The underlying paradigm has changed
Yanzhong, from Aofei Temple
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Just now, openJiuwen, the Huawei-supported open-source AI Agent platform community, announced and open-sourced JiuwenSwarm, a swarm-intelligence agent.
From “a lobster” to “a swarm of bees,” it’s not just the name that has changed — the underlying paradigm has too.
Letting multiple AI agents collaborate efficiently and evolve autonomously like a bee swarm officially hits the accelerator on “collective intelligence” and ushers in the beginning of “beekeeping” in the AI era.
Behind this is the full landing of the next-paradigm proposition put forward by openJiuwen — Coordination Engineering.
To understand this upgrade, we need to answer one question first:
Why now, and why move from Harness to Coordination?
If we stretch out the timeline a bit, from Prompt Engineering to Context Engineering, and then to Harness Engineering at the beginning of this year, the engineering paradigm in the AI Agent field has been continuously evolving:
- Prompt Engineering: プロンプトを調整して、モデルにタスクを理解させる;
- Context Engineering: エージェントのコンテキスト、メモリ、ツール、状態を整理する;
- Harness Engineering: 今年に入ってから業界で広く使われているキーワードで、単体エージェントの設計、軌跡管理、エラー復旧、長期実行を極限まで押し広げる。
次に浮かび上がるエンジニアリング上の問いは、これです:
どうすれば複数のエージェントを、優秀なチームのように連携させられるのか？
結局のところ、現実世界の本当に複雑なタスク――分野横断の深い調査、大規模なソフトウェア提供、複数ロールによる協働意思決定、複雑な業務プロセスのオーケストレーション――は、「一人」では到底こなせず、チームが必要なのです。
ソフトウェアにはプロダクト、開発、テスト、SRE が必要です。教育には、各分野の教師、保護者、そして生徒が必要です。医療には、トリアージ担当や複数診療科の医療専門家が必要です……
これこそが openJiuwen が提唱する次のパラダイム、つまりCoordination Engineering――マルチエージェント協調を中心に据えたエンジニアリングパラダイムです。
そして今回は、openJiuwen が「協調」を単なるアイデアから、完全に実行可能で、インストール可能で、共同構築できる、完全オープンソースのエンジニアリング成果へと落とし込みました。
JiuwenSwarmです。
Core Design Principles of Coordination Engineering
エージェントチームが本当に機能するためには、段階的に深まる一連の課題を解決しなければなりません:
- 複数のエージェント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」の出発点です;
- 協調を成立させるベストプラクティスやロールの組み合わせを、どうやって再利用可能な資産として抽出するのか？ 毎回ゼロから始めるわけにはいきません;
- 抽出した能力を、開発者の間でどう流通させ、再利用し、さらなる創造の土台にするのか？ 経験は共有されてこそ、増幅された価値を生みます;
- システム全体を、使うほどに強くなるようにするにはどうすればよいのか？ それとも硬直してしまうのか？ そうでなければ、それは「集団知能」を支えることのできない、静的なフレームワークにすぎません。
この4つの問いは緊密につながっており、いずれも前の問いを受けて成り立つものです。
JiuwenSwarm の答えは、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、そして常時動き続ける Swarm Skills の自己進化。
Full-stack technical system
4つの主要コンポーネントは、鎖のように連結して機能します:
Agent Swarm — 複数のエージェントを「戦力」に変える
これはシステム全体の中核です。
Agent Swarm はマルチエージェントチーム向けの協調メカニズムを提供し、複数のエージェントが自律的に役割分担し、動的に交渉し、効率よく協働できるようにします。これにより、「単独行動」から「精鋭チーム」へという決定的な飛躍が実現します。
JiuwenSwarm は、異なるメンバーを異なるモデルにルーティングすることをサポートしており、各ロールに最も適したモデルを割り当てることで、負荷を分散し、タスクに応じて能力を最適化し、全体性能を高めます。
Swarm Skills — 「1チーム」を「1つの戦闘能力」に変える
Agent Swarm が「どう協力するか」を解決するのに対し、Swarm Skills は「その知見をどう抽出し、残すか」を解決します。
チーム協働から生まれるベストプラクティス、SOP、ロールの組み合わせ、スケジューリング戦略を、再利用可能なチームレベルのスキルとして標準化し――
「優秀なエージェントチーム」を、「あらゆるシーンですぐ使える能力」へと変えます。
Swarm Skills Hub — チームスキルを共有するマーケットプレイス
能力が抽出されたら、次のステップは当然、流通です。
Swarm Skills Hub は共有エコシステムを開放し、チームレベルの協働経験が開発者コミュニティの中で流通・再利用・再編集されるようにします。
Address: 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
最も想像力に富んでいるのが、このループの最後のつながりです。
チームが実際のタスクを実行するにつれ、JiuwenSwarm の進化エンジンはタスク分解、ロールのスケジューリング、メッセージのやり取りなど、全体の軌跡を継続的に観察し、軌跡から再利用可能な Swarm Skills を自動推論して、ユーザー承認を経たうえでライブラリに追加します。
自己進化は、2つのレベルで同時に進みます:
- チームレベル: タスク実行の軌跡に基づいて、ロールの自動追加・削除、制約ルールの補完、協働ワークフローの最適化を行い、Leader の計画・統制能力を継続的に高める;
- メンバーレベル: ツールエラー、API タイムアウト、呼び出しのコツなど、各 Teammate の実務経験を抽出し、次回は同じ問題を繰り返さずに直接解決できるようにする。チームが進化し、各メンバーも成長する。
人間はどう協調に参加するのか: HOTS & HITS
チーム協働から経験の抽出、スキル共有、継続的進化まで、4つのコア能力は完全な循環を形作っています。
