Swarms: Tech Crowd를 위한 또 다른 항목?

비트코인이 하락하고 알트코인이 적자로 변하면서 1차 체인의 밈은 일시적으로 시장의 "안전한 피난처"가 되었습니다.

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.

비트코인의 쇠퇴와 전반적인 레드 알트코인 시장으로 인해 1차 체인 밈이 일시적으로 시장의 "안전한 피난처"가 되었습니다. 거래소에 상장된 시가총액이 높은 일부 밈은 필연적으로 전체 시장의 영향을 받고 계속해서 하락하고 있지만, 새로운 인기 자산(또는 더 적절하게는 "패스트 트랙 자산"이라고 함)의 경우 시장의 패닉은 기껏해야 일부 표면 부상.

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.

지난 금요일, 기업 수준의 다중 에이전트 협업 프레임워크인 Swarms는 Twitter를 통해 Pump.Fun을 통해 발행된 $swarms 토큰을 "청구"한다고 발표했습니다. $swarms는 공식 발표 당일에 출시되지 않았지만 이틀 전에 이미 존재했기 때문에 "청구"라고 합니다. 공식적인 승인이 없었다면 $swarms는 시장에서 평범한 "사기"로 간주되었을 수 있으며, 시가총액은 한때 최저 $6,000까지 떨어졌습니다.

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.

$arc의 성공을 선례로 삼아 $swarms의 서사적 프레임워크는 시장을 주저 없이 받아들이도록 이끌었습니다. 알트코인이 급락한 "블랙 프라이데이"에 $swarm은 시장이 가장 당황한 시간 동안 횡보세를 보인 후 시가총액 7천만 달러를 직접 돌파했습니다.

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

Swarms의 공식 웹사이트와 기술 문서에서 제공되는 정보를 종합함으로써 우리는 Swarms 프레임워크의 기능을 미리 이해하게 되었습니다.

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.

참고: Meme 토큰 가격은 매우 변동성이 높으며 상당한 위험을 수반합니다. 투자자는 위험을 충분히 평가하고 신중하게 참여해야 합니다. 본 글은 시장 동향에 따른 정보만을 공유하며, 작성자와 플랫폼은 내용의 완전성이나 정확성에 대해 어떠한 보장도 하지 않습니다. 이 글은 투자 조언을 구성하지 않습니다.

Is it another entry for the tech crowd?

기술 집단을 위한 또 다른 항목인가요?

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.

스웜스 공식 홈페이지에 공개된 토큰 주소 외에도 스웜스 프레임워크 개발자 @KyeGomezB는 이날 토큰 관련 소식에 대한 논의를 이어갔다.

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 Gomes의 GitHub 페이지에 따르면 Swarms 프레임워크는 이미 2,000개 이상의 별을 받았습니다($arc rig 프레임워크에는 현재 1,300개의 별이 있습니다).

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

GitHub를 증거로 사용하면 최소한 $swarms 토큰의 하드코어 기술적 정체성이 확고해집니다.

Enterprise-level Multi-Agent Collaboration Framework

엔터프라이즈급 다중 에이전트 협업 프레임워크

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 프레임워크는 원래 Web3의 Crypto Native 서비스용으로 특별히 설계되지 않았습니다. "Swarms"라는 용어에서 알 수 있듯이 핵심 포지셔닝은 기업을 위한 다중 에이전트 협업 프레임워크입니다. 이는 단순한 AI 개발 도구 그 이상입니다. AI 구현 과정에서 기업이 직면하는 실질적인 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 완벽한 솔루션입니다.

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.

실제 애플리케이션에서 Swarms는 기업이 여러 AI 에이전트 간의 협업을 쉽게 구축하고 관리할 수 있는 완벽한 도구 체인을 제공합니다. 이러한 AI 에이전트는 복잡한 비즈니스 작업을 완료하기 위해 Swarm의 일정에 따라 원활하게 협력할 수 있는 다양한 언어 모델, 전문 도구 또는 맞춤형 지능형 에이전트일 수 있습니다.

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

기술 아키텍처 관점에서 Swarms 프레임워크에는 다음과 같은 핵심 구성 요소가 포함됩니다.

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

작업 예약 시스템: 복잡한 작업을 세분화하고 이를 적합한 AI 에이전트에 할당하는 역할을 담당합니다.

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

에이전트 관리 모듈: 각 AI 에이전트의 수명 주기 및 상태를 관리합니다.

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

통신 미들웨어: 에이전트 간 정확하고 효율적인 정보 전송을 보장합니다.

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

모니터링 및 로깅 시스템: 전체 시스템의 작동 상태를 실시간으로 추적합니다.

At the enterprise application level, Swarms provides:

엔터프라이즈 애플리케이션 수준에서 Swarms는 다음을 제공합니다.

High availability assurance: automatic fault tolerance and recovery mechanisms.

고가용성 보장: 자동 내결함성 및 복구 메커니즘.

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

완벽한 모니터링 시스템: AI 에이전트 성능 및 상태를 실시간으로 추적합니다.

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

유연한 확장성: 새로운 AI 기능과 비즈니스 로직을 쉽게 추가할 수 있습니다.

Security considerations: comprehensive permission management and data protection mechanisms.

보안 고려 사항: 포괄적인 권한 관리 및 데이터 보호 메커니즘.

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

Swarms의 작동 방식을 이해하기 위해 오케스트라를 비유로 사용할 수 있습니다.

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.

교향곡을 연주하는 대규모 오케스트라를 상상해 보세요. 기존 AI 솔루션은 모든 악기를 동시에 연주하려는 만능 기술과 같습니다. 이와 대조적으로 Swarms를 사용하면 각 "음악가"(AI 에이전트)가 "지휘자"(Swarms 프레임워크)의 지시에 따라 협업하면서 전문 지식에 집중할 수 있습니다. 악보는 전체 시스템의 표준화된 작업 흐름을 나타내는 반면, 리허설은 시스템의 지속적인 최적화 프로세스입니다.

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.

예를 들어, 전자 상거래 시나리오에서 사용자에게 개인화된 쇼핑 추천이 필요한 경우 시스템은 여러 전문 상담원을 자동으로 조정합니다. 사용자 프로파일링 에이전트는 사용자의 요구를 깊이 이해하고, 상품 추천 에이전트는 그에 따라 가장 적합한 상품을 필터링하며, 리뷰 분석 에이전트는 사용자 피드백을 정리하여 최종적으로 대화 보조 에이전트를 통해 사용자에게 친근한 제안을 제시합니다. 이들 에이전트는 각자의 역할을 수행하면서 원활하게 협력하여 사용자에게 정확한 서비스를 제공합니다.

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

같은 분야의 다른 프로젝트와 어떻게 다른가요?

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 프레임워크 공간의 제품으로서 ELIZA 프레임워크를 사용하는 $ai16z&$ELIZA이든 리그 프레임워크를 기반으로 하는 $arc이든 가격은 기본 인프라 개념에 대한 시장의 인식을 반영합니다.

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

그렇다면 Swarms 프레임워크가 다른 두 프로젝트와 경쟁하고 있습니까? 아니면 서로 보완할 수 있나요?

Twitter user @tmel0211 summarized

트위터 사용자 @tmel0211 요약