Swarms 由 Kye Gomez 创立，是一个用于构建生产级多代理应用程序的框架，使开发者能够创建、部署和管理协作式 AI 代理系统。它为开发复杂的多代理解决方案提供了一个全面的工具、架构和服务生态系统。 ^[17]

概述

Swarms 提供了一个强大的平台，用于创建可以协作解决复杂问题的 AI 代理 系统。该框架旨在通过允许多个专业代理协同工作、共享信息和协调努力来解决单代理系统的局限性。

主要特性

代理架构

• 灵活的代理创建：使用 Python 代码或 YAML 配置文件构建代理 ^[1]
• 工具集成：代理可以使用专用工具来扩展其功能 ^[2]
• 结构化输出：从代理生成一致的、格式化的响应 ^[3]
• 内存系统：集成 RAG（检索增强生成）和其他内存机制 ^[4]

Swarm 架构

• 多种协作模式：从各种架构模式中选择：
  • MajorityVoting：基于共识的决策 ^[5]
  • RoundRobin：顺序任务处理 ^[6]
  • GraphWorkflow：复杂的多步骤流程 ^[7]
  • GroupChat：会话式代理协作 ^[8]
  • Hierarchical Structures：在管理层级中组织代理 ^[9]

技术

核心框架架构

Swarms 框架采用模块化架构构建，该架构将代理实现、swarm 协调模式、模型集成和工具管理之间的关注点分离开来。

该框架实现了几个关键技术概念：

1. 基础代理类：一个基础抽象，处理与语言模型的通信，管理上下文，以及处理输入/输出 ^[10]
2. Swarm 架构：决定代理如何协作的协调模式，包括投票机制、顺序工作流程和会话方法 ^[11]
3. 内存系统：与向量数据库（如 ChromaDB、Pinecone 和 Faiss）集成，以实现长期记忆和检索功能 ^[12]
4. 工具集成：一个插件系统，用于使用专用工具扩展代理功能，以执行诸如财务分析、网络搜索和社交媒体交互之类的任务 ^[13]

生态系统

Swarms Framework：一个基于 Python 的工具包，可简化代理 swarm 的创建和编排，从而实现复杂工作流程的自动化。

Swarms-Cloud：一个基于云的部署解决方案，为代理操作提供高可用性、可扩展性和自我修复功能。

Swarms-Models：与领先的大型语言模型提供商（如 OpenAI、Anthropic 和 Ollama）交互，使代理能够利用先进的自然语言处理功能。

AgentParse：一个高性能库，可将结构化数据格式（包括 JSON、YAML、CSV 和 Pydantic 模型）映射为代理可解释的格式，从而确保高效的数据摄取。

Swarms-Platform：一个市场，促进自主代理的发现、获取和分发，从而促进代理生态系统的快速扩展。

其他组件包括：

• Swarms Core：一个基于 Rust 的模块，用于管理并发和执行策略。
• Swarms JS：支持基于 JavaScript 的多代理系统编排。
• Swarms Memory：为代理中的长期记忆提供检索增强生成系统。
• Swarms Evals：用于评估代理 swarm 性能的工具。
• Swarms Zero：一个基于 RPC 的框架，专为企业级自动化而设计。 ^{[14] [15] [18]}

Tokenomics

Swarms 代币 ($SWARMS)

Swarms 代币 (SWARMS) 的总供应量和流通供应量约为 9.9998 亿个代币。SWARMS 代币主要在 中心化交易所 上交易。Bitget 是 SWARMS 交易最活跃的平台，尤其是在 SWARMS/USDT 交易对中。其他交易选项包括 Gate.io 和 Ourbit。 ^{[19] [20]}

治理

Swarms 具有指导其发展和社区参与的治理结构。该项目维护有关其治理方法和 tokenomics 的文档，供那些对项目的长期方向和可持续性感兴趣的人参考 ^[16]