Hari ini, kenaikan harga swarms lagi-lagi menarik perhatian, seluruh komunitas berfokus pada dua topik yang menjadi perbincangan: desas-desus kekhawatiran Shaw pendiri AI16Z, dan kontroversi dugaan pelanggaran kerangka Swarm multi-agents oleh Sama dari OpenAI. Beberapa orang menduga bahwa dalang di balik lonjakan ini mungkin berbasis pada AI Agent Mcs yang baru muncul. Agent ini tidak hanya dapat menjawab pertanyaan pengetahuan medis, tetapi juga dianggap sebagai produk pengiriman yang paling relevan dan praktis dalam arsitektur Swarms, dengan pendiri di baliknya yaitu Kye Gomez, seorang “anak jenius” berusia 20 tahun yang putus sekolah SMA dan menghabiskan tiga tahun untuk menyelesaikan kerangka koordinasi multi-agent Swarms, menjalankan 45 juta agen untuk melayani sektor keuangan, asuransi, kesehatan, dan lain-lain, merupakan kekuatan yang solid.

Tren Roller Coaster

Setelah diluncurkan pada 18 Desember, token Swarms naik tajam hingga mencapai puncak nilai pasar sebesar 74,2 juta dolar AS pada tanggal 21, namun sayangnya keberuntungan tersebut tidak berlangsung lama dan nilainya turun tajam seperti roller coaster hingga hanya tersisa sekitar 6 juta dolar AS.

Selanjutnya, itu tetap bergerak dalam kisaran sekitar $13 juta sampai 27 Juli saat mulai melawan, naik dari titik terendah $12 juta menjadi $30 juta, lalu melonjak hampir 3 kali lipat menjadi hampir $70 juta, hampir mencapai level sebelumnya. Volume perdagangan hari ini juga cukup besar, mencapai $60,8 juta, pergerakan pasar yang menarik ini membuat para pengguna internet merasa seperti sedang naik roller coaster di pasar mata uang digital.

Masa Depan di Balik Swarms

Di balik tren harga yang naik turun seperti roller coaster, ada beberapa agen AI yang bekerja sama seperti tim yang kompak, bekerja sama, dan menghadapi tantangan yang kompleks bersama. Kecerdasan kolektif dan kemampuan koordinasi jauh melampaui keterbatasan agen tunggal, inilah tujuan yang diperjuangkan oleh proyek Swarms milik Kye Gomez. Namun, hanya memiliki kreativitas dan gagasan tidaklah cukup, yang membuat semuanya menjadi mungkin adalah teknologi inti yang diperkenalkan oleh Swarms - Swarm Node (SNAI). Bisa dikatakan, SNAI adalah ‘pusat saraf’ dunia agen AI, yang memberikan dukungan dan jaminan yang kuat untuk kerja sama yang mulus di antara agen.

Pendiri “Anak laki-laki jenius”

Kye Gomez, pendiri inti Swarms, dijuluki sebagai ‘anak jenius’ dalam bidang kecerdasan buatan, dengan usia hanya 20 tahun ia telah menunjukkan keahlian yang mengagumkan. Meskipun ia putus sekolah saat SMA, dalam waktu tiga tahun ia berhasil mengembangkan kerangka kerja koordinasi multi-agent Swarms dan berhasil menjalankan 45 juta agen AI, menyediakan layanan berkualitas tinggi untuk industri keuangan, asuransi, dan kesehatan. Ini menunjukkan keahlian yang luar biasa dari seorang pemuda.

Dalam penelitian tentang agen AI yang bergerak sendiri dan kolaboratif, dia tidak hanya mengembangkan model “SSM + MoE yang sangat efisien” dan “model aliran campuran”, tetapi juga secara mendalam mengeksplorasi potensi kecocokan AI dalam bidang biologi dan teknologi nano. Sebenarnya, Swarms hanya salah satu dari banyak proyek berkualitas Kye, keahlian pemuda ini tersembunyi dengan baik, setelah mempelajari dengan lebih dalam, ternyata dia memiliki banyak proyek hebat lainnya.

Sebagai contoh, Agora adalah laboratorium penelitian AI open source yang fokus pada perpaduan AI dengan biologi dan teknologi nano, Pegasus adalah eksplorasi mereka di bidang pemrosesan bahasa alami dan model embedding, dan mereka juga terlibat dalam implementasi open source AlphaFold3. Latar belakang dan prestasi Kye menunjukkan bahwa ia adalah seorang inovator teknologi yang sejati.

