Swarms - децентралізована економічна система штучного інтелекту на основі блокчейну Solana, яка має на меті сприяти розвитку економіки штучного інтелекту шляхом співпраці та обміну вартості автономних агентів штучного інтелекту. Основною метою цього проекту є побудова децентралізованої, масштабованої та агентоцентричної економічної екосистеми, яка забезпечить ефективні зв'язки та створення вартості між розробниками, користувачами та послугами штучного інтелекту.
Кай Гомес, основний засновник Swarms, був проголошений 'генієм молодості' у галузі штучного інтелекту. У 20 років він продемонстрував дивовижні технічні здібності. Незважаючи на відсутність вищої школи, він розробив багатоагентну координаційну структуру Swarms всього за три роки. Swarms успішно працював 45 мільйонів штучних інтелектуальних агентів, надаючи високоякісні послуги у сферах фінансів, страхування та охорони здоров'я. Це демонструє вражаючі можливості цього молодого чудака.
У своїх дослідженнях автономних дій та співпрацюючих агентів Шон Ки не лише розробив "надзвичайно ефективні моделі SSM + MoE" та "змішані потокові моделі", але й глибоко дослідив узгодження ШІ та її потенціал у галузях біології та нанотехнологій. Насправді, серед багатьох проектів Ки Swarms є лише одним з його високоякісних проектів, і сила підлітка глибоко прихована, і після глибшого копання виявляється, що в нього є ще багато інших відмінних проектів.
Наприклад, Agora — це лабораторія для досліджень штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, зосереджена на інтеграції ШІ з біологією та нанотехнологіями. Pegasus досліджує в галузі обробки природної мови та моделей вбудовування, а також бере участь у реалізації AlphaFold3 з відкритим вихідним кодом. Резюме та досягнення Кея свідчать про становлення справжнього технологічного новатора.
Протокол SWARMS - це блокчейн-протокол, призначений для оптимізації співпраці штучних інтелектуальних агентів шляхом децентралізації різноманітних агентів штучного інтелекту, що дозволяє їм ефективно співпрацювати та виконувати складні завдання в довіреному середовищі. Основні технології цього протоколу включають наступні аспекти:
Основна функція алгоритму
* Інтелектуальне виявлення агентів: На основі опису завдання зробіть запит до бази даних RAG, що зберігається в блокчейні, щоб повернути відповідний список інтелектуальних агентів, досягнувши децентралізованого виявлення. * Інтелектуальна комунікація агентів: використовуйте спільний рівень зв'язку для обміну інформацією, пов'язаною із завданням, між інтелектуальними агентами за допомогою передачі повідомлень. Смарт-контракти забезпечують надійність, стійкість до несанкціонованого доступу та прозорість комунікації. Полегшена оптимізація повідомлень підтримує великомасштабний паралельний обмін. * Координація завдань: Обчисліть оцінку можливостей на основі показників продуктивності в базі даних RAG і призначте завдання найбільш підходящим інтелектуальним агентам. Підтримка паралельної обробки для підвищення ефективності. * Система спільної пам'яті: інтелектуальні агенти записують усі взаємодії, результати та оновлення, формуючи спільне накопичення знань. Надавайте історичні дані для завдань, сприяйте постійному навчанню та вдосконаленню системи. * Підтримка великомасштабного розширення: Забезпечте масштабованість за допомогою децентралізованої архітектури, реалізованої блокчейном. Застосовуйте багаторівневий підхід кластеризації, щоб зменшити складність. Поступово оновлюйте базу даних RAG і систему спільної пам'яті, щоб легко інтегрувати нові інтелектуальні агенти або можливості.
Ефективне співробітництво та розподіл завдань через Swarms, різні AI агенти можуть співпрацювати та співпрацювати згідно зі своєю власною експертизою. У складному проекті кожен агент може виконувати різні підзадачі паралельно, що значно зменшує загальний час виконання завдання та підвищує ефективність.
