「虾马」之后,openJiuwen社区发布JiuwenSwarm,引领蜂群智能体新架构,开启「养蜂」时代

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「虾马」之后,openJiuwen社区发布JiuwenSwarm,引领蜂群智能体新架构,开启「养蜂」时代
8538点击    2026-05-18 17:42

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


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。


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


一、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 —— 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


二、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


2.1 全栈技术体系


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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,可针对不成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 —— 越用却强的飞轮


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


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2.2 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)


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"。


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。如狼人杀里的玩家,就是这种姿态。


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HITS 是沉浸式参与,HOTS 是全局调度 —— 两种模式是人与 Agent 团队协作的两种最核心姿态。


三、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 Coordination Engineering 这套技术体系带来的惊人效果!


3.1 JiuwenSwarm 实现多 Agent 协同,提升智力


  • 案例 1:多学科医疗专家团队联合会诊,提升诊断效果


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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。


各科专家 Agent 各司其职、就本领域分析病情原因,并实时沟通诊断思路,求同存异,最终汇总为一份准确的诊断结果和治疗建议。


整个协作过程实时可见,相比单专家诊断,可有效提升会诊的覆盖面和准确性


“多学科自动分诊医疗专家团队” 技能下载地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/0f26a2a5ec1f40b6a410e0539313f0e6


  • 案例 2:多智能体协同算子开发,提升昇腾算子生成质量


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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:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422


3.2 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


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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:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/8b6ef486bdc14c8784cc06a64da20927


3.3 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


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如该案例中,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


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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。


Tips:想实现 HOTS 和 HITS 的自由切换,可参考如下指令


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“狼人杀游戏” 团队技能下载地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/3877dbc05fba498b8ae6e50f24a0dd7b


  • 案例 3:沉浸式多学科课程辅导


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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:https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/ff43cba292574a2dadc5f2b0ee9d80ad


四、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。


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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。


五、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:


一套理念主张(Coordination Engineering)、一组全栈技术体系(Agent Swarm / Swarm Skills / Swarm Skills Hub / Swarm Skills 自演进)、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


文章来自于"机器之心",作者 "机器之心"。

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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0