機器之心發布
剛剛,華為支持的開源 AI Agent 平臺社區openJiuwen 發布并開源了蜂群智能體 JiuwenSwarm。
讓多個 AI 智能體像蜂群一樣高效協作、自主演進,正式按下 "群體智能" 的加速鍵,開啟 AI 時代的 "養蜂" 序幕。
從 "一只龍蝦" 到 "一群蜂"。
變的不只是名字,而是底層范式 —— 讓多個 AI 智能體像蜂群一樣高效協作、自主演進,正式按下 "群體智能" 的加速鍵,開啟 AI 時代的 "養蜂" 序幕。
這背后,是 openJiuwen 提出的下一跳范式主張 ——Coordination Engineering(協同工程)—— 的一次完整落地。
要讀懂這次升級,先得回答一個問題:
為什么是現在,從 Harness 走向 Coordination?
一、為什么從 Harness 走向 Coordination?
把時間線拉長一點看,從 Prompt Engineering 到 Context Engineering,再到今年初的 Harness Engineering,AI Agent 領域的工程范式其實一直在持續更迭:
- Prompt Engineering:調試提示詞,讓模型理解任務;
- Context Engineering:組織 Agent 的上下文、記憶、工具、狀態;
- Harness Engineering:今年開年以來席卷行業的關鍵詞 —— 圍繞單 Agent 的工程化、軌跡管理、錯誤恢復、長程執行一路卷到極致。
而緊接著浮現出的下一個工程命題是 ——
如何讓多個 Agent,像一支精銳團隊一樣協同作戰?
畢竟,真實世界里那些真正復雜的任務 —— 跨領域深度調研、大型軟件項目交付、多角色協同決策、復雜業務流程編排 ——從來都不是 "一個人" 能搞定的,而是需要一支團隊。
軟件需要產品 + 研發 + 測試 + SRE;
教育需要多學科老師 + 家長 + 本人;
醫療需要分診師 + 多個科室醫療專家...
這就是 openJiuwen 提出的下一跳范式:Coordination Engineering(協同工程)—— 圍繞 "多 Agent 協同" 的工程化范式。
而這一次,openJiuwen 把 "協同" 這件事 —— 從理念,做成了一整套可跑、可裝、可共建、且全套開源的工程交付:JiuwenSwarm。
二、Coordination Engineering 核心設計理念
要讓一支 Agent 團隊真正 work 起來,需要解決一連串遞進的問題 ——
- 多個 Agent 怎么自主分工、動態協商?這是 "協同" 的起點;
- 協同跑通的最佳實踐和角色搭配,怎么沉淀成可復用的資產?協同不能每次從零開始;
- 沉淀下來的能力,怎么在開發者之間流通、復用、二次創作?經驗只有被分享才能放大價值;
- 整套系統怎么越用越強,而不是越跑越僵?否則它就是個靜態框架,撐不起 "群體智能"。
這四個問題環環相扣 —— 每一個都是上一個的必要延伸。
JiuwenSwarm 給出的答案,是一組對應的全棧技術體系:Agent Swarm、Swarm Skills、Swarm Skills Hub,加上貫穿始終的 Swarm Skills 自演進。
2.1 全棧技術體系
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四個關鍵組件,環環相扣:
Agent Swarm —— 讓多個 Agent "成軍"
這是整套體系的內核。Agent Swarm 提供一套多智能體團隊的協同機制,讓多個 Agent 能夠自主分工、動態協商、高效協作,完成從 "單兵作戰" 到 "精銳團隊" 的關鍵跨越。
JiuwenSwarm 支持成員對不同模型的路由,可針對不成角色提供合適能力的模型,減少負載壓力,因材施教,提升整體效果。
Swarm Skills —— 讓 "一支團隊" 沉淀成 "一套作戰能力"
Agent Swarm 解決的是 "怎么協作",Swarm Skills 解決的則是 "怎么沉淀"。
它把團隊協作中跑通的最佳實踐、SOP、角色搭配、調度策略,標準化封裝成可復用的 "團隊級技能"—— 讓 "一支優秀的 Agent 團隊",變成 "一套任何場景下都能即插即用的作戰能力"。
Swarm Skills Hub —— 團隊技能的共享市場
有了能力沉淀,下一步自然是流通。Swarm Skills Hub 打通了一個開放的共享生態,讓團隊級的協作經驗在開發者社區中流通、復用、二次創作。
地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/
?? Swarm Skills 自演進 —— 越用卻強的飛輪
最具想象空間的,是這個閉環的最后一環。團隊在實際執行任務的過程中,JiuwenSwarm 的演進引擎持續觀察任務拆解、角色調度、消息往來等完整軌跡,自動從軌跡里反推出可復用的 Swarm Skill,提交用戶審批即可入庫。
自演進同時在兩個層面進行。
- 團隊層:根據任務執行軌跡自動增減角色、補充約束規則、優化協作流程,讓 Leader 的規劃與管控能力持續提升
- 成員層:把每位 Teammate 在實戰中遇到的工具報錯、接口超時、調用技巧等經驗沉淀下來,再遇同類問題直接解決,不重復踩坑。團隊在進步,每位成員也在成長
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2.2 人如何參與協同:HOTS & HITS
從團隊協作到經驗沉淀,從技能共享到持續演進,四大核心能力形成了完整閉環。
但在這套協同骨架之上,還有一個更根本、也更現實的問題 ——人,怎么和這支 Agent 團隊一起協作?
