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JiuwenSwarm 是什么？

JiuwenSwarm 是一个华为云开源的分布式 AI 多智能体协同与能力自进化系统。简单说，它是一个让 AI 智能体像团队一样协作、并且越用越聪明的系统。

核心特色

1. 三种执行模式，适配不同场景

模式	怎么工作	适合
Plan 模式	单 Agent 深度推理，自带任务规划 Rail，边思考边执行	复杂任务、多步骤分析
Performance 模式	卸掉规划护栏，直问直答，延迟最低	快速问答、简单查询
Swarm 模式	Leader 拆解任务，组建多 Agent 团队并行协作，可跨机器	大型复杂工作、多角色分工

flowchart LR
    M["用户输入"] --> P{模式选择}
    P -->|agent.plan| A1["单 agent 深度规划<br/>+ task planning rail"]
    P -->|agent.fast| A2["单 agent 快速响应<br/>- heavy rail"]
    P -->|team| A3["leader 拆解任务<br/>+ teammate 分布式执行"]
    A1 --> R["输出结果"]
    A2 --> R
    A3 --> R

2. 可部署可扩展

Gateway + AgentServer 双进程架构，支持：

• 多用户隔离：SessionMap 按 (channel_id, user_id, mode, project_dir) 四元组独立缓存 Agent 实例
• 多端接入：Web / TUI / 桌面端 / 飞书 / 钉钉 / 企微 / Telegram / Discord
• 分布式：Swarm 模式下可用 pyzmq + PostgreSQL 跨机协作，Leader 在主节点，Teammate 跑在工作机

3. 技能自进化——越用越聪明

这是最创新的部分。系统不训练模型权重，而是通过一个确定性状态机流水线自动迭代 Skill 定义：

本周主线：开源模型密集发布、SpaceX 600 亿美元吞下 Cursor、Anthropic Fable 5 遭美国商务部强制下线，智能体安全与监管同时升温。

本周看点

1. SpaceX 全股票收购 Cursor：这笔 600 亿美元的交易将 AI 编程工具市场进一步纳入马斯克生态，也标志着开发者工具成为巨头 AI 军备竞赛的制高点。
2. Anthropic Fable 5 / Mythos 5 遭美商务部下线：因一句 "Fix this code" 触发出口管制，Dario Amodei 本周赴华盛顿谈判，事件持续发酵。
3. 智谱 GLM-5.2 与月之暗面 Kimi K2.7-Code 相继开源：中国开源模型在 1M 上下文与编程专用模型上继续施压闭源 frontier。
4. DeepSeek 完成首轮融资：超过 500 亿元人民币（约 74 亿美元）、估值突破 500 亿美元，继续刷新中国大模型公司的融资纪录。
5. Agentjacking 攻击曝光：针对 Claude Code、Cursor、Codex 的假 Sentry 错误注入，85% 成功率，再次敲响智能体安全警钟。

一句话串起本周主线：模型开源、资本整合、监管收紧、安全反噬四条线同时加速，AI 行业正从能力竞赛进入治理与商业化并行的深水区。

一、大模型前沿动态

1. 智谱 GLM-5.2 以 MIT 许可证开源权重

@earendil-works/pi-agent-core

基于 @earendil-works/pi-ai 构建的有状态智能体，支持工具执行和事件流。

安装

npm install @earendil-works/pi-agent-core

快速开始

项目总览

Kilo Code 是一个功能强大的开源 AI 编码助手，基于 OpenCode 框架开发。项目采用 Monorepo 架构，使用 Turborepo 和 Bun Workspaces 管理多个包。

核心数据

指标	数值
Monorepo 包数量	23
TypeScript 文件数	5800+
支持的 AI 模型	500+
内置工具数量	50+
UI 组件数（kilo-ui）	65+
国际化语言	19 种
开源协议	MIT

核心特性

• 多模型支持：支持 500+ AI 模型，包括 Claude、GPT、Gemini、Grok、Codex、GLM 等
• 多客户端：CLI、VS Code 扩展、Web UI 和桌面应用，满足不同场景
• 丰富的工具集：50+ 内置工具，涵盖文件操作、命令执行、代码搜索
• 插件扩展：支持外部插件和 MCP 服务器，动态加载自定义工具
• 会话管理：完整的会话系统，支持父子会话、上下文压缩、会话恢复
• 浏览器自动化：集成 Playwright，AI agent 可操作网页、截图、表单填充