Обмін інформацією та динамічний зворотній зв'язок між інтелектуальними агентами можуть обмінюватися інформацією в реальному часі, обмінюватися досвідом та самостійно коригуватися з урахуванням потреб довкілля. Цей динамічний механізм зворотного зв'язку дозволяє агентам швидко адаптуватися до змін завдань та забезпечити гнучкість.
Забезпечення різноманітних рішень, коли стикається з складними або високо невизначеними питаннями, кілька розумних агентів можуть запропонувати різноманітні рішення, що покращує інноваційні можливості та знаходить оптимальний шлях, особливо важливо в сценаріях формулювання стратегії або оцінки ризиків. (2k зірок на GitHub)
Навчання з посилення та адаптивність покращують їх загальну здатність до навчання завдяки співпраці та конкуренції між агентами, що дозволяє Роїв надавати більш точні рішення для складних завдань шляхом постійного покращення рівнів прийняття рішень в динамічних середовищах.
Можливість працювати з складними системами, чи то фінансовим ринком, управлінням ланцюгом постачання або управлінням розумним містом, багатоагентний фреймворк Swarms може симулювати поведінкові шаблони всіх учасників, аналізувати їх вплив на систему та надавати міцну основу для ефективного управління та точного прийняття рішень.
Завдяки співпраці кількох інтелектуальних агентів Swarms може надавати високоперсоналізовані користувацькі сервіси. Наприклад, у сценаріях обслуговування клієнтів різні агенти надають індивідуальні рекомендації на основі потреб користувачів, що покращує досвід клієнтів.
У високоризикових або критичних завдань багатоагентний фреймворк Swarms забезпечує безпеку системи завдяки резервному дизайну. Навіть якщо один агент несправний, інші агенти можуть взяти на себе завдання, щоб забезпечити стабільну роботу системи.
Swarms, як мультиагентний фреймворк #LLM, прагне стати найавторитетнішим і найнадійнішим вибором у галузі, надаючи розробникам потужні інструменти для ефективного впровадження автоматизації бізнес-процесів. Він пропонує багатий набір архітектурних опцій, потужні можливості інтеграції зі сторонніми розробниками та високу простоту використання, що дозволяє розробникам розробляти інтелектуальні, гнучкі та масштабовані агентські системи, #Swarms легко задовольняти складні бізнес-вимоги. Основні функції для розробників
Гнучкий архітектурний дизайн
Swarms пропонує різноманітні готові архітектури розумних агентів, які розробники можуть використовувати безпосередньо або налаштовувати для створення повністю кастомізованих проксі-фреймворків згідно зі своїми потребами. Ця гнучкість дозволяє розробникам проектувати робочі процеси, що відповідають конкретним сценаріям та підтримують послідовне або одночасне виконання завдань, а також адаптуватися до різних бізнес-середовищ.
Потужні можливості інтеграції сторонніх розробників
Swarms спрощує інтеграцію з зовнішніми системами, чи то це API, бази даних чи інші платформи, забезпечуючи безшовну інтеграцію. Цей високий рівень сумісності гарантує безперебійну роботу інтелектуальних агентів в складних робочих процесах, значно покращуючи ефективність системи.
Дизайн API, зручний для розробників
API Swarms повністю орієнтований на розробника, з інтуїтивним інтерфейсом та зручною роботою. За допомогою лаконічного коду розробники можуть ефективно організовувати кластери розумних агентів, одночасно зберігаючи повний контроль над системою і значно покращуючи досвід розробки.
Ринкова вартість токену SWARMS перевищила 300 мільйонів доларів США і зросла на 45,28% за останні 24 години. За цим стоять кілька ключових факторів.
Багатоагентний фреймворк LLM Swarms значно покращує гнучкість та реагування системи завдяки інтелектуальній співпраці, динамічному обміну інформацією та різноманітним рішенням. Він підходить для різних складних та динамічних сценаріїв застосування, таких як автоматизація підприємницьких процесів, прийняття рішень на основі даних та персоналізовані послуги. Незалежно від оптимізації існуючих бізнесів або дослідження інноваційних застосувань, Swarms надає розробникам безпрецедентну зручність та можливості.
