Swarms市值破7000万，揭示AI代理新动向

今天，swarms 的涨势真是让人瞩目啊！整个社区围绕着两个热议话题炸开了锅：AI16Z 的创始人 Shaw 的「焦虑」传闻，还有 OpenAI 的 Sama 疑似侵犯 Swarm 多智能体框架的事儿。有人猜测，这波行情的推手可能是 Mcs 的 AI Agent 意外出圈。这个 Agent 不仅能解答医学常识问题，还被称为 Swarms 架构中最接地气、最实用的产品。值得一提的是，背后的创始人 Kye Gomez，年仅 20 岁，这个「天才少年」高中辍学，花了三年时间搞定 multi-agent 协调框架 Swarms，运行了 4500 万个 agents，服务于金融、保险、医疗等多个领域，真是硬核实力派。

过山车走势 🎢

Swarms 代币自 12 月 18 日发币以来，21 日瞬间飙升到市值的最高点 7420 万美元，然而好景不长，市值像过山车一样跌到了谷底，剩下约 600 万美元。之后，它在 1300 万美元左右徘徊，直到 27 日才开始反弹，从低点 1200 万美元一路涨到 3000 万美元，再猛拉近 3 倍，接近 7000 万美元，险些突破前高。今天的交易量也相当可观，直接飙到 6080 万美元，这波行情让网友们纷纷感叹像是体验了一次币圈过山车套餐。

Swarms 背后的未来密码 🔑

这波过山车般的价格走势，背后是多个 AI 代理像一个紧密配合的团队，分工协作，共同应对复杂挑战。集体智慧和协调能力，远超单个代理的局限，这正是 Kye Gomez 的 Swarms 项目所追求的目标。不过，单有创意和理念可不够，真正让这一切成为可能的，是 Swarms 推出的核心技术——Swarm Node（SNAI）。可以说，SNAI 是 AI 代理世界的「神经中枢」，为代理之间的无缝协作提供了强大的支撑和保障。

「天才少年」创始人 🌟 微小发报道，Swarms 背后有位超牛创始人，Kye Gomez，年仅 20 岁的他简直是 AI 界的“天才少年”。高中辍学的他，用短短三年时间就搞出了多代理协调框架 Swarms，成功运转了 4500 万个 AI 代理，给金融、保险、医疗等行业提供了超高质量的服务，实力不容小觑。

在自主行动与协作型 AI 代理的研究中，Kye 不仅开发了“超级高效的 SSM + MoE 模型”，还有“混合流模型”。他更深入探索了 AI 对齐在生物学与纳米技术领域的潜力。其实，Swarms 只是他众多优质项目中的一员，深入了解后会发现这小伙子还有不少其他精彩的项目。

比如，Agora 是他开源 AI 研究的实验室，专注于 AI 与生物学、纳米技术的结合。Pegasus 则是他在自然语言处理和嵌入模型领域的探索，此外，他还参与了 AlphaFold3 的开源实现。Kye 的履历和成就，无疑昭示着一位真正的技术革新者正在崛起。

Swarms AI 代理编排框架和核心功能

现在来聊聊这位天才少年的 Swarms 项目。这个项目旨在开发和推广企业级的多代理编排框架。简单来说，Swarms 的核心功能就是让多个 AI 代理像团队一样分工协作，利用集体智慧来解决复杂问题。它不仅能与外部 AI 服务和 API 无缝集成，扩展功能，还给代理们提供几乎无限的长期记忆，以增强上下文理解，同时允许自定义工作流程。

针对企业需求，Swarms 具备超高的可靠性和可扩展性，通过自动优化语言模型参数，确保性能最佳。这样一来，Swarms 就能利用代理们的集体智慧，轻松应对那些复杂的挑战，远胜于单个代理的能力。 Swarms项目凭借其强大的技术实力和市场表现脱颖而出，经过近三年的稳定运营，AI代理编排框架已为众多企业提供了高效的解决方案。💪从数据处理到客户服务，再到报告生成，Swarms通过自动化显著提升了业务效率，同时大幅降低了运营成本，实力真是有目共睹。作为一个开源项目，Swarms在开发者社区引发了热烈关注，GitHub上的Star数已突破2.1K，获得了众多开发者的支持与智慧。这些成就都印证了其技术的成熟与创新。

