역시 시장 속도 통과 + 폭력적인 세탁, $swarms가 다음 $arc가 될까요?

저자: 심조 TechFlow

비트코인이 하락하고 알트코인들이 붉게 물들 때, 1급 체인 상의 Meme들은 시장의 "안식처"로 잠시 자리 잡았다. 일부 고시가치의 Meme도 대세의 영향을 받아 지속적으로 하락할 수밖에 없지만, 새로운 인기 자산(또는 속통판이라고 부르는 것이 더 적합하다)에 대해서는 공포의 시장 정서가 최대한으로도 일부 외상만을 초래할 뿐이다.

지난 금요일, 기업급 다중 에이전트 협업 프레임워크 Swarms가 트위터에서 Pump.Fun을 통해 발행된 토큰 $swarms를 "청구"한다고 발표했다. "청구"라는 이유는 $swarms가 공식 발표 당일에 발행된 것이 아니라, 이틀 전에 이미 존재했기 때문이다. 당시 공식 보증이 없는 $swarms는 시장에서 일반적인 "사기판"으로 여겨져, 시가총액은 한때 아무도 관심을 두지 않는 6000달러의 저점에 머물렀다.

$arc의 성공 사례를 바탕으로, 황금색 로브를 입은 $swarms의 프레임워크 서사는 시장이 주저 없이 구매하도록 만들었다. 알트코인이 전반적으로 폭락한 "검은 금요일"에 $swarms는 시장이 가장 공포에 휩싸인 몇 시간 동안 단지 횡보하며 잠시 정리한 후, 곧바로 7000만 달러의 시가총액을 돌파했다.

Swarms의 공식 웹사이트와 기술 문서에서 제공된 관련 정보를 종합하여, 우리는 Swarms 프레임워크가 무엇을 하는지에 대한 초기 이해를 얻었다.

주: Meme 토큰의 가격 변동이 심각하며, 높은 위험이 존재하므로 투자자는 위험을 충분히 평가하고 신중하게 참여해야 합니다. 본 문서는 시장의 핫 이슈를 바탕으로 정보를 전달하는 것이며, 저자 및 플랫폼은 기사 내용의 완전성 및 정확성에 대해 어떠한 보증도 하지 않으며, 본 문서는 투자 조언이 아닙니다.

또 다시 기술파가 등장할까?

Swarms 공식 웹사이트의 명확한 토큰 주소 외에도, Swarms 프레임워크의 개발자 @KyeGomezB는 그날 토큰에 대한 논의를 지속적으로 진행했다.

Kye Gomes의 Github 페이지에 따르면, Swarms 프레임워크는 2000개 이상의 별을 획득했다($arc의 rig 프레임워크는 현재 1300개의 별을 보유하고 있다).

Github의 증명이 있기에, 최소한 $swarms 토큰의 하드코어 기술적 정체성은 확립되었다.

기업급 다중 에이전트 협업 프레임워크

Swarms 프레임워크는 원래 Web3 서비스를 위해 특별히 설계된 Crypto Native가 아니며, 그 핵심 위치는 "Swarms"라는 단어의 본래 의미인 ------ 벌떼로, 기업급 다중 에이전트 협업 프레임워크이다. 이는 단순한 AI 개발 도구가 아니라, 기업이 AI를 실제로 구현하는 과정에서 직면하는 문제를 해결하기 위한 완전한 솔루션이다.

실제 응용에서 Swarms는 기업이 여러 AI 에이전트 간의 협업을 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 완전한 도구 체인을 제공한다. 이러한 AI 에이전트는 서로 다른 언어 모델, 전문 도구 또는 사용자 정의된 지능체일 수 있으며, Swarms의 조정 하에 원활하게 협력하여 복잡한 비즈니스 작업을 수행할 수 있다.

