原文整編: zhouzhou，BlockBeats

今天，swarms 的漲幅又讓人眼前一亮，整個社區的熱度都圍繞著兩個話題炸開了鍋子：AI16Z 創辦人Shaw 的「焦慮」傳聞，還有OpenAI 的Sama 疑似Swarm 多智能體框架侵權的瓜。有人猜測，這波刺激拉盤的幕後推手，可能是基於 Mcs 的 AI Agent 橫空出世。這個Agent 不僅能回答醫學常識問題，還被稱為Swarms 架構中最貼近大眾、最實用的交付產品，其背後創始人Kye Gomez，年僅20 歲的“天才少年”，高中輟學，用三年時間搞定了multi-agent 協調框架Swarms，運行了4500 萬個agents，服務金融、保險、醫療等領域，堪稱硬核實力派。

雲霄飛車走勢

Swarms 代幣在12 月18 日發幣後，21 日迅速衝到了市值的最高峰7420 萬美元，可惜好景不長，市值像坐過山車一樣跌到了谷底，僅剩約600 萬美元左右。

接下來，它一路在1300 萬美元左右震盪徘徊，直到27 日才開始反攻，從低點1200 萬美元一路推高到3000 萬美元，又猛拉近3 倍至接近7,000 萬美元，差點突破前高。今天交易量也是旗鼓相當，直接飆升到 6080 萬美元，這波刺激的行情，網友紛紛感覺像是個幣圈過山車體驗套餐。

Swarms 背後的未來密碼

過山車般的價格走勢背後，正是多個AI 代理像一支緊密配合的團隊，分工協作，共同應對複雜的挑戰。集體智慧和協調能力，遠超單一代理人的局限，這正是 Kye Gomez 的 Swarms 計畫所追求的目標。然而僅有創意和理念是不夠的，真正讓這一切成為可能的，是 Swarms 推出的核心技術——Swarm Node（SNAI）。可以說，SNAI 是 AI 代理世界的「神經中樞」，它為代理之間的無縫協作提供了強大的支撐和保障。

「天才少年」創辦人

Swarms 的背後核心創始人，Kye Gomez，被譽為人工智慧領域的「天才少年」，年僅 20 歲就展現出令人驚嘆的硬核實力。雖然他高中就輟學，但是僅用三年時間就開發出多代理協調框架Swarms，並且成功運行了4500 萬個AI 代理，為金融、保險和醫療等多個行業提供了高質量的服務，可見少年的實力之雄厚。

在他是自主行動與協作型AI 代理的研究上，他不僅開發了「超級高效的SSM + MoE 模型」和「混合流模型」 ，也深入探索AI 對齊及其在生物學與奈米技術領域的潛力。其實在 Kye 的許多項目中，Swarms 只是他的其中一個優質項目，少年的實力深藏不漏，深入了解後發現他還有許多其他優秀的項目。

例如Agora 是作為開源AI 研究的實驗室，聚焦AI 與生物學、奈米技術的交融，Pegasus 是其在自然語言處理和嵌入模型領域的探索，而且他也參與了AlphaFold3 開源實作。 Kye 的履歷與成就無不昭示一個真正的科技革新者正在崛起。

Swarms AI 代理編排框架和核心功能

接下來就開始解析天才少年的Swarms 項目，該項是希望能開發和推廣企業級生產就緒的多代理編排框架，簡單來說就是warms 的核心功能是讓多個AI 代理像團隊一樣分工協作，利用集體智慧解決複雜問題。它不僅支援與外部 AI 服務和 API 的無縫整合來擴展功能，還為代理提供幾乎無限的長期記憶以增強上下文理解，同時允許自訂工作流程。針對企業級需求，Swarms 具備高度的可靠性和可擴展性，並透過自動優化語言模型參數，確保效能最佳。透過這種方式 Swarms 可以利用代理間的集體智慧，比單一代理更輕鬆的去應對複雜挑戰。

Swarms 專案用它強大的技術壁壘和市場表現脫穎而出，其AI 代理編排框架經過近三年的穩定運營，在它的官網上已經給眾多企業提供了高效率解決方案。從數據處理到客戶服務，再到報告生成，Swarms 透過自動化大幅提升了業務效率的同時顯著降低了營運成本，實力有目共睹。作為一個開源項目，Swarms 更在開發者社群中引發了熱烈關注，GitHub 上 Star 數突破 2.1K，獲得了許多開發者的智慧與支持，所以 Swarms 累積的這一切印證了技術的成熟與創新。

SNAI

推特上的網友似乎都認同，AI 代理的下一階段是群體協作（Agent Swarms），透過多個代理人之間的溝通與協作來實現更有效率的工作，這種方式能夠讓來自不同框架的代理相互交流，並利用各自的專業化優勢在特定任務和場景中表現得更加出色。