Monorepo 依赖架构

Kilo Code 采用 Turborepo + Bun Workspaces 分层架构，23 个包协同工作。

架构分层

Pi 是一个模块化的 AI 编码智能体 Monorepo，使用 TypeScript 构建。它提供统一的 LLM 抽象层、通用的智能体运行时、丰富的终端 UI 框架，以及完全可扩展的编码智能体命令行工具。

1. 项目概览

Pi（@earendil-works/pi-mono）是由 Mario Zechner 开发的 AI 编码智能体 Monorepo，设计理念是模块化、可扩展、供应商无关。它将多个 LLM 供应商的复杂性抽象为统一 API，提供强大的智能体运行时和工具执行能力，并附带生产就绪的终端 UI。

核心能力

能力	说明
统一 LLM API	9 种 API 协议和 30+ 供应商品牌的单一接口。只需修改一个字符串即可切换供应商。
智能体运行时	完整的智能体循环，支持并行工具执行、消息注入队列和上下文压缩。
丰富的终端 UI	独立的终端 UI 框架，支持差异化渲染、文本编辑器、图片显示和浮层系统。
扩展系统	80+ 扩展示例、20+ 生命周期钩子。可注册工具、命令、快捷键和供应商。
Web 组件	基于 Lit 的聊天 UI，支持沙箱化 Artifact 渲染（HTML、SVG、PDF、DOCX 等）。
多运行模式	交互式终端、管道友好的打印模式，以及用于 IDE 集成的 JSONL RPC 模式。

包依赖关系图

graph TD
    subgraph "第一层：基础层"
        ai["<b>pi-ai</b><br/>统一 LLM API<br/>30+ 供应商"]
    end
    subgraph "第二层：运行时层"
        agent["<b>pi-agent-core</b><br/>智能体运行时<br/>工具执行"]
    end
    subgraph "第三层：UI 层"
        tui["<b>pi-tui</b><br/>终端 UI 框架<br/>零依赖"]
    end
    subgraph "第四层：应用层"
        coding["<b>pi-coding-agent</b><br/>编码智能体 CLI<br/>扩展与工具"]
        webui["<b>pi-web-ui</b><br/>Web UI 组件<br/>Lit + Tailwind"]
    end

    ai --> agent
    agent --> coding
    tui --> coding
    ai --> webui
    tui --> webui

    style ai fill:#1f6feb,stroke:#388bfd,color:#fff
    style agent fill:#238636,stroke:#3fb950,color:#fff
    style tui fill:#8957e5,stroke:#bc8cff,color:#fff
    style coding fill:#da3633,stroke:#f85149,color:#fff
    style webui fill:#e3b341,stroke:#d29922,color:#fff

图 1: Pi monorepo 包依赖关系图 — 4 层架构，5 个包

Thariq: Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML

Markdown 已成为智能体（agent）与我们沟通时占主导地位的文件格式。它简单、可移植，具备一定的富文本能力，且易于编辑。Claude 甚至已经相当擅长在 Markdown 文件中使用 ASCII 绘制图表。

但随着智能体变得越来越强大，我感到 Markdown 已成为一种受限的格式。我发现自己很难阅读超过一百行的 Markdown 文件。我想要更丰富的可视化效果、色彩和图表，并且希望能轻松分享它们。

我也越来越不亲自编辑这些文件，而是将它们用作规格说明、参考文件、头脑风暴输出等。当我确实需要编辑时，我通常会让 Claude 来编辑，这就削弱了 Markdown 最大的一个优势。

我开始更偏爱 HTML 作为输出格式，而不是 Markdown，并且越来越多地看到 Claude Code 团队中的其他人也在使用它。以下就是原因。

（如果你想先看一些示例，可以在这里看到一大堆：https://thariqs.github.io/html-effectiveness ，不过记得回来看更多关于"为什么"的内容。）

