2025年1月7日、CESにおいて、NVIDIAの創設者であるJensen Huang氏は、「AIエージェントは次世代のロボティクス産業になるかもしれない」と述べ、その潜在的な市場規模は数兆ドルに達する可能性があると述べました。この背景を踏まえ、AIエージェントエコシステムは、ai16zとVirtuals Protocolという2つの主要なフレームワークプロジェクトの台頭を目撃しており、それぞれのトークン時価総額は24億ドルと50億ドルを超えています。しかし、皆が「派閥闘争」が決着したと思った時、一匹のダークホースが静かに現れました — Swarms。過去1週間だけで、Swarmsの時価総額は8000万ドルから最高値の5億4000万ドルに急伸しました。
Swarms(「グループ」の意味)は、2024年にKye Gomezによって開始され、"Powering The Agent Economy"を中核に据えています。そのビジョンは、Solanaネットワークを活用して、「人類の最大の課題を解決するためにシームレスに協力する数兆のAIエージェントを構築すること」です。
### スワームが必要な理由従来の単一エージェントAIには長期記憶が欠如しており、幻覚を起こしやすく、ほとんどのエージェントは単一のタスクにしか集中できません。Swarmsはこれらの問題に取り組むために、「マルチエージェントシステム」アプローチを採用しており、AIエージェントに追加の機能を付与しています:幻覚を減らすための交差検証、連続性のための分散メモリ、効率を向上させるための専門タスク割り当て、および複雑なワークフローを加速するための並列処理。
言い換えれば、「スワーム」に複数のエージェントを編成することにより、スワームはAIシステムをより安定し、知的でスケーラブルにします。また、自動化、共有メモリ、信頼できる通信の革新により、より簡単な協力と分業を育みます。## スワームがどのように機能するか### スワームアーキテクチャスワームでは、「スワーム」とは、共通の目標に向けて協力して作業する2人以上のエージェントのグループを指します。スワームアーキテクチャは、グループ内のエージェント間のコミュニケーションを確立および管理するよう設計されています。これらのアーキテクチャは、エージェントがどのように相互作用し、情報を共有し、行動を調整して望ましい結果を達成するかを定義しています。
エージェント間のコミュニケーションモードには、階層型コミュニケーション、並列コミュニケーション、逐次コミュニケーション、グリッドコミュニケーション、協力コミュニケーションが含まれます。
Swarmsアーキテクチャは、これらの通信パターンを利用して、エージェント間の効率的なコラボレーションを確実にし、その場の特定の要件に適応します。明確な通信プロトコルとインタラクションモデルを定義することで、Swarmsは複数のエージェントをシームレスに調整してパフォーマンスと問題解決能力を向上させることができます。
コミュニケーション方法に基づいて、スワームアーキテクチャは次のタイプに分類されます。- ヒエラルキカルスワーム- 平行スワーム- シーケンシャル スワーム- ラウンドロビンスワーム- スプレッドシートスワーム- エージェントアーキテクチャの混合
タスクやシナリオに応じて、Swarmsは問題を効果的に対処するために最適なアーキテクチャタイプを選択することができます。### エージェント分析Swarmフレームワークでは、エージェントは大規模言語モデル(LLM)、さまざまなツール、長期記憶システムを活用して、自律的にタスクを実行するように設計されています。
エージェントコンポーネントの概要- LLM: 自然言語を理解し生成するための中核コンポーネント。- ツール:エージェントが特定のタスクを実行するために呼び出すことができる外部機能やサービス、例えばデータベースのクエリやAPIとのやり取りなど。- 長期記憶:ChromaDBやPineconeのようなシステムは、長期情報を保存および取得し、エージェントが過去の相互作用や文脈を思い出すことを可能にします。
エージェントのワークフローは、複数の段階に分解されます: タスクの開始、初期LLM処理、ツールの使用、メモリの相互作用、最終的なLLM処理。- タスクの開始:入力はエージェントが対処する必要があるタスクまたはクエリであり、出力はタスクを処理するための構造化された計画またはアプローチです。- 初期のLLM処理:LLMモデルは、タスクを分析してコンテキストと要件を理解します。- ツールの使用: LLMは行動計画または特定のサブタスクを特定し、利用可能なツールを使用して外部情報を収集し、結果を返します。- メモリインタラクション:エージェントは新しい情報を保存し、関連する過去のデータを取得するために長期記憶システムとやり取りします。- 最終LLM処理:LLMは強化されたデータを利用して最終的な応答を生成するか、タスクを完了します。
## Swarms ロードマップSwarmズチームは、5つの段階からなる開発ロードマップを概説しています:
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