JiuwenSwarm 給出了兩種模式:HOTS(Human on the Swarm)和HITS(Human in the Swarm)。
HOTS(Human on the Swarm):人,是 Agent 團隊的指揮官
人站在更高的位置上,實時觀察整個 Agent 團隊的運行狀態:任務進展、角色負載、協作瓶頸...
需要介入時,隨時下場 —— 調整任務優先級、切換 Agent 角色、中途變更方案,指揮粒度可細到單條指令,也可粗到一句 "換個方向"。
HITS(Human in the Swarm):人,也是團隊中的一名成員
人不再是場外指揮,而是和 Agent 同隊、同場景、同流程、實時協作、共同推演—— 人,就是蜂群里的一只 "蜂",與其他 Agent 共同協作。如狼人殺里的玩家,就是這種姿態。
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HITS 是沉浸式參與,HOTS 是全局調度—— 兩種模式是人與 Agent 團隊協作的兩種最核心姿態。
三、JiuwenSwarm 實戰效果
接下來看看 JiuwenSwarm 在醫療、教育、內容創作、游戲等領域的實戰效果。切身 Coordination Engineering 這套技術體系帶來的驚人效果!
3.1 JiuwenSwarm 實現多 Agent 協同,提升智力
- 案例 1:多學科醫療專家團隊聯合會診,提升診斷效果
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TbMQqpAP60vS0D88C8nlQ
該案例中由 23 位不同專科的 AI 醫學專家組成醫療團隊,可根據用戶病情按需動態創建多個不同專家成員進行聯合會診。
各科專家 Agent 各司其職、就本領域分析病情原因,并實時溝通診斷思路,求同存異,最終匯總為一份準確的診斷結果和治療建議。
整個協作過程實時可見,相比單專家診斷,可有效提升會診的覆蓋面和準確性。
“多學科自動分診醫療專家團隊” 技能下載地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/0f26a2a5ec1f40b6a410e0539313f0e6
- 案例 2:多智能體協同算子開發,提升昇騰算子生成質量
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TbMQqpAP60vS0D88C8nlQ
JiuwenSwarm針對Coding場景提供了TUI模式,昇騰算子生成中各專家可各自承擔算法設計、Kernel 實現與性能優化等角色,在協同中實現算子從論文到工程的落地過程。
整個協作過程實時可見,各專家各司其職、協同優化,相比單智能體生成可有效提升復雜算子的開發效率與生成質量。
“昇騰算子開發 & 優化團隊” 技能下載地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
3.2 Swarm Skills 沉淀團隊經驗,群體演進,越用越好
- 案例:短視頻生產創作,沉淀經驗群體演進
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TbMQqpAP60vS0D88C8nlQ
用戶首次發起短視頻創作任務,Leader 組建臨時團隊完成創作,JiuwenSwarm 演進引擎識別出可復用的協作模式,自動生成短視頻創作的 Swarm Skill提交用戶審批。
基于該技能再次執行創作任務,演進引擎識別到角色形象與畫風不一致、用戶有想發視頻平臺的訴求等信號,據此生成演進內容,新增高點擊率標題文案角色,優化技能。
基于優化后的 Swarm Skill 再次執行,視頻效果進一步提升,并同步產出適配多個主流短視頻平臺的高點擊率標題文案 ——用得越多、經驗越豐富、團隊越強。
“短視頻制作團隊” 技能下載地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/8b6ef486bdc14c8784cc06a64da20927
3.3 JiuwenSwarm 支持不同模型路由及人類角色(HOTS/HITS)配置
- 案例 1:多模型參與,狼人殺游戲博弈
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TbMQqpAP60vS0D88C8nlQ
如該案例中,對狼人殺游戲里的不同成員使用了不同模型的路由。
同時 Human 可通過 “上帝視角”,對全局游戲進行操控,即 HOTS(Human on the Swarm)模式
- 案例 2:“人” 沉浸式體驗狼人殺小游戲
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TbMQqpAP60vS0D88C8nlQ
想要沉浸式參與多 Agent 協同?JiuwenSwarm 提供了 HITS(Human in the Swarm)模式:
Human 作為玩家中的一員,可以是狼人、可以是預言家、可以是普通村民。和幾位 AI 隊友玩家一起討論、投票、發言、偽裝、帶節奏;其他 Agent 會讀你的發言、推理你的身份、決定要不要 "帶飛" 你或 "票" 你。