기술 아키텍처 관점에서, Swarms 프레임워크는 다음과 같은 핵심 구성 요소를 포함한다:

• 작업 스케줄링 시스템: 복잡한 작업을 분해하고 적합한 AI 에이전트에 할당하는 역할

• 에이전트 관리 모듈: 각 AI 에이전트의 생애 주기와 상태를 관리

• 통신 미들웨어: 에이전트 간의 정보 전달을 정확하고 효율적으로 보장

• 모니터링 및 로그 시스템: 전체 시스템의 운영 상태를 실시간으로 추적

기업 응용 측면에서, Swarms는 다음을 제공한다:

• 높은 가용성 보장: 자동 오류 수정 및 복구 메커니즘

• 완전한 모니터링 시스템: AI 에이전트의 성능과 상태를 실시간으로 추적

• 유연한 확장 능력: 새로운 AI 기능과 비즈니스 논리를 쉽게 추가

• 보안 고려: 완벽한 권한 관리 및 데이터 보호 메커니즘

Swarms의 작동 방식을 이해하기 위해, 우리는 하나의 교향악단에 비유할 수 있다:

대형 오케스트라가 교향곡을 연주하는 모습을 상상해 보라. 전통적인 AI 솔루션은 모든 악기를 동시에 연주하려는 만능 선수가 같다. 반면 Swarms는 각 "연주자"(AI 에이전트)가 자신의 전문 분야에 집중하여 "지휘자"(Swarms 프레임워크)의 조정 하에 협력하여 연주하도록 한다. 악보는 전체 시스템의 표준화된 작업 흐름이며, 리허설은 시스템의 지속적인 최적화 과정이다.

예를 들어 전자상거래 시나리오에서 사용자가 개인화된 쇼핑 추천이 필요할 때, 시스템은 자동으로 여러 전문 에이전트를 조정한다. 사용자 프로필 분석 에이전트는 사용자의 요구를 깊이 이해하고, 상품 추천 에이전트는 이를 바탕으로 가장 적합한 상품을 선별하며, 평가 분석 에이전트는 사용자 피드백을 정리하고, 마지막으로 대화 도우미 에이전트가 이러한 정보를 통합하여 사용자에게 친근한 제안을 제시한다. 이러한 에이전트들은 각자의 역할을 수행하면서도 원활하게 협력하여 최종적으로 사용자에게 정확한 서비스를 제공한다.

동종 분야의 다른 프로젝트와의 차이점은 무엇인가?

AI 프레임워크 분야의 제품으로서, ELIZA 프레임워크를 가진 $ai16z&$ELIZA나 rig 프레임워크를 기반으로 한 $arc 모두 시장이 기본 시설 개념을 인정하는 가격을 보여준다.

그렇다면 Swarms 프레임워크는 다른 두 프로젝트와 경쟁 관계에 있는가? 아니면 서로의 장점을 살려 협력할 수 있는가?

트위터 사용자 @tmel0211는 세 가지 프레임워크 간의 가능한 연관성을 요약했다:

1. ELIZA에서 RIG(ARC), 그리고 Swarms로의 표준과 프레임워크 진화 논리는 문제가 없다. ELIZA는 경량화된 빠른 배포를 주로 하여 AI 에이전트를 만들고, ARC는 Rust 언어를 사용하여 AI 에이전트 시스템의 작업 시 자원 최적화와 성능을 향상시키기를 기대하며, Swarms는 다중 AI 에이전트 협업의 복잡한 작업 분해 및 조정 프레임워크를 구축하고자 한다. 그 다중 에이전트 혼합 편성 메커니즘, 유연한 조합 직렬 및 병렬 메커니즘, 다층 메모리 처리 아키텍처를 보면, 기술 진화 논리의 필요성과 발전 방향이 매우 합리적이다.

2. 이론적으로, Swarms는 ARC를 통합할 수 있고, ARC는 ELIZA를 최적화할 수 있다. 세 가지 프레임워크 모두 모듈화 설계의 사고를 가지고 있으며, 기술 비전이 점점 더 거대해지고 있다. 이는 지나치게 "개념화"된 우려점이 될 수 있으며, 현재의 표준 프레임워크는 평가할 시점에 이르지 않았다. 프레임워크 코드 라이브러리의 완성도를 관찰하고, 해당 프레임워크 기반의 단일 AI 응용이 실제로 구현되는 상황을 살펴봐야 한다. 초기 기술의 우열을 판단하기 어려운 경우, 실제 응용 상황을 기준으로 삼아야 한다; 기술은 공중에 떠 있을 수 있지만, 응용 상호작용 경험은 반드시 현실에 뿌리를 두어야 한다.

