openJiuwen Community Launches JiuwenSwarm, Ushering in the Era of Swarm Intelligence

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允中发自凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，华为支持的开源AI Agent平台社区openJiuwen发布并开源了蜂群智能体JiuwenSwarm。 从“一只龙虾”到“一群蜂”。变的不只是名字，而是底层范式。 让多个AI智能体像蜂群一样高效协作、自主演进，正式按下“群体智能”的加速键，开启AI时代的“养蜂”序幕。 这背后，是openJiuwen提出的下一跳范式主张——Coordination Engineering（协同工程）的一次完整落地。 要读懂这次升级，先得回答一个问题： 为什么是现在，从Harness走向Coordination？ 为什么从Harness走向Coordination？ 把时间线拉长一点看，从Prompt Engineering到Context Engineering，再到今年初的Harness Engineering，AI Agent领域的工程范式其实一直在持续更迭： Prompt Engineering：调试提示词，让模型理解任务； Context Engineering：组织Agent的上下文、记忆、工具、状态； Harness Engineering：今年开年以来席卷行业的关键词，围绕单Agent的工程化、轨迹管理、错误恢复、长程执行一路卷到极致。 而紧接着浮现出的下一个工程命题是： 如何让多个Agent，像一支精锐团队一样协同作战？ 毕竟，真实世界里那些真正复杂的任务，如跨领域深度调研、大型软件项目交付、多角色协同决策、复杂业务流程编排——从来都不是“一个人”能搞定的，而是需要一支团队。 软件需要产品+研发+测试+SRE；教育需要多学科老师+家长+本人；医疗需要分诊师+多个科室医疗专家…… 这就是openJiuwen提出的下一跳范式：Coordination Engineering（协同工程）——围绕“多Agent协同”的工程化范式。 而这一次，openJiuwen把“协同”这件事从理念，做成了一整套可跑、可装、可共建、且全套开源的工程交付： JiuwenSwarm。 Coordination Engineering核心设计理念 要让一支Agent团队真正work起来，需要解决一连串递进的问题： 多个Agent怎么自主分工、动态协商？这是“协同”的起点； 协同跑通的最佳实践和角色搭配，怎么沉淀成可复用的资产？协同不能每次从零开始； 沉淀下来的能力，怎么在开发者之间流通、复用、二次创作？经验只有被分享才能放大价值； 整套系统怎么越用越强，而不是越跑越僵？否则它就是个静态框架，撑不起“群体智能”。 这四个问题环环相扣，每一个都是上一个的必要延伸。 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，加上贯穿始终的Swarm Skills自演进。 全栈技术体系 四个关键组件，环环相扣： Agent Swarm——让多个Agent“成军” 这是整套体系的内核。 Agent Swarm提供一套多智能体团队的协同机制，让多个Agent能够自主分工、动态协商、高效协作，完成从“单兵作战”到“精锐团队”的关键跨越。 JiuwenSwarm支持成员对不同模型的路由，可针对不同角色提供合适能力的模型，减少负载压力，因材施教，提升整体效果。 Swarm Skills——让“一支团队”沉淀成“一套作战能力” Agent Swarm解决的是“怎么协作”，Swarm Skills解决的则是“怎么沉淀”。 它把团队协作中跑通的最佳实践、SOP、角色搭配、调度策略，标准化封装成可复用的“团队级技能”—— 让“一支优秀的Agent团队”，变成“一套任何场景下都能即插即用的作战能力”。 Swarm Skills Hub——团队技能的共享市场 有了能力沉淀，下一步自然是流通。 Swarm Skills Hub打通了一个开放的共享生态，让团队级的协作经验在开发者社区中流通、复用、二次创作。 地址：https://swarmskills.openjiuwen.com/ Swarm Skills自演进——越用越强的飞轮 最具想象空间的，是这个闭环的最后一环。 团队在实际执行任务的过程中，JiuwenSwarm的演进引擎持续观察任务拆解、角色调度、消息往来等完整轨迹，自动从轨迹里反推出可复用的Swarm Skill，提交用户审批即可入库。 