底層パラダイムが変わった
允中 発自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
先ほど、Huawei が支援するオープンソース AI Agent プラットフォームコミュニティ openJiuwen が、蜂群型エージェント JiuwenSwarm を公開し、オープンソース化しました。
「一匹のロブスター」から「蜂の群れ」へ。変わったのは名前だけではなく、底層のパラダイムです。
複数の AI エージェントが蜂群のように高効率で協調し、自律的に進化することで、「群体知能」のアクセルを正式に踏み込み、AI 時代の“養蜂”の幕を開けます。
その背景にあるのが、openJiuwen が提唱する次なるパラダイム――**Coordination Engineering（協同工学）**の、完全な実装です。
このアップグレードを理解するには、まずひとつの問いに答える必要があります。
なぜ今、Harness から Coordination へ進むのか？
時間軸を少し長く見てみると、Prompt Engineering から Context Engineering、そして今年初めの Harness Engineering へと、AI Agent 領域のエンジニアリングパラダイムは継続的に更新されてきました。
- Prompt Engineering：プロンプトを調整し、モデルにタスクを理解させる；
- Context Engineering：Agent のコンテキスト、記憶、ツール、状態を整理する；
- Harness Engineering：今年に入ってから業界を席巻しているキーワード。単一 Agent を中心に、エンジニアリングの体系化、軌跡管理、エラー復旧、長期実行を極限まで磨き上げてきたもの。
そして、その次に浮かび上がってきた新たなエンジニアリング上の命題がこれです。
複数の Agent を、ひとつの精鋭チームのように協同させるにはどうすればよいのか？
現実世界の本当に複雑なタスク、たとえば異分野にまたがる深掘り調査、大規模ソフトウェアプロジェクトの納品、複数役割による協調的な意思決定、複雑な業務フローのオーケストレーション――これらは決して「ひとり」で片付くものではなく、チームが必要です。
ソフトウェアにはプロダクト、開発、テスト、SRE が必要であり、教育には複数学科の教師、保護者、本人が必要であり、医療にはトリアージ担当と複数診療科の専門医が必要です……
これこそが、openJiuwen が提示する次のパラダイム：Coordination Engineering（協同工学）――「多 Agent 協調」を中心に据えたエンジニアリングパラダイムです。
そして今回、openJiuwen はこの「協調」を理念にとどめず、そのまま実行でき、導入でき、共同で育てられ、しかも全体がオープンソースのエンジニアリング成果として形にしました。
JiuwenSwarm です。
Coordination Engineering のコア設計思想
Agent のチームを本当に機能させるには、段階的に次のような課題を解決する必要があります。
- 複数の Agent はどうやって自律的に役割分担し、動的に交渉するのか？ これが「協調」の出発点；
- 協調をうまく回すためのベストプラクティスや役割の組み合わせを、どうやって再利用可能な資産として蓄積するのか？ 協調は毎回ゼロから始めるべきではない；
- 蓄積された能力を、開発者同士でどう流通させ、再利用し、二次創作できるようにするのか？ 経験は共有されてこそ価値が拡大する；
- システム全体を、使うほど強くなるようにするにはどうすればよいのか？ それとも、逆にどんどん硬直していくのか？ そうでなければ、それは静的なフレームワークにすぎず、「群体知能」を支えることはできません。
この4つの問いは互いに密接につながっており、どれも前段の問いを受けて生まれる必然的な拡張です。
JiuwenSwarm が示す答えは、それに対応するフルスタック技術体系です。
Agent Swarm、Swarm Skills、Swarm Skills Hub、そして一貫して働く Swarm Skills の自己進化。
フルスタック技術体系
4つの主要コンポーネントが、互いに密接に連動しています。
Agent Swarm——複数の Agent を「一軍」にする
これは、この体系の中核です。
Agent Swarm は、多エージェントチームの協調メカニズムを提供し、複数の Agent が自律的に役割分担し、動的に交渉し、高効率に協調して、単独での作業から精鋭チームへの飛躍を実現します。