Swarms - децентралізована економічна система штучного інтелекту на основі блокчейну Solana, яка має на меті сприяти розвитку економіки штучного інтелекту шляхом співпраці та обміну вартості автономних агентів штучного інтелекту. Основною метою цього проекту є побудова децентралізованої, масштабованої та агентоцентричної економічної екосистеми, яка забезпечить ефективні зв'язки та створення вартості між розробниками, користувачами та послугами штучного інтелекту.
Кай Гомес, основний засновник Swarms, був проголошений 'генієм молодості' у галузі штучного інтелекту. У 20 років він продемонстрував дивовижні технічні здібності. Незважаючи на відсутність вищої школи, він розробив багатоагентну координаційну структуру Swarms всього за три роки. Swarms успішно працював 45 мільйонів штучних інтелектуальних агентів, надаючи високоякісні послуги у сферах фінансів, страхування та охорони здоров'я. Це демонструє вражаючі можливості цього молодого чудака.
У своїх дослідженнях автономних дій та співпрацюючих агентів Шон Ки не лише розробив "надзвичайно ефективні моделі SSM + MoE" та "змішані потокові моделі", але й глибоко дослідив узгодження ШІ та її потенціал у галузях біології та нанотехнологій. Насправді, серед багатьох проектів Ки Swarms є лише одним з його високоякісних проектів, і сила підлітка глибоко прихована, і після глибшого копання виявляється, що в нього є ще багато інших відмінних проектів.
Наприклад, Agora — це лабораторія для досліджень штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, зосереджена на інтеграції ШІ з біологією та нанотехнологіями. Pegasus досліджує в галузі обробки природної мови та моделей вбудовування, а також бере участь у реалізації AlphaFold3 з відкритим вихідним кодом. Резюме та досягнення Кея свідчать про становлення справжнього технологічного новатора.
Протокол SWARMS - це блокчейн-протокол, призначений для оптимізації співпраці штучних інтелектуальних агентів шляхом децентралізації різноманітних агентів штучного інтелекту, що дозволяє їм ефективно співпрацювати та виконувати складні завдання в довіреному середовищі. Основні технології цього протоколу включають наступні аспекти:
Основна функція алгоритму
* Інтелектуальне виявлення агентів: На основі опису завдання зробіть запит до бази даних RAG, що зберігається в блокчейні, щоб повернути відповідний список інтелектуальних агентів, досягнувши децентралізованого виявлення. * Інтелектуальна комунікація агентів: використовуйте спільний рівень зв'язку для обміну інформацією, пов'язаною із завданням, між інтелектуальними агентами за допомогою передачі повідомлень. Смарт-контракти забезпечують надійність, стійкість до несанкціонованого доступу та прозорість комунікації. Полегшена оптимізація повідомлень підтримує великомасштабний паралельний обмін. * Координація завдань: Обчисліть оцінку можливостей на основі показників продуктивності в базі даних RAG і призначте завдання найбільш підходящим інтелектуальним агентам. Підтримка паралельної обробки для підвищення ефективності. * Система спільної пам'яті: інтелектуальні агенти записують усі взаємодії, результати та оновлення, формуючи спільне накопичення знань. Надавайте історичні дані для завдань, сприяйте постійному навчанню та вдосконаленню системи. * Підтримка великомасштабного розширення: Забезпечте масштабованість за допомогою децентралізованої архітектури, реалізованої блокчейном. Застосовуйте багаторівневий підхід кластеризації, щоб зменшити складність. Поступово оновлюйте базу даних RAG і систему спільної пам'яті, щоб легко інтегрувати нові інтелектуальні агенти або можливості.
Ефективне співробітництво та розподіл завдань через Swarms, різні AI агенти можуть співпрацювати та співпрацювати згідно зі своєю власною експертизою. У складному проекті кожен агент може виконувати різні підзадачі паралельно, що значно зменшує загальний час виконання завдання та підвищує ефективність.