SNAI

推特上的网友们似乎都同意，AI代理的下一个阶段是群体协作（Agent Swarms），通过多个代理之间的沟通与协作来实现更高效的工作。这种方式可以让来自不同框架的代理相互交流，利用各自的专业优势在特定任务和场景中表现得更加出色。🤝

Swarm Node (SNAI)作为实现Agent Swarms的辅助工具，是一种专为支持Swarm理念而设计的无服务器基础设施。SNAI解决了运行AI代理的所有技术难题，让用户无需担心硬件和基础设施成本，只需通过Python脚本便可轻松部署、协调和管理代理。它还支持链式交互、调度和多语言操作，为无法全天候运行代理或缺乏硬件支持的小型创作者提供了新的可能性。

用户无需支付服务器费用，只需为实际使用的执行时间付费，这使得SNAI相比其他基于订阅的解决方案更加高效。SNAI的独特之处在于，它的代理不是孤立的，而是可以「链式」协作，形成一个Swarm（群体）。🐝

Swarm的作用在于将任务分工给不同的代理，每个代理专注于一个特定任务，完成后将结果传递给下一个代理。通过REST API和Python SDK，其他应用可以轻松集成SNAI，用户也能灵活地协调其Swarm的行为（例如，何时运行以及使用哪些数据）。✨ 但这可不是全部哦！随着 SNAI 框架还在萌芽阶段，未来将推出一系列功能，像是数据存储（一个迷你云数据库，让代理们共享精选数据）、任务调度（在指定时间运行代理）以及代理库（社区创建的现成代理，随时可用、定制和优化）。而且，SNAI 还会实现多语言兼容，目前已经提供了简化 API 操作的 Python 客户端，接下来的计划是支持 Go、Rust、TypeScript、C#、PHP 等语言的代理部署。社区里已经开始开发 TypeScript 客户端，未来还会有更多语言加入哦！✨

就这周而言，构建次数已超过 500 次——这些「依赖」优化了 AI 代理的执行效率。而执行次数更是超过 10,000 次——即代理启动后暂停的实例，SNAI 只对活跃运行时间收费，极大提升了代理操作的灵活性。

SNAI 的核心特点包括支持代理无服务器运行、允许开发者将代理集成到代码库、实现代理链式协作与交互协调，并采用按使用付费模式，显著降低基础设施成本，降低了进入 AI 代理基础设施的门槛。

对阵 AI16Z 🥊

Swarms 和 AI16Z 在 AI 代理领域都占有一席之地，两者在推特上争论不休，尽管有些相似之处，但它们的技术架构和应用有所不同。Swarms 采取的是一个协同工作的「团队」框架，通过多个 AI 代理的合作完成复杂任务，提高效率。而AI16Z 的 Eliza 框架更像灵活的「协调者」，强调多平台支持和多模型集成，能在多种场景中快速适应。下面就从两个方面来对比一下这两个代理。

技术框架和架构 🔧

Swarms 就像一支纪律严明的团队，框架支持多个 AI 代理协同工作，凭借自主性、模块化和扩展性，让 AI 代理高效协作，擅长拆解复杂任务，完成「分工明确、配合无间」的操作。而 AI16Z 的 Eliza 框架则更像一位全能协调者，专注于多平台运行和多模型集成，同时强调代理之间的互动，在灵活适配多场景应用上更具特色。

AI 模型和应用 🤖 在 AI 领域，Swarms 重点关注整合现有 AI 模型，利用任务编排和团队协作来提升企业自动化和团队效率，简直就像是一位精细的指挥官，擅长调度多种力量，专注于“如何做得更好”。相比之下，AI16Z 的 Eliza 框架给开发者更大的自由，支持多种 AI 模型（如 Llama、Claude），让应用程序更具灵活性，能够处理从社交媒体管理到金融交易的各种场景，提供了一种全能型的解决方案。一个强调协作，另一个突出多样性，两者在创新应用上各有千秋。

整体而言，Swarms 和 AI16Z 正在用截然不同的方式探索 AI 代理的未来。Swarms 就像一支纪律严明的团队，用高效协作和技术实力打动企业用户，而 AI16Z 的 Eliza 则像是一位多才多艺的自由玩家，以灵活适配和场景多样性展现出无限潜力。两者各自独具特色，随着 AI agent 的故事才刚刚开始，在这个竞争激烈的时代，谁能在这场竞赛中脱颖而出，真让人期待！💥