Swarms: テクノロジー業界の新たな参入者?

ビットコインが下落し、アルトコインが赤に染まる中、第一層チェーンのミームは一時的に市場の「安全な避難所」となった。

Bitcoin's decline and the overall red altcoin market have caused first-tier chain memes to temporarily become the "safe haven" of the market. Although some high-market-cap memes listed on exchanges are inevitably affected by the overall market and continue to decline, for new popular assets (or more appropriately called "fast-track assets"), the panic in the market can at most cause some superficial injuries.

ビットコインの下落とアルトコイン市場全体の赤字により、ファーストティアチェーンミームが一時的に市場の「安全な避難所」となった。取引所に上場されている一部の時価総額の高いミームは必然的に市場全体の影響を受け、下落し続けますが、新しい人気資産（または「ファストトラック資産」と呼ぶ方が適切です）の場合、市場のパニックはせいぜい何らかの影響を与える程度です。表面的な傷。

Last Friday, the enterprise-level multi-agent collaboration framework Swarms announced on Twitter that it was "claiming" the token $swarms issued through Pump.Fun. It is termed "claiming" because $swarms did not launch on the day of the official announcement but had already existed two days earlier. Without official endorsement, $swarms might have been regarded by the market as an ordinary "scam," with its market cap once languishing at a low of $6,000.

先週金曜日、エンタープライズレベルのマルチエージェントコラボレーションフレームワークSwarmsは、Pump.Funを通じて発行されたトークン$swarmsを「要求している」とTwitterで発表した。 $swarms は公式発表当日には起動されず、その 2 日前にすでに存在していたため、「主張」と呼ばれています。公式の承認がなければ、$swarms は市場によって通常の「詐欺」とみなされ、時価総額は一時 6,000 ドルの安値に低迷していたかもしれません。

With the success of $arc as a precedent, the narrative framework of $swarms led the market to buy in without hesitation. On the "Black Friday" when altcoins plummeted, $swarms merely consolidated sideways during the most panicked hours of the market, before directly breaking through a market cap of $70 million.

$arc の成功を前例として、$swarms の物語の枠組みは市場を躊躇なく受け入れさせました。アルトコインが急落した「ブラックフライデー」では、市場が最もパニックになった時間帯にドルの群れが横に固まっただけで、時価総額7000万ドルを直接突破した。

By synthesizing information provided by Swarms' official website and technical documentation, we have a preliminary understanding of what the Swarms framework does.

Swarms の公式 Web サイトと技術文書から提供される情報を総合することで、Swarms フレームワークが何を行うのかを予備的に理解できます。

Note: Meme token prices are highly volatile and carry significant risks. Investors should fully assess risks and participate cautiously. This article only shares information based on market trends, and the author and platform make no guarantees regarding the completeness or accuracy of the content. This article does not constitute any investment advice.

注: Meme トークンの価格は非常に変動しやすく、重大なリスクを伴います。投資家はリスクを十分に評価し、慎重に参加する必要があります。この記事は市場動向に基づいた情報のみを共有するものであり、著者およびプラットフォームはコンテンツの完全性または正確性について保証しません。この記事は投資アドバイスを構成するものではありません。

Is it another entry for the tech crowd?

それはテクノロジー関係者にとって新たなエントリーとなるのでしょうか?

In addition to the clear token address on the Swarms official homepage, the developer of the Swarms framework @KyeGomezB continued to discuss token-related news on that day.

Swarms 公式ホームページの明確なトークン アドレスに加えて、Swarms フレームワークの開発者 @KyeGomezB はその日もトークン関連のニュースについて議論を続けました。

According to Kye Gomes' GitHub page, the Swarms framework has already received over 2,000 stars (the $arc rig framework currently has 1,300 stars).

Kye Gomes の GitHub ページによると、Swarms フレームワークはすでに 2,000 個を超えるスターを獲得しています ($arc Rig フレームワークには現在 1,300 個のスターが付いています)。

With GitHub as proof, at least the hardcore technical identity of the $swarms token is solidified.

GitHub を証拠として、少なくとも $swarms トークンの核心的な技術的アイデンティティは確固たるものとなります。

Enterprise-level Multi-Agent Collaboration Framework

エンタープライズレベルのマルチエージェントコラボレーションフレームワーク

The Swarms framework was not originally designed specifically for Crypto Native services in Web3; its core positioning, as the term "Swarms" suggests, is a multi-agent collaboration framework for enterprises. It is more than just a simple AI development tool; it is a complete solution focused on addressing the practical problems enterprises face during the implementation of AI.

Swarms フレームワークは、もともと Web3 の Crypto Native サービス専用に設計されたものではありませんでした。 「Swarms」という用語が示すように、その中心的な位置付けは、企業向けのマルチエージェント コラボレーション フレームワークです。これは単なる AI 開発ツールではありません。これは、企業が AI の導入中に直面する現実的な問題に対処することに重点を置いた完全なソリューションです。

In practical applications, Swarms provides a complete toolchain that enables enterprises to easily build and manage collaboration among multiple AI agents. These AI agents can be different language models, specialized tools, or custom intelligent agents, which can seamlessly cooperate under the scheduling of Swarms to complete complex business tasks.

