Amber888

不懂 #AIAgent热潮 到底在火什麼？沒關係，幾分鐘讓你搞懂 #Swarms #Aİ 代理人經濟的核心邏輯框架。透過現象看本質。
KyeGomezB發布 Swarm 第一版白皮書，讓我們對未來展望有了更具體的藍圖— Swarm 意圖打破Web2與 Web3 之間的藩籬，邁向Web4新紀元。
以下正文開始。
1) 不妨想像這樣的一個場景：你的 AIAgent 正在幫你規劃一次旅行。它自動與航空公司的訂票系統協商最優惠的機票價格，同時與多家酒店的 AI 系統討價還價，還在跟當地的 AI 導遊系統制定最佳行程。在這個過程中，無數個自動化的 AIAgents 在背後進行著上千次的溝通與交易，而這一切只需要幾秒鐘就能完成。
在 Swarm 佈局的「代理人經濟 (Agentic Economy)時代」下，這將不是科幻電影的情節。在這個新時代，數以萬億計的 AIAgents 將處理全球99%的經濟活動。而 swarms 正是為這個新世紀打造的革命性支付系統。2) 這時一定有人問，現有穩固的支付系統已經很穩了，為什麼我們需要一個新的支付系統？
想想看，當你使用信用卡購物時，每筆交易都需要支付手續費，而且處理時間可能需要數秒到數分鐘。這在傳統的人類世界是可以接受的，但在 AIAgent 的格局裡卻遠遠不夠看。
為什麼？因為：
1. 速度需求：Agent 可能在一秒鐘內進行數千次交易
2. 成本考慮：如果每次微小的服務都需要支付高額手續費，整個系統將無法運作
3. 自動化要求：Agent之間的交易需要完全自動化，不能依賴人工審核
4. 跨境需求：Agent不受地理限制，需要一個全球通用的支付系統3) swarms ：為代理人經濟量身打造
swarms 建立在 Solana 鏈上，是世界上第一個專門為 AIAgent 設計的支付層。根據第一版白皮書規劃，它具有以下特點：
1. 超高速交易能力:
- 每秒可處理65,000筆交易
- 交易確認時間少於1秒
- 極低的交易手續費
2. 智能獎勵機制:
- 獎勵開發高質量 #AIAgents 的開發者
- 鼓勵用戶提供有價值的反饋
- 激勵持續維護和改進現有系統
3. 全方位應用場景:
- 金融市場：AI交易系統之間的快速結算
- 供應鏈：智能物流系統的自動協調
- 創意產業：AI創作的版權管理和收益分配
- 醫療健康：AI診斷系統的服務計費4) 到這裡，如果你還是不太能想像具體的應用場景，那我們就通過一個更好理解的 #Web2 例子來想像這個系統如何運作：
A開發了一個AI寫作助手，這個助手需要：
- 調用GPT-4進行創作
- 使用DALL-E生成配圖
- 連接翻譯系統進行多語言轉換
- 接入SEO工具優化文章
在傳統支付系統下，這將涉及：
- 多個平台的帳戶管理
- 複雜的計費方式
- 高額的交易手續費
- 繁瑣的結算流程
而在 swarms 系統的規劃中，我們可以一站式解決：
- 所有服務使用統一的支付方式
- 即時自動結算
- 極低的交易成本
- 透明的計費標準
5) 到這裡，如果你還不理解為什麼這很重要，那我們再看看：
代理人經濟的崛起不是一個遙遠的未來，它已是勢不可擋的必然與進行式，你想想Web 2這一兩年來的變革：
- OpenAI已經推出了GPT Store
- Google推出了Gemini
- 無數的AI創業公司正在湧現
這些都預示著， AIAgents 將在未來扮演越來越重要的角色。一個高效的支付系統，將是這個生態系統得以運轉的關鍵基礎設施。

6) 考量到快速發展的 AI 技術、日益成熟的區塊鏈科技、日日加速的全球數字化進程、持續增長的自動化需求，無論是技術愛好者、投資者，還是普通用戶，都可以對這個未來投射更加野心勃勃的想像。
AgenticEconomy 時代的來臨將徹底改變我們的生活和工作方式。作為這個時代的基礎設施， swarms 代表了一個重要的支付層創新方向。不要忘了，當年互聯網剛出現時，很多人也無法想像它會如此徹底地改變世界。而今天，我們正站在另一個類似的歷史性時刻。代理人經濟的浪潮即將到來，而 swarms 可能正是這個新時代的重要基石。