Tips:想實現 HOTS 和 HITS 的自由切換,可參考如下指令
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“狼人殺游戲” 團隊技能下載地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/3877dbc05fba498b8ae6e50f24a0dd7b
- 案例 3:沉浸式多學科課程輔導
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/2TbMQqpAP60vS0D88C8nlQ
孩子和家長可以 “以身入局”,與其他學科老師智能體進行深度互動,實現對學生課業的專業輔導。
Human 切換為學生身份時,與老師們互動,老師可以針對學生的問題與回答評估學生對本學科知識的掌握情況,給出學習建議;
Human 切換為家長身份時,可以與各位老師了解孩子學習情況,討論監督和激勵機制。
“學業成長教練團” 團隊技能下載地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/ff43cba292574a2dadc5f2b0ee9d80ad
四、協同背后:openJiuwen Harness 提供硬實力
JiuwenSwarm 的蜂群協同能力十分亮眼,但每只蜂的底座 ——openJiuwen Harness—— 同樣是硬實力的來源。沒有單 Agent 的強執行力,再精妙的協同機制也難以落地。
這一點,在權威評測集PinchBench上得到了直接驗證。
PinchBench 是由 Kilo.ai 團隊發布的 Agent 綜合能力評測基準,任務覆蓋代碼開發、創意寫作、文檔處理、會議管理、內容轉換、文件操作等多個領域。由于其任務設計貼近真實業務場景、評估維度全面,已成為衡量 Agent 執行能力的重要參考。
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在 PinchBench 評測結果上,JiuwenSwarm 以94.2% 的綜合得分取得業界 SOTA,相比 OpenClaw(91.6%)提升近 3 個百分點,同時在 token 消耗上也有明顯優勢,平均 token 消耗降低34.8%—— 更高的準確率,更低的成本消耗。同時,openJiuwen在記憶機制上效果也很亮眼,在長期對話領域權威評測集LOCOMO上記憶準確率達到 85%(使用8B大模型進行記憶加工、問答和結果判別),優于業界各大主流記憶系統。
這些結果并非偶然,而是 openJiuwen Harness 在 DeepAgent 架構、上下文工程、長期記憶機制等方面持續打磨出的成熟能力,使得 JiuwenSwarm 的每一位 "隊員" 都具備扎實的任務執行力。
五、結語:全套開源,一起做 AI 時代的 "養蜂人"
回過頭看,從 Harness Engineering 到 Coordination Engineering,再到今天的 JiuwenSwarm,openJiuwen 社區做了一件非常 "超前" 的事 ——
當行業剛剛把視線從 "更強的單 Agent" 轉向 "更強的 Agent 團隊",openJiuwen 已經把這條路上完整的一段鋪了出來:
一套理念主張(Coordination Engineering)、一組全棧技術體系(Agent Swarm / Swarm Skills / Swarm Skills Hub / Swarm Skills 自演進)、一個標桿智能體(JiuwenSwarm)—— 并且,全套能力開源。
多 Agent 協同是共識,但能把共識第一時間做成一整套可跑、可裝、可共建、還全棧開源的工程交付 —— 目前能做到的,沒有幾家。
AI Agent 的星辰大海,注定不是一個無所不能的 "超級個體" ——而是一群各有所長、彼此協同、不斷進化的 "群體智能"。
而 JiuwenSwarm,給這條路標了第一面旗,讓每一位用戶,都能輕松 “養” 出自己的智能體蜂群!
關于 openJiuwen
openJiuwen 是華為支持的開源 AI Agent 平臺社區,由華為 2012 實驗室與華為云 AgentArts 團隊聯合構建。其標桿智能體 JiuwenSwarm,沉淀了 openJiuwen 平臺在 Harness 工程、多智能體協同、自演進等關鍵方向上的完整能力。
JiuwenSwarm,全套開源,歡迎共建
- JiuwenSwarm(AtomGit):https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenswarm
- JiuwenSwarm(GitHub):https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenswarm
- Swarm Skills Hub:https://swarmskills.openjiuwen.com/
歡迎你上傳自己的團隊技能至 Swarm Skills Hub,讓蜂群經驗在社區流動起來。
讓我們一起,養蜂造蜜!
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