自演进同时在两个层面进行： 团队层：根据任务执行轨迹自动增减角色、补充约束规则、优化协作流程，让Leader的规划与管控能力持续提升； 成员层：把每位Teammate在实战中遇到的工具报错、接口超时、调用技巧等经验沉淀下来，再遇到同类问题直接解决，不重复踩坑。团队在进步，每位成员也在成长。 人如何参与协同：HOTS & HITS 从团队协作到经验沉淀，从技能共享到持续演进，四大核心能力形成了完整闭环。 但在这套协同骨架之上，还有一个更根本、也更现实的问题——人，怎么和这支Agent团队一起协作？ JiuwenSwarm给出了两种模式：HOTS（Human on the Swarm）和HITS（Human in the Swarm）。 1、HOTS（Human on the Swarm）：人，是Agent团队的指挥官 人站在更高的位置上，实时观察整个Agent团队的运行状态：任务进展、角色负载、协作瓶颈…… 需要介入时，随时下场——调整任务优先级、切换Agent角色、中途变更方案，指挥粒度可细到单条指令，也可粗到一句“换个方向”。 2、HITS（Human in the Swarm）：人，也是团队中的一名成员 人不再是场外指挥，而是和Agent同队、同场景、同流程、实时协作、共同推演—— 人，就是蜂群里的一只“蜂”，与其他Agent共同协作。 如同狼人杀里的玩家一样，就是这种姿态。 HITS是沉浸式参与，HOTS是全局调度，这两种模式是人与Agent团队协作的两种最核心姿态。 JiuwenSwarm实战效果 接下来看看JiuwenSwarm在医疗、教育、内容创作、游戏等领域的实战效果，切身感受Coordination Engineering这套技术体系带来的惊人效果。 JiuwenSwarm实现多Agent协同，提升智力 案例1：多智能体协同算子开发，提升昇腾算子生成质量 JiuwenSwarm针对Coding场景提供了TUI模式，昇腾算子生成中各专家可各自承担算法设计、Kernel实现与性能优化等角色，在协同中实现算子从论文到工程的落地过程。 整个协作过程实时可见，各专家各司其职、协同优化，相比单智能体生成可有效提升复杂算子的开发效率与生成质量。 “昇腾算子开发&优化团队”技能下载地址：[Swarm Skills Hub] https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422 案例2：多学科医疗专家团队联合会诊，提升诊断效果 该案例中由23位不同专科的AI医学专家组成医疗团队，可根据用户病情按需动态创建多个不同专家成员进行联合会诊。 各位“专家”就本领域分析病情原因，并**实时沟通诊断结果，求同存异**，给出最终准确的诊断结果和建议方案。 整个协作过程实时可见，各专家各司其职、求同存异，**相比单专家诊断有效提升会诊水平**。 “昇腾算子开发&优化团队”技能下载地址：Swarm Skills Hub https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422 Swarm Skills沉淀团队经验，群体演进，越用越好 案例：短视频生产创作，沉淀经验群体演进 用户首次发起短视频创作任务，Leader组建临时团队完成创作，JiuwenSwarm演进引擎识别出可复用的协作模式，自动生成短视频创作的Swarm Skill提交用户审批。 基于该技能再次执行创作任务，演进引擎识别到角色形象与画风不一致、用户有想发视频平台的诉求等信号，据此生成演进内容，新增高点击率标题文案角色，优化技能。 基于优化后的Swarm Skill再次执行，视频效果进一步提升，并同步产出适配多个主流短视频平台的高点击率标题文案—— 用得越多、经验越丰富、团队越强。 “短视频制作团队”技能下载地址：[Swarm Skills Hub] https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/8b6ef486bdc14c8784cc06a64da20927 JiuwenSwarm支持不同模型路由及人类角色（HOTS/HITS）配置 案例1：多模型参与，狼人杀游戏博弈 如该案例中，其对狼人杀游戏里的不同成员使用了不同模型的路由。 同时，Human可通过“上帝视角”，对全局游戏进行操控，即HOTS（Human on the Swarm）模式。 案例2：“人”沉浸式体验狼人杀小游戏 想要沉浸式参与多Agent协同？ JiuwenSwarm提供了HITS（Human in the Swarm）模式： Human作为玩家中的一员，可以是狼人、可以是预言家、可以是普通村民。 和几位AI队友玩家一起讨论、投票、发言、伪装、带节奏；其他Agent会读你的发言、推理你的身份、决定要不要“带飞”你或“票”你。 “狼人杀游戏”团队技能下载地址：[Swarm Skills Hub] https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/3877dbc05fba498b8ae6e50f24a0dd7b Tips：想实现HOTS和HITS的自由切换，可参考如下指令： 案例3：沉浸式多学科课程辅导 孩子和家长可以“以身入局”，与其他学科老师智能体进行深度互动，实现对学生课业的专业辅导。 Human切换为学生身份时，与老师们互动，老师可以针对学生的问题与回答，来评估学生对本学科知识的掌握情况，给出学习建议； Human切换为家长身份时，可以与各位老师了解孩子学习情况，讨论监督和激励机制。 ”学业成长教练团“团队技能下载地址：[Swarm Skills Hub] https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/ff43cba292574a2dadc5f2b0ee9d80ad 协同背后：openJiuwen Harness提供硬实力 JiuwenSwarm的蜂群协同能力十分亮眼，但每只蜂的底座openJiuwen Harness——同样是硬实力的来源。 没有单Agent的强执行力，再精妙的协同机制也难以落地。 这一点，在权威评测集PinchBench上得到了直接验证。 PinchBench是由Kilo.ai团队发布的Agent综合能力评测基准，任务覆盖代码开发、创意写作、文档处理、会议管理、内容转换、文件操作等多个领域。 由于其任务设计贴近真实业务场景、评估维度全面，已成为衡量Agent执行能力的重要参考。 在PinchBench评测结果上，JiuwenSwarm以94.2%的综合得分取得业界SOTA，相比OpenClaw（91.6%）提升近3个百分点，同时在token消耗上也有明显优势，平均token消耗降低34.8%—— 更高的准确率，更低的成本消耗。 同时，openJiuwen在记忆机制上效果也很亮眼，在长期对话领域权威评测集LOCOMO上记忆准确率达到85%（使用8B大模型进行记忆加工、问答和结果判别），优于业界各大主流记忆系统。 这些结果并非偶然，而是openJiuwen Harness在DeepAgent架构、上下文工程、长期记忆机制等方面持续打磨出的成熟能力，使得JiuwenSwarm的每一位“队员”都具备扎实的任务执行力。 结语：全套开源，一起做AI时代的“养蜂人” 回过头看，从Harness Engineering到Coordination Engineering，再到今天的JiuwenSwarm，openJiuwen社区做了一件非常超前的事。 当行业刚刚把视线从“更强的单Agent”转向“更强的Agent团队”，openJiuwen已经把这条路上完整的一段铺了出来： 1、一套理念主张（Coordination Engineering） 2、一组全栈技术体系（Agent Swarm / Swarm Skills / Swarm Skills Hub / Swarm Skills 自演进） 3、一个标杆智能体（JiuwenSwarm） 并且，全套能力开源。 多Agent协同是共识，但能把共识第一时间做成一整套可跑、可装、可共建、还全栈开源的工程交付。目前能做到的，没有几家。 AI Agent的星辰大海，注定不是一个无所不能的“超级个体”，而是一群各有所长、彼此协同、不断进化的“群体智能”。 而JiuwenSwarm，给这条路标了第一面旗，让每一位用户，都能轻松“养”出自己的智能体蜂群。 关于openJiuwen openJiuwen是华为支持的开源AI Agent平台社区，由华为2012实验室与华为云AgentArts团队联合构建。其标杆智能体JiuwenSwarm，沉淀了openJiuwen平台在Harness工程、多智能体协同、自演进等关键方向上的完整能力。 JiuwenSwarm，全套开源，欢迎共建 JiuwenSwarm（AtomGit）：https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenswarm JiuwenSwarm（GitHub）：https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenswarm Swarm Skills Hub：https://swarmskills.openjiuwen.com/ 欢迎你上传自己的团队技能至Swarm Skills Hub，让蜂群经验在社区流动起来。 让我们一起，养蜂造蜜！

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