JiuwenSwarm はメンバーごとの異なるモデルへのルーティングをサポートしており、各役割に適した能力を持つモデルを割り当てることで、負荷を分散し、適材適所を実現し、全体の効果を高めます。
Swarm Skills——「ひとつのチーム」を「ひとつの作戦能力」として蓄積する
Agent Swarm が解決するのは「どう協調するか」であり、Swarm Skills が解決するのは「どう蓄積するか」です。
チーム協調の中でうまく機能したベストプラクティス、SOP、役割の組み合わせ、ディスパッチ戦略を、標準化して再利用可能な“チーム級スキル”としてパッケージ化します。
これにより、「優秀な Agent チーム」が、「どんな場面でもすぐに差し込める作戦能力」へと変わります。
Swarm Skills Hub——チームスキルの共有マーケット
能力が蓄積できたら、次は流通です。
Swarm Skills Hub はオープンな共有エコシステムをつなぎ、チーム級の協調経験を開発者コミュニティの中で流通・再利用・二次創作できるようにします。
URL：https://swarmskills.openjiuwen.com/
Swarm Skills の自己進化——使うほど強くなるフライホイール
最も想像力をかき立てるのが、このループの最後の一手です。
チームが実際にタスクを遂行する過程で、JiuwenSwarm の進化エンジンはタスク分解、役割のディスパッチ、メッセージのやり取りなどの完全な軌跡を継続的に観察し、軌跡から再利用可能な Swarm Skill を自動で抽出します。ユーザーの承認を得れば、そのまま登録できます。
自己進化は、同時に2つのレイヤーで進みます。
- チームレベル：タスク実行の軌跡に基づき、役割の増減、制約ルールの補完、協調フローの最適化を自動で行い、Leader の計画・統制能力を継続的に高める；
- メンバーレベル：各 Teammate が実戦で遭遇したツールエラー、API タイムアウト、呼び出しのコツなどを蓄積し、同種の問題に再び遭遇したときには即座に解決できるようにして、同じ落とし穴を繰り返し踏まないようにする。チームは進歩し、各メンバーも成長する。
人はどう協調に参加するのか：HOTS & HITS
チーム協働から経験の蓄積へ、スキル共有から継続的進化へ、4つのコア能力がひとつの完全な循環を形成します。
しかし、この協調の骨格の上には、さらに根本的で現実的な問いがあります。人は、この Agent チームとどう協力するのか？
JiuwenSwarm は2つのモードを提示します。HOTS（Human on the Swarm） と HITS（Human in the Swarm） です。
1、HOTS（Human on the Swarm）：人は Agent チームの司令官
人はより高い位置から、Agent チーム全体の稼働状況をリアルタイムで監視します。タスクの進捗、役割ごとの負荷、協調のボトルネック……
必要なときはいつでも介入できます。タスクの優先度調整、Agent の役割切り替え、途中での方針変更など、指揮の粒度は1本の命令単位にも、ひとこと「方向を変えて」で済むレベルにもできます。
2、HITS（Human in the Swarm）：人もチームの一員
人はもはや外から指揮するのではなく、Agent と同じチーム、同じ場面、同じフローで、リアルタイムに協働し、共同で推論する――
人は蜂群の中の一匹の“蜂”として、他の Agent と共に動きます。
人狼ゲームのプレイヤーのような立ち位置、と言えばイメージしやすいでしょう。
HITS は没入型参加、HOTS は全体調整です。この2つは、人と Agent チームが協働するための最も重要な2つの姿勢です。
JiuwenSwarm の実戦効果
それでは、医療、教育、コンテンツ制作、ゲームなどの分野で JiuwenSwarm が見せる実戦効果を見て、Coordination Engineering という技術体系がもたらす驚くべき成果を体感してみましょう。
JiuwenSwarm が多 Agent 協調を実現し、知能を高める
ケース1：多エージェント協調による演算子開発で、昇騰演算子の生成品質を向上
JiuwenSwarm は Coding シナリオ向けに TUI モードを提供しており、昇騰演算子の生成では、各専門家がそれぞれアルゴリズム設計、Kernel 実装、性能最適化などの役割を担い、協調の中で論文から実装への落とし込みを進めます。
協働の過程はリアルタイムで可視化され、各専門家が役割を分担して最適化を進めるため、単一 Agent による生成と比べて、複雑な演算子の開発効率と生成品質を大きく向上できます。