Swarm Node (SNAI) 作為實現 Agent Swarms 的輔助，一種無伺服器基礎設施，專為支援 Swarm 的理念而設計。 SNAI 解決了執行 AI 代理程式的所有技術難題，讓使用者無需擔心硬體和基礎設施成本，透過 Python 腳本即可輕鬆部署、協調和管理代理程式。它還支援鍊式互動、調度和多語言操作，為無法全天候運行代理或缺乏硬體支援的小型創作者提供了新可能。

使用者無需支付伺服器費用，只需為實際使用的執行時間付費，這使 SNAI 比其他基於訂閱的解決方案更有效率。 SNAI 的獨特之處在於，它的代理不是孤立的，而是可以「鍊式」協作，形成一個 Swarm（群體）。

Swarm 的作用在於將任務分工給不同的代理，每個代理專注於一個特定任務，完成後將結果傳遞給下一個代理。透過 REST API 和 Python SDK，其他應用程式可以輕鬆整合 SNAI，使用者也能靈活地協調其 Swarm 的行為（例如，何時運行以及使用哪些資料）。

但這還不是全部，隨著SNAI 框架仍處於初期開發階段，未來將新增多項功能，包括資料儲存（一個迷你雲端資料庫，允許代理程式共享選定資料）、任務調度（在特定時間運行代理程式）和代理程式庫（由社群創建的現成代理，可供運作、客製化和最佳化）。此外，SNAI 還將實現多語言相容性，目前已提供簡化 API 操作的 Python 用戶端，並規劃支援 Go、Rust、TypeScript、C#、PHP 等語言編寫的代理部署。社群已開始開發 TypeScript 用戶端，未來將支援更多語言。

僅在本週，就已經有超過 500 次建置——這些「依賴」用於優化 AI 代理的執行效率。超過 10,000 次執行－即代理啟動後暫停的實例，SNAI 僅對活躍運行時間收費，大幅提升了代理操作的彈性。

SNAI 的核心特性包括支援代理無伺服器運作、允許開發者將代理商整合到程式碼庫、實現代理鍊式協作與互動協調，同時採用按使用付費模式，大幅降低基礎設施成本，降低了進入AI 代理基礎設施的門檻。

對AI16Z

Swarms 和AI16Z 都在AI 代理領域擁有顯著影響力，兩者在推特上的爭議不斷，儘管有些相似之處，但它們在技術架構和應用上都有所不同。 Swarms 採用的是一個協同工作的「團隊」框架，透過多個 AI 代理的合作，完成複雜任務並提高效率。相較之下，AI16Z 的 Eliza 框架更像一個靈活的「協調者」，強調多平台支援和多模型集成，能在多個場景中快速適應，下面從兩方面對兩個代理進行一個對比。

技術框架與架構

Swarms 就像一支紀律嚴明的團隊，Swarms 框架支援多個AI 代理協同工作，憑藉自主性、模組化和擴展性，讓AI 代理高效協作，擅長拆解複雜任務，完成「分工明確、配合無間」的操作。而 AI16Z 的 Eliza 框架更像一位全能協調者，專注於多平台運行和多模型集成，同時強調代理之間的互動，在靈活適配多場景應用上更有自己的特色。

AI 模型和應用

在AI 模型和應用的方面上，Swarms 更專注於如何巧妙地整合現有的AI 模型，透過任務編排和團隊協作以便提升企業級的自動化和團隊效率，它更像是一位精細的指揮官，善於把多重力量調配得當，專注於「如何做得更好」。而AI16Z 的Eliza 框架則為開發者提供了更大的自由，它支持多種AI 模型（如Llama、Claude），賦予應用更多的靈活性，能應對從社交媒體管理到金融交易的各種場景，從而帶來了一種全能型的解決方案。一個專注於協作，一個強調多樣性，兩者在創新應用上不相上下，各有千秋。

總的來看，Swarms 和AI16Z 正在用截然不同的路徑探索AI 代理的未來，Swarms 更像一支紀律嚴明的團隊，以高效協作和技術硬核打動了企業級用戶，而AI16Z 的Eliza 則更像一位多才多藝的自由玩家，用靈活適配和場景多樣性展現了無限潛力。其實兩者各有千秋，在這個群雄逐鹿的時代，AI agent 的故事才剛開始，誰會在這場競賽中脫穎而出？我們拭目以待！

參考內容：https://fraxcesco.substack.com/p/introducing-swarm-node-serverless?utm_source=post-email-title&publica tion_id=1419537&post_id=153678118&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=2i6286&triedRedirect=true&utm_medium=email

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