为什么选择 HTML？

信息密度

与 Markdown 相比，HTML 能够传达更丰富得多的信息。

研究编码智能体开源项目的最佳实践

基于 Kilo Code 的架构特征和当前编码智能体领域的生产实践 ，以下是系统研究此类项目的 方法论框架：

阶段 1：宏观定位（Why & Where）

研究维度	关键问题	Kilo Code 的启示
Fork 溯源	上游是谁？核心差异点？社区分裂原因？	Kilo 从 Roo Code 分叉，差异集中在 Cloud 集成和商业化功能
生态位	是「IDE 插件」「CLI 工具」还是「平台」？	Kilo 是「IDE 扩展 + CLI + Cloud」的三位一体
许可策略	是否存在 BSL/SSPL 等限制性条款？	MIT 许可证，无商业限制
模型绑定	是否硬编码单一提供商？	模型中立是核心卖点，避免供应商锁定

阶段 2：架构解构（How）

建议的代码阅读路径（以 Kilo 为例）：

1. 入口层 — src/extension/activate.ts（VS Code 生命周期）、src/extension/api.ts（IPC 外部 API）
2. 核心代理循环 — 查找 Cline/Roo/Kilo 主类，理解 Plan → Act → Verify 的循环
3. 工具调用层 — McpHub 如何集成外部工具（文件系统、终端、浏览器）
4. 上下文管理层 — Memory Bank、Context Mentions、自动索引的实现
5. 模式系统 — Custom Modes 的解析与切换逻辑
6. 差异标记 — 搜索 // kilocode_change 快速定位增量代码

Kilo Code

简介

Kilo Code 是一个开源的一站式智能体工程（Agentic Engineering）平台，旨在通过 AI 智能体（Agents）自动化软件开发全流程。它是目前 GitHub 上非常活跃的项目，核心定位是作为开发者的 AI 辅助引擎，帮助构建、部署和迭代代码。

安装

# npm
npm install -g @kilocode/cli

# Or run directly with npx
npx @kilocode/cli

Kilo CLI

主要功能

Kilo项目核心能力分析

基于项目文档和代码结构分析，Kilo是一个开源的AI编码智能体平台，主要用于加速软件开发过程。它是OpenCode项目的fork版本，增强为全面的agentic工程平台。以下是其核心能力的详细分析：

1. AI驱动的代码生成与自动化 核心功能：支持从自然语言描述生成代码，例如用户输入"add input validation to the signup form"，智能体会自动生成相应的代码片段。 自动化任务：能够自动化重复性编码任务，如重构代码、运行测试、修复错误等。智能体会自我检查工作，确保代码质量。 内联自动完成：提供实时AI驱动的代码补全建议，提升编码效率。

编码智能体的核心组件——编码智能体如何借助工具、记忆与仓库上下文，让大语言模型在实际应用中更高效

Sebastian Raschka 博士 2026年4月4日

本文将讲解编码智能体与智能体框架的整体设计：它们是什么、如何工作，以及各模块在实际中如何协同。读过我《从零构建大语言模型》《从零构建推理模型》两本书的读者经常问到智能体相关问题，因此我整理了这份可直接参考的说明。

总体而言，智能体之所以成为重要议题，是因为当下大语言模型实用系统的进步，不只在于模型本身更强，更在于我们如何使用模型。在许多真实场景中，模型外围的系统——如工具调用、上下文管理、记忆机制——与模型本身同等重要。这也解释了为何 Claude Code、Codex 这类系统，会比在普通聊天界面中使用同款模型显得能力强得多。

本文将拆解编码智能体的六大核心组件。

Claude Code、Codex CLI 与其他编码智能体

你大概率熟悉 Claude Code 或 Codex CLI，简单来说，它们本质是智能体式编码工具：在大语言模型外层封装一层应用层（即智能体框架），让编码任务更便捷、性能更优。

编码智能体专为软件工程场景设计，其关键不只在于模型选择，更在于外围系统：仓库上下文、工具设计、提示词缓存稳定性、记忆能力、长会话连续性。

这个区分很重要，因为人们谈论大语言模型的编码能力时，常把模型、推理行为、智能体产品混为一谈。

1. 智能体引擎概述

OpenClaw 智能体引擎是基于 @mariozechner/pi-agent-core 构建的完整 AI 智能体执行系统，提供从简单的单智能体执行到复杂的多智能体协作的完整功能。它支持多种工具类型、安全沙箱执行、详细的会话管理和高度可扩展的架构。