「昇騰演算子開発＆最適化チーム」スキルのダウンロード先：[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
ケース2：複数学科の医療専門家チームによる合同診療で、診断精度を向上
このケースでは、23人の異なる専門分野の AI 医学専門家からなる医療チームが構成され、ユーザーの病状に応じて複数の専門家メンバーを動的に作成し、合同診療を行います。
それぞれの“専門家”が自分の領域から病因を分析し、診断結果をリアルタイムにやり取りして、共通点を見出しつつ相違点を保留し、最終的に正確な診断結果と提案を導き出します。
協働の過程はリアルタイムで可視化され、各専門家が役割を分担して共通点を探りつつ相違点を扱うことで、単一専門家による診断と比べて、合同診療の水準を効果的に引き上げます。
「昇騰演算子開発＆最適化チーム」スキルのダウンロード先：Swarm Skills Hub
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
Swarm Skills がチーム経験を蓄積し、群体として進化し、使うほど良くなる
ケース：ショート動画制作で経験を蓄積し、群体として進化
ユーザーが初めてショート動画制作タスクを開始すると、Leader が臨時チームを組んで制作を完了し、JiuwenSwarm の進化エンジンが再利用可能な協働パターンを検出して、ショート動画制作向けの Swarm Skill を自動生成し、ユーザー承認に回します。
そのスキルを使って再度制作タスクを実行すると、進化エンジンは役割イメージと画風の不一致、ユーザーに動画プラットフォームへ投稿したい意図があることなどのシグナルを検出し、それに基づいて進化内容を生成し、クリック率の高いタイトル文案の役割を追加してスキルを最適化します。
最適化後の Swarm Skill で再び実行すると、動画の効果はさらに向上し、複数の主要ショート動画プラットフォームに適した高クリック率のタイトル文案も同時に生成されます。
使えば使うほど経験が蓄積し、チームは強くなる。
「ショート動画制作チーム」スキルのダウンロード先：[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/8b6ef486bdc14c8784cc06a64da20927
JiuwenSwarm は異なるモデルのルーティングと人間の役割（HOTS/HITS）設定をサポート
ケース1：複数モデル参加による人狼ゲームの駆け引き
このケースでは、人狼ゲームの異なる役割に対して、それぞれ異なるモデルをルーティングしています。
同時に、Human は“神の視点”でゲーム全体を操作でき、つまり HOTS（Human on the Swarm）モードです。
ケース2：「人」が没入型で人狼ゲームを体験
多 Agent 協調に没入的に参加したいですか？
JiuwenSwarm は HITS（Human in the Swarm）モードを提供します。
Human はプレイヤーの一員として、狼人狼になっても、預言者になっても、普通の村人になっても構いません。
AI の仲間たちと一緒に議論し、投票し、発言し、偽装し、流れを作る。ほかの Agent はあなたの発言を読み、あなたの正体を推理し、あなたを“勝たせる”のか、それとも“票を入れる”のかを判断します。
「人狼ゲーム」チームスキルのダウンロード先：[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/3877dbc05fba498b8ae6e50f24a0dd7b
Tips：HOTS と HITS を自由に切り替えるには、以下のコマンドを参照してください。
ケース3：没入型の多学科学習サポート
子どもと保護者は“当事者として”参加し、他の教科教師エージェントと深くやり取りしながら、学生の学習を専門的に支援できます。
Human が学生の役割に切り替わるときは、教師たちと対話し、教師は学生の質問や回答に基づいて、その教科の理解度を評価し、学習アドバイスを提示できます。
Human が保護者の役割に切り替わるときは、各教師から子どもの学習状況を把握し、監督や انگی励の仕組みについて話し合えます。
「学業成長コーチ団」チームスキルのダウンロード先：[Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/ff43cba292574a2dadc5f2b0ee9d80ad
協調の裏側：openJiuwen Harness が提供する実力