しかし、この協働フレームワークの上に、さらに根本的で実用的な問いがあります――人間は、このエージェントチームとどう協働するのか？
JiuwenSwarm には、HOTS (Human on the Swarm) と HITS (Human in the Swarm) の2つのモードがあります。
1. HOTS (Human on the Swarm): 人間はエージェントチームの指揮官
人間はより高いレイヤーに立ち、エージェントチーム全体の稼働状態をリアルタイムで把握します。タスクの進捗、ロールの負荷、協働のボトルネック……
介入が必要になれば、いつでも入り込んで、タスク優先度を調整したり、エージェントのロールを切り替えたり、途中で計画を変更したりできます。制御の粒度は、1つの指示単位まで細かくもできれば、「方向転換しよう」のように大きくもできます。
2. HITS (Human in the Swarm): 人間もチームの一員になる
人間はもはや外部の指揮官ではなく、同じチーム、同じシナリオ、同じワークフローの中で、リアルタイムに協働し、エージェントとともに推論する存在になります――
人間も「群れ」の中の一匹の“蜂”となり、他のエージェントと並んで動きます。
人狼ゲームのプレイヤーのような立ち位置、と言えば分かりやすいでしょう。
HITS は没入型の参加、HOTS は全体オーケストレーションです。この2つのモードは、人間がエージェントチームと協働するための、最も重要な2つの形です。
JiuwenSwarm in Practice
それでは次に、JiuwenSwarm が医療、教育、コンテンツ制作、ゲームなどの実世界シナリオでどのような性能を発揮するのかを見て、Coordination Engineering がもたらす驚くべき成果を実感してみましょう。
JiuwenSwarm enables multi-agent collaboration to boost intelligence
Case 1: Multi-agent collaborative operator development improves Ascend operator generation quality
JiuwenSwarm は、コーディングシナリオ向けに TUI モードを提供します。Ascend operator の生成では、異なる専門家がアルゴリズム設計、Kernel 実装、性能最適化などの役割を担い、協働によって operator を論文段階からエンジニアリング段階へと押し上げます。
協働プロセス全体はリアルタイムで可視化されます。各専門家がそれぞれの役割を果たし、同時に最適化を進めます。単一エージェントによる生成と比べて、複雑な operator の開発効率と品質を効果的に向上させます。
“Ascend Operator Development & Optimization Team” skill download: [Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
Case 2: Joint consultation by a multidisciplinary medical expert team improves diagnostic outcomes
このケースでは、異なる専門分野の 23 人の AI 医療専門家で構成された医療チームが、ユーザーの症状に応じて必要な複数の専門家メンバーを動的に生成し、合同診療を行えます。
各「専門家」は、それぞれの専門領域から症状の原因を分析し、診断結果をリアルタイムにやり取りしながら、異なる意見を残しつつ共通点を探ることで、最終的に精度の高い診断と提案を出します。
協働プロセス全体はリアルタイムで可視化されます。各専門家がそれぞれの役割を果たし、異なる意見を残しつつ共通点を探ります。単一専門家による診断と比べて、診療の質を効果的に向上させます。
“Ascend Operator Development & Optimization Team” skill download: Swarm Skills Hub
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/1202fde89266474dbcdf0218b33ba422
Swarm Skills distills team experience, enabling collective evolution and improvement over time
Case: Short-video production and creation, with experience distilled through collective evolution
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 が一時的なチームを編成して作業を完了します。JiuwenSwarm の進化エンジンは、再利用可能な協働パターンを特定し、ショート動画制作向けの Swarm Skill を自動生成して、ユーザー承認のために提出します。
このスキルに基づいて再度制作タスクを実行すると、進化エンジンはキャラクターデザインやアートスタイルの不一致、さらに動画プラットフォームへの投稿意図などのシグナルを検出します。これをもとに、進化版のコンテンツを生成し、CTR の高いタイトルコピー担当のロールを追加して、スキルを最適化します。
最適化された Swarm Skill でもう一度実行すると、動画の結果がさらに改善されるだけでなく、複数の主要ショート動画プラットフォームに適した CTR の高いタイトルコピーも生成されます――
使うほど経験が蓄積され、チームはより強くなる。
“Short-video production team” skill download: [Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/8b6ef486bdc14c8784cc06a64da20927
JiuwenSwarm supports routing different models and configuring human roles (HOTS/HITS)
Case 1: Multiple models participate in Werewolf gameplay
このケースでは、人狼ゲーム内の異なるメンバーが、それぞれ異なるモデルにルーティングされます。
同時に、人間は「神の視点」のようにゲーム全体をコントロールでき、つまり HOTS (Human on the Swarm) モードを利用します。
Case 2: A human experiences the Werewolf mini-game in an immersive way
マルチエージェント協働に没入型で参加したいですか？
JiuwenSwarm は HITS (Human in the Swarm) モードを提供します:
人間はプレイヤーの一人として、人狼、予言者、あるいは普通の村人になれます。
複数の AI チームメイトと一緒に相談し、投票し、発言し、ブラフをかけ、テンポを操ることができます。ほかのエージェントはあなたの発言を読み、あなたの正体を推理し、あなたを“守る”か、それとも追放するかを判断します。
“Werewolf game” team skill download: [Swarm Skills Hub]
https://swarmskills.openjiuwen.com/skills/3877dbc05fba498b8ae6e50f24a0dd7b
Tips: To switch freely between HOTS and HITS, you can refer to the following command:
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