openJiuwen社群開源新招:重磅釋出JiuwenSwarm,拉開群體智慧“養蜂”序幕
華為支援的openJiuwen社群釋出並開源了蜂群智慧體JiuwenSwarm,提出Coordination Engineering(協同工程)新正規化,實現多AI智慧體高效協作、自主演進,開啟AI時代“養蜂”序幕。
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openJiuwen社群開源新招:重磅釋出JiuwenSwarm,拉開群體智慧“養蜂”序幕
思邈 2026-05-18 18:26:46
來源:量子位
底層正規化變了
允中 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
剛剛,華為支援的開源AI Agent平臺社群openJiuwen釋出並開源了蜂群智慧體JiuwenSwarm。
從“一隻龍蝦”到“一群蜂”。變的不只是名字,而是底層正規化。
讓多個AI智慧體像蜂群一樣高效協作、自主演進,正式按下“群體智慧”的加速鍵,開啟AI時代的“養蜂”序幕。
這背後,是openJiuwen提出的下一跳正規化主張——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:
為什麼是現在,從Harness走向Coordination?
為什麼從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領域的工程正規化其實一直在持續更迭:
Prompt Engineering:除錯提示詞,讓模型理解任務;
Context Engineering:組織Agent的上下文、記憶、工具、狀態;
Harness Engineering:今年開年以來席捲行業的關鍵詞,圍繞單Agent的工程化、軌跡管理、錯誤恢復、長程執行一路捲到極致。
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,真實世界裡那些真正複雜的任務,如跨領域深度調研、大型軟體專案交付、多角色協同決策、複雜業務流程編排——從來都不是“一個人”能搞定的,而是需要一支團隊。
軟體需要產品+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提出的下一跳正規化:Coordination Engineering(協同工程)——圍繞“多Agent協同”的工程化正規化。
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。
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怎麼自主分工、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,怎麼沉澱成可複用的資產?協同不能每次從零開始;
沉澱下來的能力,怎麼在開發者之間流通、複用、二次創作?經驗只有被分享才能放大價值;
整套系統怎麼越用越強,而不是越跑越僵?否則它就是個靜態框架,撐不起“群體智慧”。
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。
全棧技術體系
四個關鍵元件,環環相扣:
Agent Swarm——讓多個Agent“成軍”
這是整套體系的核心。
Agent Swarm提供一套多智慧體團隊的協同機制,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支援成員對不同模型的路由,可針對不同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”沉澱成“一套作戰能力”
Agent Swarm解決的是“怎麼協作”,Swarm Skills解決的則是“怎麼沉澱”。
它把團隊協作中跑通的最佳實踐、SOP、角色搭配、排程策略,標準化封裝成可複用的“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
有了能力沉澱,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群中流通、複用、二次創作。
地址:https://swarmskills.openjiuwen.com/
Swarm Skills自演進——越用越強的飛輪
最具想象空間的,是這個閉環的最後一環。
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、角色排程、訊息往來等完整軌跡,自動從軌跡裡反推出可複用的Swarm Skill,提交使用者審批即可入庫。
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、最佳化協作流程,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、介面超時、呼叫技巧等經驗沉澱下來,再遇到同類問題直接解決,不重複踩坑。團隊在進步,每位成員也在成長。
人如何參與協同:HOTS & HITS
從團隊協作到經驗沉澱,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,怎麼和這支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)。
1、HOTS(Human on the Swarm):人,是Agent團隊的指揮官
人站在更高的位置上,即時觀察整個Agent團隊的執行狀態:任務進展、角色負載、協作瓶頸……
需要介入時,隨時下場——調整任務優先順序、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”。
2、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、即時協作、共同推演——
人,就是蜂群裡的一隻“蜂”,與其他Agent共同協作。
如同狼人殺裡的玩家一樣,就是這種姿態。
HITS是沉浸式參與,HOTS是全域性排程,這兩種模式是人與Agent團隊協作的兩種最核心姿態。
JiuwenSwarm實戰效果
接下來看看JiuwenSwarm在醫療、教育、內容創作、遊戲等領域的實戰效果,切身感受Coordination Engineering這套技術體系帶來的驚人效果。