명백히, ELIZA, RIG, 또는 Swarms 모두 그 실행 가능성과 확장 공간이 아직 초기 단계에 있으며, 서로 다른 언어 프레임워크는 AI 대규모 채택 과정에서 직면하는 다양한 문제를 해결하는 데 주력하고 있으며, "상호 협력"은 미래 각 프레임워크 간의 피할 수 없는 주제가 될 것이다.

창립자가 의혹을 받다, 가격이 요동치다

시장이 처음부터 $swarms의 서사를 인정했지만, 상황은 항상 순조롭게 진행되지 않았다.

$swarms 토큰이 폭발적으로 인기를 끌던 날, $ai16z의 창립자 Shaw @shawmakesmagic는 트위터에서 Swarms 프레임워크의 개발자 @KyeGomezB를 공개적으로 비판하며 "나는 정말로 다른 사람의 문제를 공개적으로 지적하는 것을 좋아하지 않는다. 이렇게 하는 것은 우리의 프로젝트에 큰 위험이 되며, 많은 사람들을 긴장하게 만들고, 나는 열심히 일하는 개발자들을 낙담시키고 싶지 않다. 하지만 어떤 사람들은 다른 사람의 작업 결과를 훔치고, 공로를 가로채려 한다."고 말했다. 그리고 Kye의 표절 행위를 입증하기 위해 23년의 Reddit 게시물을 인용했다. 이 게시물에서는 하나의 Github 레포가 타인의 결과물을 훔친 흔적이 있을 수 있다고 지적하며, 해당 레포는 Swarms 개발자 Kye의 것이다.

Shaw의 FUD는 $swarms의 가격을 거의 반토막 내게 했다. 그러나 이러한 FUD에 직면한 Swarms의 창립자 Kye는 굴하지 않고, 트위터에서 반격하며 Swarms 프레임워크를 기반으로 한 응용 프로그램 Medicalswarm의 새로운 토큰 $mcs를 발행하여 자신의 프레임워크가 무용지물이 아니라 "조금은 가치가 있다"는 것을 증명하고자 했다.

Kye가 AI Meme의 플레이 방식에 익숙하지 않았던 것일 수도 있고, $swarms의 합의가 아직 확고하지 않고 가격이 하락세에 있을 때 새로운 토큰을 발행하는 이 행동이 많은 이해하지 못하는 플레이어들에게 $swarms의 개발자가 이 프로젝트를 포기한 것으로 인식되게 했다. 그래서 $mcs의 발사는 처음에는 $swarms를 구하는 데 도움이 되지 않았고, 오히려 $swarms는 더 깊이 하락하게 되었으며, 시가총액은 7400만 달러의 고점에서 한때 600만 달러로 떨어졌고, 새로운 토큰 $mcs도 함께 폭락했다.

그러나 경험이 부족한 Kye는 이러한 상황을 보고 자신의 처리 방식이 잘못되었음을 깨닫고, 이후 긴급하게 라이브 방송을 시작하여 자신이 정말로 진지하게 구축할 것임을 발표하고, 자신이 보유한 $swarms 토큰을 1년 동안 잠금한다고 방송했다. 아마도 창립자가 여러 FUD에 직면하여 정말로 자신을 증명하고 싶었거나, 뒤에서 누군가의 조언을 받아 이러한 조치를 통해 자금을 모으려 했을 것이다. 어쨌든 이러한 일련의 행동은 많은 초기 투자자들을 탈락시켰고, 시장은 다시 $swarms를 구매하기 시작하여 시가총액이 점차 회복되어 3000만 달러 정도로 안정되었다.

요약

작성 시점에서 $swarms의 가격 추세는 점차 안정되었고, 시가총액은 여전히 4000만 달러 정도이다.

$swarms의 "속통 스크립트"는 $arc와 유사하며, 기술적 배경을 가진 토큰으로서 시장이 미친 듯이 구매한 후 1000만 달러의 시가총액에 도달했다. 그러나 이익 실현이 이루어지고, 시장 인식이 확립되며, 커뮤니티 합의가 형성되는 데는 시간이 필요하므로 이러한 종류의 토큰은 초기에는 반드시 변동성이 있을 것이다.

이 프로젝트가 창립자가 주장하는 것처럼 정말로 가치가 있는지 여부는 시장이 스스로 판단할 것이다.