実際のアプリケーションでは、Swarms は、企業が複数の AI エージェント間のコラボレーションを簡単に構築および管理できるようにする完全なツールチェーンを提供します。これらの AI エージェントは、さまざまな言語モデル、特殊なツール、またはカスタム インテリジェント エージェントにすることができ、Swarm のスケジューリングの下で​​シームレスに連携して、複雑なビジネス タスクを完了できます。

From a technical architecture perspective, the Swarms framework includes the following core components:

技術的なアーキテクチャの観点から見ると、Swarms フレームワークには次のコア コンポーネントが含まれています。

Task scheduling system: responsible for breaking down complex tasks and assigning them to suitable AI agents.

タスク スケジューリング システム: 複雑なタスクを分解し、それらを適切な AI エージェントに割り当てる責任があります。

Agent management module: manages the lifecycle and status of each AI agent.

エージェント管理モジュール: 各 AI エージェントのライフサイクルとステータスを管理します。

Communication middleware: ensures accurate and efficient information transfer between agents.

通信ミドルウェア: エージェント間の正確かつ効率的な情報転送を保証します。

Monitoring and logging system: tracks the operational status of the entire system in real-time.

監視およびログ システム: システム全体の動作ステータスをリアルタイムで追跡します。

At the enterprise application level, Swarms provides:

エンタープライズ アプリケーション レベルで、Swarms は以下を提供します。

High availability assurance: automatic fault tolerance and recovery mechanisms.

高可用性の保証: 自動フォールト トレランスおよび回復メカニズム。

Complete monitoring system: real-time tracking of AI agent performance and status.

完全な監視システム: AI エージェントのパフォーマンスとステータスをリアルタイムで追跡します。

Flexible scalability: easy addition of new AI capabilities and business logic.

柔軟な拡張性: 新しい AI 機能とビジネス ロジックを簡単に追加できます。

Security considerations: comprehensive permission management and data protection mechanisms.

セキュリティに関する考慮事項: 包括的な権限管理とデータ保護メカニズム。

To understand how Swarms works, we can use an orchestra as an analogy:

Swarm がどのように機能するかを理解するために、オーケストラを例えとして使用できます。

Imagine a large orchestra performing a symphony. Traditional AI solutions are like a jack-of-all-trades trying to play all instruments at once. In contrast, Swarms allows each "musician" (AI agent) to focus on their expertise, collaborating under the direction of a "conductor" (Swarms framework). The sheet music represents the standardized task flow of the entire system, while rehearsals are the continuous optimization process of the system.

大規模なオーケストラが交響曲を演奏していると想像してください。従来の AI ソリューションは、すべての楽器を同時に演奏しようとする何でも屋のようなものです。対照的に、Swarms では、各「ミュージシャン」 (AI エージェント) が自分の専門知識に集中し、「指揮者」 (Swarms フレームワーク) の指示の下で協力することができます。楽譜はシステム全体の標準化されたタスク フローを表し、リハーサルはシステムの継続的な最適化プロセスです。

For example, in an e-commerce scenario, when a user needs personalized shopping recommendations, the system automatically coordinates multiple specialized agents. The user profiling agent deeply understands user needs, the product recommendation agent filters the most suitable products accordingly, and the review analysis agent organizes user feedback, ultimately presenting friendly suggestions to the user through the dialogue assistant agent. These agents perform their respective roles while seamlessly cooperating to provide precise services to the user.

たとえば、電子商取引のシナリオでは、ユーザーがパーソナライズされたショッピングの推奨事項が必要な場合、システムは複数の専門エージェントを自動的に調整します。ユーザープロファイリングエージェントはユーザーのニーズを深く理解し、製品推奨エージェントはそれに応じて最適な製品をフィルタリングし、レビュー分析エージェントはユーザーのフィードバックを整理し、最終的には対話アシスタントエージェントを通じてユーザーにフレンドリーな提案を提示します。これらのエージェントはそれぞれの役割を果たしながらシームレスに連携し、ユーザーに的確なサービスを提供します。

How does it differ from other projects in the same field?

同じ分野の他のプロジェクトとどう違うのですか？

As a product in the AI framework space, whether it is $ai16z&$ELIZA with the ELIZA framework or $arc based on the rig framework, their prices reflect the market's recognition of the underlying infrastructure concept.

AI フレームワーク分野の製品として、ELIZA フレームワークを備えた $ai16z&$ELIZA であっても、リグ フレームワークに基づく $arc であっても、その価格は基礎となるインフラストラクチャの概念に対する市場の認識を反映しています。

So, is the Swarms framework in competition with the other two projects? Or can they complement each other?

では、Swarms フレームワークは他の 2 つのプロジェクトと競合するのでしょうか?それとも相互に補完し合うことができるのでしょうか？

Twitter user @tmel0211 summarized

Twitterユーザー@tmel0211さんがまとめました