JiuwenSwarm實現多Agent協同,提升智力
案例1:多智慧體協同運算元開發,提升昇騰運算元生成質量
JiuwenSwarm針對Coding場景提供了TUI模式,昇騰運算元生成中各專家可各自承擔演算法設計、Kernel實現與效能最佳化等角色,在協同中實現運算元從論文到工程的落地過程。
整個協作過程即時可見,各專家各司其職、協同最佳化,相比單智慧體生成可有效提升複雜運算元的開發效率與生成質量。
“昇騰運算元開發&最佳化團隊”技能下載地址:[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
案例2:多學科醫療專家團隊聯合會診,提升診斷效果
該案例中由23位不同專科的AI醫學專家組成醫療團隊,可根據使用者病情按需動態建立多個不同專家成員進行聯合會診。
各位“專家”就本領域分析病情原因,並即時溝通診斷結果,求同存異,給出最終準確的診斷結果和建議方案。
整個協作過程即時可見,各專家各司其職、求同存異,相比單專家診斷有效提升會診水平。
“昇騰運算元開發&最佳化團隊”技能下載地址:Swarm Skills Hub
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
Swarm Skills沉澱團隊經驗,群體演進,越用越好
案例:短影片生產創作,沉澱經驗群體演進
使用者首次發起短影片創作任務,Leader組建臨時團隊完成創作,JiuwenSwarm演進引擎識別出可複用的協作模式,自動生成短影片創作的Swarm Skill提交使用者審批。
基於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、使用者有想發影片平臺的訴求等訊號,據此生成演進內容,新增高點選率標題文案角色,最佳化技能。
基於最佳化後的Swarm Skill再次執行,影片效果進一步提升,並同步產出適配多個主流短影片平臺的高點選率標題文案——
用得越多、經驗越豐富、團隊越強。
“短影片製作團隊”技能下載地址:[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/8b6ef486bdc14c8784cc06a64da20927
JiuwenSwarm支援不同模型路由及人類角色(HOTS/HITS)配置
案例1:多模型參與,狼人殺遊戲博弈
如該案例中,其對狼人殺遊戲裡的不同成員使用了不同模型的路由。
同時,Human可透過“上帝視角”,對全域性遊戲進行操控,即HOTS(Human on the Swarm)模式。
案例2:“人”沉浸式體驗狼人殺小遊戲
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。
“狼人殺遊戲”團隊技能下載地址:[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/3877dbc05fba498b8ae6e50f24a0dd7b
Tips:想實現HOTS和HITS的自由切換,可參考如下指令:
案例3:沉浸式多學科課程輔導
孩子和家長可以“以身入局”,與其他學科老師智慧體進行深度互動,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,來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,可以與各位老師瞭解孩子學習情況,討論監督和激勵機制。
”學業成長教練團“團隊技能下載地址:[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/ff43cba292574a2dadc5f2b0ee9d80ad
協同背後:openJiuwen Harness提供硬實力
JiuwenSwarm的蜂群協同能力十分亮眼,但每隻蜂的底座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團隊釋出的Agent綜合能力評測基準,任務覆蓋程式碼開發、創意寫作、文件處理、會議管理、內容轉換、檔案操作等多個領域。
由於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。
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),優於業界各大主流記憶系統。
這些結果並非偶然,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”都具備紮實的任務執行力。
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社群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:
1、一套理念主張(Coordination Engineering)
2、一組全棧技術體系(Agent Swarm / Swarm Skills / Swarm Skills Hub / Swarm Skills 自演進)
3、一個標杆智慧體(JiuwenSwarm)
並且,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,註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“群體智慧”。
而JiuwenSwarm,給這條路標了第一面旗,讓每一位使用者,都能輕鬆“養”出自己的智慧體蜂群。
關於openJiuwen
openJiuwen是華為支援的開源AI Agent平臺社群,由華為2012實驗室與華為雲AgentArts團隊聯合構建。其標杆智慧體JiuwenSwarm,沉澱了openJiuwen平臺在Harness工程、多智慧體協同、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,讓蜂群經驗在社群流動起來。
讓我們一起,養蜂造蜜!
版權所有,未經授權不得以任何形式轉載及使用,違者必究。
openJiuwen社群 華為 開源 群體智慧
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