JiuwenSwarm の蜂群協調能力は非常に印象的ですが、その一匹一匹の土台である openJiuwen Harness もまた、実力の源です。
単一 Agent の強い実行力がなければ、どれほど精巧な協調メカニズムも実装することはできません。
この点は、権威ある評価ベンチマーク PinchBench で直接確認されています。
PinchBench は Kilo.ai チームが公開した Agent 総合能力評価ベンチマークで、タスクはコード開発、クリエイティブライティング、文書処理、会議管理、コンテンツ変換、ファイル操作など、幅広い分野をカバーしています。
実際の業務シーンに近いタスク設計と、評価軸の網羅性から、Agent の実行力を測る重要な指標となっています。
PinchBench の評価結果では、JiuwenSwarm は94.2% の総合スコアで業界 SOTA を獲得し、OpenClaw（91.6%）を約3ポイント上回りました。同時に token 消費でも明確な優位性があり、平均 token 消費は34.8% 削減されています。
より高い精度、より低いコスト。
さらに、openJiuwen は記憶メカニズムでも非常に高い効果を示しています。長期対話向けの権威ある評価ベンチマーク LOCOMO では、記憶精度 85% を達成しました（8B 大規模モデルを用いて記憶の処理、QA、結果判定を実施）。これは業界の主要な記憶システムを上回る性能です。
これらの結果は偶然ではありません。openJiuwen Harness が DeepAgent アーキテクチャ、コンテキスト工学、長期記憶メカニズムなどの面で継続的に磨き上げてきた成熟した能力により、JiuwenSwarm の各“隊員”が堅実なタスク実行力を備えているのです。
まとめ：すべてオープンソースで、AI 時代の“養蜂人”になろう
振り返ってみると、Harness Engineering から Coordination Engineering、そして今日の JiuwenSwarm に至るまで、openJiuwen コミュニティは非常に先進的なことを成し遂げました。
業界がちょうど「より強い単一 Agent」から「より強い Agent チーム」へと視線を移し始めたそのとき、openJiuwen はすでにその道のりの重要な部分を一気に形にしていたのです。
1、ひとつの理念主張（Coordination Engineering）
2、ひとつのフルスタック技術体系（Agent Swarm / Swarm Skills / Swarm Skills Hub / Swarm Skills 自己進化）
3、ひとつのベンチマーク的エージェント（JiuwenSwarm）
しかも、全機能をオープンソース化。
多 Agent 協調はもはや共通認識ですが、その共通認識を最速で、しかも可実行・可導入・共同構築可能なフルスタックのオープンソース成果物としてまとめ上げたのは、現時点ではそう多くありません。
AI Agent の星辰大海は、すべてをこなす“スーパー個体”によって切り開かれるのではなく、**それぞれに得意分野があり、互いに協調し、絶えず進化する「群体知能」**によって拓かれていく運命にあります。
そして JiuwenSwarm は、その道に最初の旗を立て、すべてのユーザーが自分だけのエージェント蜂群を簡単に“育てられる”ようにしました。
openJiuwen について
openJiuwen は Huawei が支援するオープンソース AI Agent プラットフォームコミュニティであり、Huawei 2012研究所と Huawei Cloud AgentArts チームが共同で構築しています。そのベンチマークエージェント JiuwenSwarm は、openJiuwen プラットフォームが Harness エンジニアリング、多エージェント協調、自己進化などの重要領域で積み上げてきた能力をすべて体現しています。
JiuwenSwarm、全機能オープンソース。共同構築を歓迎
JiuwenSwarm（AtomGit）：https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenswarm
JiuwenSwarm（GitHub）：https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenswarm
Swarm Skills Hub：https://swarmskills.openjiuwen.com/
ぜひあなた自身のチームスキルを Swarm Skills Hub にアップロードし、蜂群の経験をコミュニティの中で流通させてください。