Kerangka Orkestrasi Agen Swarms AI dan Fitur Inti

Selanjutnya, mari kita mulai menganalisis proyek Swarms dari para jenius muda ini, proyek ini bertujuan untuk mengembangkan dan mempromosikan kerangka kerja pengaturan multi-agensi siap produksi tingkat perusahaan, intinya adalah bahwa fungsi inti dari Swarms adalah memungkinkan beberapa agen AI bekerja sama seperti tim, menggunakan kecerdasan kolektif untuk menyelesaikan masalah kompleks. Ini tidak hanya mendukung integrasi yang mulus dengan layanan AI dan API eksternal untuk memperluas fungsionalitas, tetapi juga memberikan agen kemampuan memori jangka panjang yang hampir tak terbatas untuk meningkatkan pemahaman konteks, sambil memungkinkan alur kerja yang dapat disesuaikan. Untuk memenuhi kebutuhan tingkat perusahaan, Swarms memiliki tingkat keandalan dan skalabilitas yang tinggi, dan melalui optimalisasi parameter model bahasa secara otomatis, memastikan kinerja yang optimal. Dengan cara ini, Swarms dapat menggunakan kecerdasan kolektif agen untuk menghadapi tantangan kompleks dengan lebih mudah daripada agen tunggal.

Proyek Swarms menonjol dengan kekuatan teknologi yang kuat dan kinerja pasar, kerangka pengaturan AI agennya telah beroperasi dengan stabil selama hampir tiga tahun, dan telah menyediakan solusi efisien untuk banyak perusahaan di situs web resminya. Dari pemrosesan data hingga layanan pelanggan, hingga pembuatan laporan, Swarms secara signifikan meningkatkan efisiensi bisnis sambil secara signifikan mengurangi biaya operasional melalui otomatisasi, kekuatannya sangat terlihat. Sebagai proyek sumber terbuka, Swarms juga menarik perhatian hangat di komunitas pengembang, dengan jumlah Star di GitHub mencapai lebih dari 2.1K, mendapatkan kebijaksanaan dan dukungan dari banyak pengembang, sehingga semua ini mengkonfirmasi kematangan dan inovasi teknologi Swarms.

SNAI

Pengguna Twitter nampaknya sepakat bahwa tahap berikutnya dari agen AI adalah kawanan agen (Agent Swarms), yang mencapai efisiensi kerja yang lebih tinggi melalui komunikasi dan kerja sama antara banyak agen, memungkinkan agen dari kerangka yang berbeda untuk saling berinteraksi dan menggunakan keunggulan spesialisasi mereka masing-masing dalam tugas dan skenario tertentu.

Swarm Node (SNAI) sebagai asisten untuk mewujudkan Agent Swarms, merupakan infrastruktur tanpa server yang dirancang khusus untuk mendukung konsep Swarm. SNAI menyelesaikan semua tantangan teknis dalam menjalankan agen AI, sehingga pengguna tidak perlu khawatir tentang biaya perangkat keras dan infrastruktur, dapat dengan mudah mendeploy, mengkoordinasikan, dan mengelola agen melalui skrip Python. Ini juga mendukung interaksi berantai, penjadwalan, dan operasi multi-bahasa, memberikan kemungkinan baru bagi para kreator kecil yang tidak dapat menjalankan agen sepanjang waktu atau yang kekurangan dukungan perangkat keras.

Pengguna tidak perlu membayar biaya server, cukup membayar untuk waktu eksekusi yang digunakan, ini membuat SNAI lebih efisien daripada solusi langganan berbasis lainnya. Keunikan SNAI adalah bahwa agennya tidak terisolasi, tetapi dapat bekerja sama secara ‘berantai’, membentuk sebuah Swarm (kelompok).

Fungsi Swarm adalah untuk membagi tugas kepada agen-agen yang berbeda, di mana setiap agen fokus pada tugas tertentu dan mengirimkan hasilnya kepada agen berikutnya. Melalui REST API dan Python SDK, aplikasi lain dapat dengan mudah mengintegrasikan SNAI, dan pengguna juga dapat secara fleksibel mengkoordinasikan perilaku Swarm-nya (misalnya, kapan harus dijalankan dan menggunakan data apa).

