来源:互联网 更新时间:2026-06-03 17:24
刚刚,华&为支持的开源AI Agent平台社区openJiuwen,正式发布并开源了其蜂群智能体——JiuwenSwarm。
从“一只龙虾”到“一群蜂”,变化的可不止是名字,更是底层的技术范式。这意味着,让多个AI智能体像蜂群一样高效协作、自主演进,已经按下了“群体智能”的加速键,AI时代的“养蜂”序幕,就此拉开。
这背后,正是openJiuwen提出的下一跳范式主张——
要真正理解这次升级的意义,我们得先回答一个根本问题:
如果把时间线拉长来看,AI Agent领域的工程范式其实一直在持续演进:从最初的Prompt Engineering(调试提示词),到后来的Context Engineering(组织上下文与记忆),再到今年初席卷行业的Harness Engineering(单智能体的工程化与长程执行管理)。
行业一路卷到了单智能体能力的极致。那么,下一个必然浮现的工程命题是什么?
如何让多个Agent,像一支精锐团队一样协同作战?
道理很简单:真实世界中的复杂任务,无论是跨领域的深度调研、大型软件项目交付,还是多角色协同决策、复杂业务流程编排,从来都不是靠“一个人”能搞定的,它需要一支分工明确、配合默契的团队。软件项目需要产品、研发、测试、运维;教育需要多学科老师与家长的配合;医疗更需要分诊师与多个科室专家的联合会诊。
这正是openJiuwen提出下一跳范式
要让一支AI团队真正运转起来,需要解决一连串递进的问题:多个Agent如何自主分工与动态协商?成功的协作模式如何沉淀为可复用的资产?这些资产又如何在开发者间流通与二次创作?最终,整套系统如何实现越用越强,而非僵化停滞?
这四个问题环环相扣。JiuwenSwarm给出的答案,是一组对应的全栈技术体系:Agent Swarm、Swarm Skills、Swarm Skills Hub,以及贯穿始终的Swarm Skills自演进。
这四个关键组件构成了一个完整的闭环:
这是体系的内核,提供了一套多智能体团队的协同机制,实现了从“单兵作战”到“精锐团队”的跨越。它支持成员对不同模型的路由,能为不同角色分配合适能力的模型,从而提升整体效率与效果。
如果说Agent Swarm解决了“怎么协作”的问题,那么Swarm Skills则解决了“如何沉淀”的问题。它将团队协作中验证过的最佳实践、标准流程、角色搭配等,封装成可复用的“团队级技能”,使得优秀的协作模式能够被一键调用。
能力需要流动才能创造更大价值。Swarm Skills Hub构建了一个开放的共享生态,让开发者可以像在应用市场一样,发现、复用并二次创作各类团队技能,加速经验的流通与社区的繁荣。
这是最具想象空间的一环。系统能在任务执行过程中,持续观察完整的协作轨迹,并自动从中反推出可复用的Swarm Skill,经用户审批后即可入库。这种自演进同时在两个层面发生:在团队层,优化角色配置与协作流程;在成员层,沉淀每个智能体的实战经验,避免重复踩坑。真正实现了团队与个体的共同成长。
在协同骨架之上,还有一个根本性问题:
在这种模式下,人处于全局调度的位置,实时俯瞰整个团队的运行状态——任务进展、角色负载、协作瓶颈一目了然。需要时,可以随时介入调整任务优先级、切换角色甚至变更方案,指挥粒度可粗可细。
这种模式则更为沉浸。人不再是场外指挥,而是作为团队的一份子,与其他AI智能体在同一个场景、同一条流程中实时协作、共同推演。就像玩狼人杀时,你作为玩家之一,需要与其他玩家(包括AI)互动、推理、决策。
简而言之,HITS是沉浸式参与,HOTS是全局调度,这两种模式为人与AI团队的深度协作提供了灵活的姿态。
理念再先进,也需要实战检验。来看看JiuwenSwarm在几个典型领域的应用,便能切身感受协同工程带来的价值。
在复杂的昇腾算子开发任务中,JiuwenSwarm能组建一个包含算法设计、Kernel实现、性能优化等角色的专家团队。各专家在TUI(文本用户界面)模式下各司其职、协同优化,整个协作过程实时可见,有效提升了复杂算子的开发效率与生成质量。
在这个案例中,系统能根据病情动态创建由多达23位不同专科AI医学专家组成的会诊团队。各位“专家”从自身专业角度分析病情,并实时沟通诊断结果,通过求同存异,最终给出更全面、准确的诊断与方案,显著提升了会诊水平。
用户首次发起短视频创作任务后,系统能自动识别其中可复用的协作模式,生成对应的Swarm Skill。当基于该技能再次执行任务时,系统又能根据新信号(如画风不一致、需适配多平台)自动演进,优化技能,例如新增高点击率标题文案角色。结果是,用得越多,产出的视频效果越好,团队经验也越丰富。
在狼人杀游戏场景中,JiuwenSwarm可以为不同角色分配不同的模型。人既可以作为“上帝”(HOTS模式)全局操控游戏,也可以作为玩家一员(HITS模式)沉浸其中,与其他AI玩家讨论、投票、推理,体验真实的博弈乐趣。
学生或家长可以“以身入局”。当人以学生身份参与时,可与各学科老师AI互动,获得个性化的学习评估与建议;切换为家长身份时,则可与老师AI讨论孩子的学习情况与监督机制,实现深度的家校协同。
JiuwenSwarm的蜂群协同能力固然亮眼,但别忘了,每只“蜂”的个体能力同样至关重要。这背后的硬实力,来源于其底座——
这一点在权威评测集
此外,在长期对话评测集LOCOMO上,其记忆准确率也达到了85%的优异水平。这些成绩并非偶然,而是openJiuwen Harness在智能体架构、上下文工程与长期记忆等底层能力上持续打磨的结果,确保了JiuwenSwarm中每一位“队员”都具备扎实的任务执行力。
回过头看,从Harness Engineering到Coordination Engineering,再到今天的JiuwenSwarm,openJiuwen社区做了一件相当超前的事。当行业刚将视线从“更强的单智能体”转向“更强的智能体团队”时,他们已经把这条路完整地铺出了一段:
一套理念主张、一组全栈技术体系、一个标杆智能体,并且,
。全套能力开源
多智能体协同是行业共识,但能将共识迅速转化为一套可运行、可部署、可共建的全栈开源工程,目前做到的团队并不多。这标志着,AI Agent的星辰大海,或许不再是一个无所不能的“超级个体”,而是
JiuwenSwarm,为这条路标出了第一面鲜明的旗帜。它让每一位开发者,都能更轻松地培育和驾驭属于自己的智能体蜂群。未来已来,或许我们都可以成为AI时代的“养蜂人”,见证并参与群体智能的蓬勃发展。
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