 2: Рост экосистемы
  • Запустите Swarms Cloud для хостинга децентрализованных агентов.
  • Улучшить инструменты поиска и анализа на рынке.
  • Расширить сообщество через гранты и программы партнерства.
• Фаза 3: Обмен Роем
  • Включите функции токенизации и инвестиций для агентов.
  • Используйте монету $swarms для поддержки создания эксклюзивных токенов для агентов.
  • Вознаграждайте агентов, достигших высокой производительности.
• Фаза 4: Глобальная Масштабируемость
  • Включите международные платежи и конвертации фиата в криптовалюту.
  • Поддержка настраиваемых токенов для агентов.
  • Расширить Ройи в финансовый сектор DeFi агентов.
• Фаза 5: Глобальное Воздействие
  • Position the $swarms network as the “currency of the global agent economy.”
  • Запуск глобальных маркетинговых кампаний.
  • Укрепление децентрализованного управления для сообщества.
  • Проводите хакатоны, семинары и отраслевые мероприятия для ускорения принятия технологий.

Токены экосистемы Swarms

MSC

MSC - токен, созданный основателем Swarms Kye Gomez, принадлежащий домену ИИ + DeSci. Он используется в «кластере настраиваемых медицинских операций (платформа MCS)», созданной на основе фреймворка Swarms и сосредоточенной на здравоохранении и биологии. Платформа использует мультиагентное сотрудничество для предоставления медицинских решений. Пользователи могут получать бесплатные диагностику и анализ медицинских и здравоохранительных проблем, общаясь с MSC. По словам Kye Gomez, его API скоро будет развернут для одного из крупнейших поставщиков медицинских услуг в США.

SPORES

SPORES - токен, выпущенный Autonomous Spores, 10% его токенов переданы в Swarms DAO. Планы Autonomous Spores включают разработку четырех искусственных интеллектуальных агентов на основе Swarms framework: Saya, Oozeborn, Grassian и Jaguarundi. Эти агенты будут сотрудничать, чтобы использовать коллективный интеллект искусственного интеллекта. В настоящее время Autonomous Spores планирует поделиться частью комиссий за управление, генерируемых Saya, и налогов на транзакции от Oozeborn с сообществом, хотя Grassian и Jaguarundi еще не запущены.

PRISM

Prism - многоагентная система искусственного интеллекта, используемая для получения мгновенных результатов поиска и торговых идей на мемокоинах. Недавно она перешла из экосистемы ai16z в экосистему Swarms и может использовать многоагентное сотрудничество Swarms для улучшения своих функций торговли мемокоинами.

IFSCI

IFSCI утверждает, что является первым проектом AI x DeSci Agent, построенным с использованием Swarms. Его целью является помощь пользователям в персонализации их планов голодания и диеты. Пользователи могут участвовать в качестве поставщиков данных о еде, поставщиков здоровья или исследователей, предоставляя данные, такие как фотографии и описания блюд на платформе X и помечая их.@adesciagent. Пользователи будут вознаграждены за свои вклады.

СОЗДАТЬ

Create позиционируется как конечный творческий двигатель — платформа ИИ, построенная на Swarms, генерирующая изображения или звук по текстовым подсказкам. Он выпустил первый набор данных с открытым исходным кодом, созданный сообществом, и планирует обучать и выпускать модели, разработанные сообществом с открытым исходным кодом, как только набор данных станет достаточно большим.

Токеномика SWARMS

Общее количество токенов $SWARMS составляет приблизительно 1 миллиард токенов, все из которых в настоящее время находятся в обращении, с оборотным предложением 100%. Конкретное распределение токенов пока не было раскрыто.
Gate.io теперь поддерживает торговлю $SWARMS на местах