Namun ini belum semuanya, dengan kerangka SNAI masih dalam tahap pengembangan awal, di masa depan akan ditambahkan beberapa fitur, termasuk penyimpanan data (basis data awan mini yang memungkinkan berbagi data yang dipilih oleh agen), penjadwalan tugas (menjalankan agen pada waktu tertentu), dan perpustakaan agen (agen siap pakai yang dibuat oleh komunitas untuk dijalankan, disesuaikan, dan dioptimalkan). Selain itu, SNAI juga akan mendukung kompatibilitas banyak bahasa, saat ini sudah menyediakan klien Python yang menyederhanakan operasi API, dan berencana mendukung implementasi agen yang ditulis dalam Go, Rust, TypeScript, C#, PHP, dan bahasa lainnya. Komunitas telah mulai mengembangkan klien TypeScript dan akan mendukung bahasa lainnya di masa depan.

Hanya dalam seminggu, sudah ada lebih dari 500 kali pembangunan - ini ‘dependensi’ digunakan untuk mengoptimalkan efisiensi eksekusi agen AI. Lebih dari 10.000 kali eksekusi - yaitu instance yang ditangguhkan setelah agen diaktifkan, SNAI hanya mengenakan biaya untuk waktu operasional aktif, yang secara signifikan meningkatkan fleksibilitas operasi agen.

Fitur inti dari SNAI meliputi mendukung operasi tanpa server agen, memungkinkan pengembang mengintegrasikan agen ke perpustakaan kode, mencapai kerja sama berantai agen dan koordinasi interaksi, sambil mengadopsi model pay-as-you-go, secara signifikan mengurangi biaya infrastruktur, menurunkan ambang untuk masuk ke infrastruktur agen AI.

Melawan AI16Z

Swarms dan AI16Z keduanya memiliki dampak yang signifikan di bidang agen AI, perselisihan keduanya terus berlanjut di Twitter, meskipun ada kesamaan, namun keduanya berbeda dalam arsitektur teknis dan aplikasinya. Swarms menggunakan kerangka ‘tim’ kerja sama, dengan kerja sama beberapa agen AI, menyelesaikan tugas kompleks dan meningkatkan efisiensi. Sebaliknya, kerangka Eliza AI16Z lebih seperti ‘koordinator’ fleksibel, menekankan dukungan multi-platform dan integrasi multi-model, dapat dengan cepat beradaptasi di berbagai skenario, berikut ini perbandingan dari dua sisi terhadap dua agen.

Kerangka dan Arsitektur Teknis

Swarms seperti tim yang disiplin, kerangka Swarms mendukung kerja sama beberapa agen AI, dengan otonomi, modularitas, dan skalabilitas, memungkinkan agen AI bekerja sama secara efisien, ahli dalam memecah tugas kompleks, dan menyelesaikan operasi ‘dengan pembagian kerja yang jelas dan kerjasama yang lancar’. Sementara kerangka Eliza AI16Z lebih seperti koordinator serba bisa, fokus pada operasi multi-platform dan integrasi multi-model, sambil menekankan interaksi agen, dengan keunggulan tersendiri dalam adaptasi fleksibel untuk berbagai aplikasi.

Model AI dan Aplikasi

Dalam hal model dan aplikasi AI, Swarms lebih fokus pada cara mengintegrasikan model AI yang sudah ada dengan cerdik, melalui tugas penataan dan kolaborasi tim untuk meningkatkan otomatisasi dan efisiensi tim tingkat perusahaan, seperti seorang komandan halus yang terampil dalam mengatur kekuatan ganda dan fokus pada “bagaimana melakukan lebih baik”. Sementara kerangka kerja Eliza AI16Z memberikan lebih banyak kebebasan bagi pengembang, mendukung berbagai model AI (seperti Llama, Claude), memberikan aplikasi lebih fleksibilitas dan dapat menangani berbagai skenario dari manajemen media sosial hingga perdagangan keuangan, sehingga memberikan solusi serba bisa. Satu fokus pada kolaborasi, satu menekankan pada keragaman, keduanya tidak kalah dalam inovasi aplikasi, masing-masing memiliki keunggulan.

Secara keseluruhan, Swarms dan AI16Z sedang menjelajahi masa depan agen AI melalui jalur yang sangat berbeda. Swarms terlihat seperti tim yang disiplin, berhasil menarik pengguna perusahaan dengan kerja sama yang efisien dan kecanggihan teknologi, sementara Eliza dari AI16Z terlihat seperti pemain yang serba bisa, menunjukkan potensi tak terbatas melalui adaptasi yang fleksibel dan berbagai macam situasi. Sebenarnya, keduanya memiliki keunggulan masing-masing. Di era persaingan ini, kisah agen AI baru saja dimulai. Siapa yang akan menonjol dalam kompetisi ini? Kita tunggu dan lihat!