借我幾分鐘，帶你了解 #Swarms 的#Aİ Agent協作網路的佈局與野心。
發揮一下想像力，如果你必須獨自完成一個大型專案，會遇到什麼困難?你會發現自己無法同時處理所有任務，或是在某些領域缺乏專業知識，規劃很豐滿，實操卻很骨感。這就是為什麼我們總是強調團隊合作的重要性。
很多人並不知道，其實AI也面臨著類似的挑戰。目前的AI雖然強大，但獨自作業時也有其侷限性，我們常聽到的吐槽AI答非所問、邏輯看似自洽但實際上根本是胡言亂語、聊著聊著就忘了前面的重點等等。這就是為什麼「$swarms」這個創新項目特別重要 - 它試圖建立一個讓AI可以進行團隊合作的基礎設施。
讓我們用一個簡單的例子來理解，假設你在籌備一場婚禮：
- 傳統方式：聘請一位專業的婚禮顧問，好處是一對一溝通簡單，統一協調，但是缺點也非常明顯，一個人要處理所有事情，容易手忙腳亂且專業度有限。

- 專業團隊方式：婚禮作業流程拆解成各個工作項， 婚禮策劃師負責整體規劃、花藝師專注於場地佈置、攝影師負責拍攝、主廚規劃餐點、音樂團隊準備表演。

這就像是AI的演進：從單一大型AI模型試圖處理所有任務，到多個專業AI協同工作。
透過Swarms架構解決AI的三大限制：
1. 「幻覺」問題 (Hallucination)
- 現況：就像一個人憑印象回答問題，有時會說出不準確的資訊
- 解決方案：多個AI互相驗證資訊，就像專家會議要達成共識
2. 記憶力受限(Short-Term Memory)
- 現況：像是一個沒有筆記本的人，只能記住當下對話
- 解決方案：建立共享知識庫，讓AI團隊能持續累積經驗
3. 專業範圍有限(Single-Task Limitation)
- 現況：如同一個人不可能精通所有領域
- 解決方案：讓不同專長的AI分工合作，各司其職
簡單來說，就像是訓練多個不同的專家大腦，邀請他們開個大型研討會，在最短時間內建構一個專業的知識庫，產出一份高質量的結論報告，輔助我們訂立的最終決策。
實際應用案例來說，Swarms架構下的首個子項目MCS醫療診斷就是一個絕佳的案例：
- 過去：一個AI系統試圖處理從影像判讀到治療建議的所有工作
- 現在：5個醫學專業大腦(AI Agent)共同協作分析病患症狀，給予嚴謹的診斷與治療建議方案。
未來我們甚至可以期待它整合專門分析X光的AI、專注於病史分析的AI、藥物相互作用檢查的AI等協同工作，讓醫療診斷更加準確，醫療成本有效降低，這將是全人類的福祉。
如果我們展開想像，這種AI團隊合作模式可能帶來的改變實在族繁不及備載：
1. 教育 - 每個學生都能有專屬的AI教學團隊，包括：
- 主科目教學AI
- 作業批改AI
- 學習進度追蹤AI
- 興趣培養建議AI
2. 創意工作：
- 構思AI提出創意想法
- 評估AI分析可行性
- 執行AI負責實現細節
- 品質AI把關成果
3. 個人助理：
- 行程管理AI
- 健康追蹤AI
- 財務規劃AI
- 學習建議AI
就像網際網路需要統一的協議(HTTP、TCP/IP等)才能讓資訊順暢流通，$swarms的藍圖覆蓋了讓這些AI能夠順暢合作的基礎建設，包括： AI之間能安全地交換資訊、 AI協作的獎勵機制、確保AI團隊運作的效率與品質。可想見AI的未來不是單打獨鬥，而是團隊合作，通過專業分工與協同合作，AI的價值才能達到指數級別的發揚光大。$swarms項目對這個新時代的基礎建設，可能會徹底改變AI如何服務人類社會。