파일코인(FIL)의 급등으로 인해 전체 코인업계가 들썩이고 있습니다. 이번 상승의 배경에는 AI16Z 창업자 Shaw의 '불안' 소문과 OpenAI의 Sama가 스웜(Swarm) 다중 에이전트 프레임워크를 침해했다는 의혹이 있습니다. 일부는 Mcs의 AI 에이전트 출현이 이번 랠리의 비밀 동력이라고 추측하고 있습니다. 이 에이전트는 의학 상식 문제를 해결할 뿐만 아니라 스웜(Swarm) 아키텍처에서 가장 대중적이고 실용적인 제품으로 평가받고 있습니다. 창립자 Kye Gomez는 20세의 '천재 소년'으로, 고등학교를 중퇴하고 3년 만에 멀티 에이전트 조정 프레임워크 스웜(Swarms)을 개발했습니다. 스웜(Swarms) 토큰은 12월 18일 발행 후 21일 만에 시총 최고점 7420만 달러를 기록했지만, 이후 급락하여 약 600만 달러까지 떨어졌습니다. 이후 1300만 달러 수준에서 등락을 거듭하다 27일부터 반등하여 3000만 달러까지 올랐고, 다시 7000만 달러에 근접했습니다. 오늘 거래량도 6080만 달러로 급증하며 코인업계의 롤러코스터를 연상시키고 있습니다. 이러한 가격 변동성의 배경에는 다수의 AI 에이전트가 긴밀하게 협력하며 복잡한 과제에 대응하는 모습이 있습니다. 집단 지성과 조정 능력이 단일 에이전트의 한계를 뛰어넘는 것이 Kye Gomez의 스웜(Swarms) 프로젝트가 추구하는 목표입니다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술은 스웜 노드(SNAI)입니다. SNAI는 AI 에이전트 세계의 '신경 중추'로, 에이전트 간 seamless 협업을 지원합니다. 20세의 Kye Gomez는 인공지능 분야의 '천재 소년'으로 불리며, 고등학교를 중퇴했음에도 불구하고 3년 만에 다중 에이전트 조정 프레임워크 스웜(Swarms)을 개발했습니다. 그는 자율 행동 및 협업형 AI 에이전트 연구에 매진하며, 'SSM + MoE 모델'과 '혼합 흐름 모델' 등을 개발했습니다. 스웜(Swarms) 외에도 그는 Agora, Pegasus 등 다양한 우수한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 스웜(Swarms) 프로젝트는 기업용 생산 준비가 된 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 합니다. 즉, 다수의 AI 에이전트가 팀처럼 협업하여 복잡한 문제를 해결하는 것입니다. 스웜(Swarms)은 외부 AI 서비스 및 API와의 seamless 통합을 지원하고, 에이전트에게 거의 무한한 장기 메모리를 제공하여 상황 이해를 높입니다. 또한 사용자 정의 워크플로도 가능합니다. 기업 수요에 맞춰 높은 신뢰성과 확장성을 갖추고 있으며, 언어 모델 매개변수의 자동 최적화를 통해 최적의 성능을 보장합니다. 스웜 노드(SNAI)는 서버리스 인프라로, 스웜(Swarm) 개념을 실현하기 위해 설계되었습니다. SNAI는 AI 에이전트 운영에 필요한 모든 기술적 문제를 해결하여, 하드웨어 및 인프라 비용 걱정 없이 Python 스크립트로 에이전트를 쉽게 배포, 조정 및 관리할 수 있게 합니다. 또한 체인 상호 작용, 스케줄링, 다국어 작업을 지원하며, 실제 사용 시간에 대해서만 비용을 지불하는 방식으로 운영 비용을 절감합니다.

AI16Z와의 대결

스웜(Swarms)과 AI16Z는 AI 에이전트 분야에서 두드러진 영향력을 가지고 있으며, 두 회사는 트위터에서 지속적인 논란을 일으키고 있습니다. 일부 유사점이 있지만, 기술 아키텍처와 응용 분야에서 차이가 있습니다. 스웜은 협력하는 '팀' 프레임워크를 사용하여 여러 AI 에이전트의 협업을 통해 복잡한 작업을 수행하고 효율성을 높입니다. 반면 AI16Z의 Eliza 프레임워크는 유연한 '조정자'와 같으며, 다양한 플랫폼 지원과 다중 모델 통합을 강조하여 다양한 시나리오에 빠르게 적응할 수 있습니다.

기술 프레임워크와 아키텍처

스웜은 규율이 엄격한 팀과 같으며, 스웜 프레임워크는 자율성, 모듈성, 확장성을 통해 AI 에이전트의 효율적인 협업을 지원합니다. 반면 AI16Z의 Eliza 프레임워크는 다재다능한 조정자와 같으며, 다양한 플랫폼 실행과 다중 모델 통합에 중점을 두고, 에이전트 간 상호작용에도 강조점을 두어 다양한 시나리오에 유연하게 적응할 수 있습니다.

AI 모델과 응용

AI 모델과 응용 분야에서 스웜은 기존 AI 모델을 효과적으로 통합하는 방법에 더 집중하며, 작업 편성과 팀 협업을 통해 기업 자동화와 팀 효율성을 높이는 데 주력합니다. 반면 AI16Z의 Eliza 프레임워크는 개발자에게 더 큰 자유를 제공하며, Llama, Claude 등 다양한 AI 모델을 지원하여 소셜 미디어 관리에서 금융 거래에 이르는 다양한 시나리오에 적용할 수 있는 범용적인 솔루션을 제공합니다.

전반적으로 스웜과 AI16Z는 AI 에이전트의 미래를 탐색하는 완전히 다른 경로를 걷고 있습니다. 스웜은 기업 고객에게 효율적인 협업과 기술력으로 어필하고 있으며, AI16Z의 Eliza는 유연한 적응력과 다양한 시나리오 적용성을 보여주고 있습니다. 두 회사 모두 혁신적이며, 이 치열한 경쟁 속에서 AI 에이전트의 미래가 어떻게 펼쳐질지 지켜볼 일입니다.

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