Обмін інформацією та динамічний зворотній зв'язок між інтелектуальними агентами можуть обмінюватися інформацією в реальному часі, обмінюватися досвідом та самостійно коригуватися з урахуванням потреб довкілля. Цей динамічний механізм зворотного зв'язку дозволяє агентам швидко адаптуватися до змін завдань та забезпечити гнучкість.
Забезпечення різноманітних рішень, коли стикається з складними або високо невизначеними питаннями, кілька розумних агентів можуть запропонувати різноманітні рішення, що покращує інноваційні можливості та знаходить оптимальний шлях, особливо важливо в сценаріях формулювання стратегії або оцінки ризиків. (2k зірок на GitHub)
Навчання з посилення та адаптивність покращують їх загальну здатність до навчання завдяки співпраці та конкуренції між агентами, що дозволяє Роїв надавати більш точні рішення для складних завдань шляхом постійного покращення рівнів прийняття рішень в динамічних середовищах.
Можливість працювати з складними системами, чи то фінансовим ринком, управлінням ланцюгом постачання або управлінням розумним містом, багатоагентний фреймворк Swarms може симулювати поведінкові шаблони всіх учасників, аналізувати їх вплив на систему та надавати міцну основу для ефективного управління та точного прийняття рішень.
Завдяки співпраці кількох інтелектуальних агентів Swarms може надавати високоперсоналізовані користувацькі сервіси. Наприклад, у сценаріях обслуговування клієнтів різні агенти надають індивідуальні рекомендації на основі потреб користувачів, що покращує досвід клієнтів.
У високоризикових або критичних завдань багатоагентний фреймворк Swarms забезпечує безпеку системи завдяки резервному дизайну. Навіть якщо один агент несправний, інші агенти можуть взяти на себе завдання, щоб забезпечити стабільну роботу системи.
Swarms, як мультиагентний фреймворк #LLM, прагне стати найавторитетнішим і найнадійнішим вибором у галузі, надаючи розробникам потужні інструменти для ефективного впровадження автоматизації бізнес-процесів. Він пропонує багатий набір архітектурних опцій, потужні можливості інтеграції зі сторонніми розробниками та високу простоту використання, що дозволяє розробникам розробляти інтелектуальні, гнучкі та масштабовані агентські системи, #Swarms легко задовольняти складні бізнес-вимоги. Основні функції для розробників
Гнучкий архітектурний дизайн
Swarms пропонує різноманітні готові архітектури розумних агентів, які розробники можуть використовувати безпосередньо або налаштовувати для створення повністю кастомізованих проксі-фреймворків згідно зі своїми потребами. Ця гнучкість дозволяє розробникам проектувати робочі процеси, що відповідають конкретним сценаріям та підтримують послідовне або одночасне виконання завдань, а також адаптуватися до різних бізнес-середовищ.
Потужні можливості інтеграції сторонніх розробників
Swarms спрощує інтеграцію з зовнішніми системами, чи то це API, бази даних чи інші платформи, забезпечуючи безшовну інтеграцію. Цей високий рівень сумісності гарантує безперебійну роботу інтелектуальних агентів в складних робочих процесах, значно покращуючи ефективність системи.
Дизайн API, зручний для розробників
API Swarms повністю орієнтований на розробника, з інтуїтивним інтерфейсом та зручною роботою. За допомогою лаконічного коду розробники можуть ефективно організовувати кластери розумних агентів, одночасно зберігаючи повний контроль над системою і значно покращуючи досвід розробки.
Ринкова вартість токену SWARMS перевищила 300 мільйонів доларів США і зросла на 45,28% за останні 24 години. За цим стоять кілька ключових факторів.
Багатоагентний фреймворк LLM Swarms значно покращує гнучкість та реагування системи завдяки інтелектуальній співпраці, динамічному обміну інформацією та різноманітним рішенням. Він підходить для різних складних та динамічних сценаріїв застосування, таких як автоматизація підприємницьких процесів, прийняття рішень на основі даних та персоналізовані послуги. Незалежно від оптимізації існуючих бізнесів або дослідження інноваційних застосувань, Swarms надає розробникам безпрецедентну зручність та можливості.