什么是Swarms（SWARMS）？
Swarms （SWARMS币）是一个利用大型语言模式（LLM）和其他人工智能技术来改善企业营运方式的平台。和依赖单一人工智能系统来处理任务的传统人工智能解决方案不同，Swarms 使用多代理（Multi-Agent）协作系统。这代表多个人工智能模型作为一个团队一起工作来完成任务，每个模型专门负责不同的角色。将其视为人工智能劳动力，每位「工人」都专注于自己最擅长的事情。
「Swarms」这个名字完美地体现了这个概念。就像蜂巢中的蜜蜂或蚁群中的蚂蚁一样，Swarms 中的人工智能代理透过协作实现复杂的目标。他们不只是单独工作，还会沟通、协调，并互补彼此的优势。这种方法克服了单一人工智能系统的许多限制，例如缺乏准确性、处理速度慢，以及无法同时处理多个任务。
是谁创造了Swarms（SWARMS）？
Swarms 由人工智能领域充满热情的领导者和创新者Kye Gomez 所建立。 Kye 从12 岁起就开始写程式，多年来，他将早期的兴趣变成了非凡的职业生涯。如今，他担任Swarms 的执行长，并领导一个名为Agora 的全球人工智能研究社群，这是一个开源的非营利组织，在全球拥有8,200 多名研究人员。
Kye 的愿景大胆而明确：实现革命性人工智能技术的民主化。他认为先进的人工智能应该对所有人开放，而不仅仅是财力雄厚的大公司而已。他在Swarms 的工作体现了这一个理念，专注于为各种规模的企业提供易于使用且实用的人工智能解决方案。
哪些创投支持Swarms（SWARMS）？
当谈到创投支持时，Swarms 支持者的具体细节目前仍处于保密状态。然而，由于其创新技术和强大的领导力，Swarms 显然正在产业中掀起波澜。虽然确切的创投名称并未公开，但该公司的快速成长和采用度表明，看到多代理人工智能协作系统潜力的投资人对该公司表现出了浓厚的兴趣。
Swarms（SWARMS）如何运作？
什么是多代理协作系统？
Swarms 背后的魔力在于其多代理协作系统，其运作细节如下：
1.分解复杂的任务
当企业需要自动化执行某项任务时（例如：分析客户回馈或管理供应链），Swarms 并不会依赖单一人工智能模型来完成所有工作。相反地，任务被分解为更小的、可管理的部分。每个部分都分配给专门从事该领域的人工智能代理。
2.具有专门角色的代理
群体中的每个人工智能代理都有特定的角色。例如：
●一个代理可能专注于处理电子试算表中的数据。
●另一个可能会总结冗长的报告。
●还有一个可以根据历史趋势来产生预测。
透过划分工作量，Swarms 确保每个代理保持高效工作，而不会负担过重。
3.沟通与协调
真正的魔力在于这些代理如何协作。 Swarms 使用先进的通讯协议，以允许人工智能代理分享观点、验证彼此的工作，并协调他们的努力方向。这减少了错误，并确保最终输出准确可靠。
例如：
●如果一个代理发现另一个代理工作中有潜在错误，它可以将其标记为需要审查。
●多个代理可以交叉检查他们的结果，以降低错误资讯的风险，这是单一代理系统中的常见问题。
4.人机协作
Swarms 不是要取代人类，而是要增强人类能力。当人工智能代理处理重复或耗时的任务时，人类团队成员可以专注于策略决策和创造性的问题解决。这种合作关系提高了生产力，使企业能够用更少的资源来实现更多目标。
为什么多代理协作很重要？
如果想要理解为什么Swarms 的方法具有开创性，要先了解传统人工智能系统的局限性：
●上下文内容限制：许多人工智能系统一次只能处理有限数量的资讯，导致结果会不完整或不准确。 Swarms 透过将工作量分配给多个代理，以解决这个问题。
●幻觉：一些人工智能模型在不确定时，会产生不正确或无意义的资讯。 Swarms 透过让代理能够交叉验证彼此的输出，以降低这种风险。
●单一任务焦点：大多数人工智能系统都是为特定任务而设计的，并且难以处理多工任务。 Swarms 的优点在于同时部署专门的代理，以执行不同的任务。
●处理速度慢：透过平行工作，Swarms 中的代理完成任务的速度比传统人工智能系统快得多。
简而言之，Swarms 设计来克服企业自动化中的最大挑战，使其成为企业的游戏规则改变者。
总结
Swarms 完全有能力彻底改变企业使用人工智能的方式，其独特的多代理协作方法让我们得以一窥企业自动化的未来，其中人工智能不仅为人类工作，而且还和人类一起工作。
随着越来越多的公司采用Swarms，可能性是无限的。从提高企业效率到赋予员工权力，Swarms 正在为智能自动化的新时代做好准备。
在Kye 的愿景中，最终目标很简单：将人工智能民主化，并使其成为世界每个角落的良善力量。有了Swarms，这个愿景正在成为现实。
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