2. 核心架构组件

2.1 主要入口文件

文件	功能
pi-embedded-runner.ts	智能体引擎主入口，导出所有核心功能
pi-embedded-runner/run.ts	核心执行逻辑，处理智能体运行流程
pi-embedded.ts	整合所有智能体相关功能的统一入口
agent-scope.ts	智能体配置解析和管理
workspace.ts	智能体工作区管理

2.2 核心执行流程

// 主执行函数
runEmbeddedPiAgent()
  → buildEmbeddedRunPayloads()  // 构建运行 payload
  → runEmbeddedAttempt()        // 执行单次尝试
    → resolveModel()            // 解析模型配置
    → 工具调用和交互
    → 结果处理和清理

3. 智能体引擎工作流程详解

3.1 初始化阶段

本文档深入分析了 NanoClaw — 一个轻量级、AI 原生的个人 AI 助手项目。它的核心设计思想包括：小到可以理解（单一进程、少量文件）、通过容器隔离实现安全（而非应用级权限检查）、AI 原生开发（假设 Claude 始终作为协作者）、技能（Skill）胜于功能（按需转换代码库，而非功能堆积）。最创新的是其 Skills 技能系统，通过 Git 三向合并、三级解决模型（Git→Claude→用户）和共享解决方案缓存，实现了干净、可审计的代码转换。NanoClaw 展示了 AI 原生软件开发的新范式：为 AI + 人类团队协作优化，而非为独立人类开发。

目录

1. 项目概述
2. 核心理念
3. AI 原生设计
4. Skills 技能系统
5. 系统架构
6. 安全模型
7. 对比与启示

项目概述

NanoClaw 是一个轻量级、安全的个人 Claude 助手项目。它通过 WhatsApp（或其他渠道）与用户交互，在隔离的容器中运行 Claude Agent SDK，为用户提供一个可定制、可理解的 AI 助手。

WhatsApp (Baileys) → SQLite → 轮询循环 → 容器 (Claude Agent SDK) → 响应

为什么创建 NanoClaw？

NanoClaw 的诞生是对 OpenClaw（原 ClawBot）项目的反拨。

周末买了一台新的 Mac mini，打算正儿八经地捣鼓一下 Claws。Apple Store 的店员告诉我这东西现在卖得像热交换一样火爆，而且每个人（买它时）都是一脸懵逼的样子 :)

说实话，运行 OpenClaw 让我有点心里发虚——要把我的私人数据和密钥交给一个由 400k 行代码组成、靠“氛围感编程”（vibe coded） 堆出来的巨型怪物，而且这个怪物目前正面临大规模的活跃攻击，这真的一点吸引力都没有。我已经看到有报告称出现了实例暴露、RCE（远程代码执行）漏洞、供应链污染，以及插件库里被恶意篡改的技能。这感觉完全就是一片混乱的“西部荒野”，简直是安全噩梦。但我确实非常喜欢这个概念。我认为，就像 LLM Agent（智能体）是 LLM 之上的新层级一样，Claws 现在是 LLM Agent 之上的又一新层级，它将编排、调度、上下文管理、工具调用以及某种持久性提升到了一个新的高度。

环顾四周，既然核心思路已经明确，现在已经冒出了很多轻量级的 Claws。例如，粗略扫一眼，NanoClaw 看起来就非常有意思：它的核心引擎只有大约 4000 行代码（这个体量既能装进我的脑子，也能装进 AI Agent 的脑子，所以感觉是可控、可审计且灵活的），而且默认在容器中运行所有内容。我也很喜欢他们的配置方案——不是通过配置文件，而是通过“技能”来实现！

📌 DSL

Dify

1. 克隆代码仓库

git clone https://github.com/langgenius/dify

2. Docker 部署

Dify 提供了 Docker 部署方式，您可以通过以下步骤快速部署：

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

运行后，可以在浏览器上访问 http://localhost/install 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。

vLLM

vllm serve /data/models/llm/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ/ \
    --served-model-name gpt-4o-mini \
    --tensor-parallel-size 4 \
    --max-model-len 102400 \
    --dtype half \
    --port 8111

Ollama

1. 安装 Ollama 服务。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 编辑 systemd 服务，调用 systemctl edit ollama.service。这将打开一个编辑器。

sudo systemctl edit ollama.service

对于每个环境变量，在 [Service] 部分下添加一行

AI 编程的演进逻辑非常清晰：GitHub Copilot 作为插件，在传统 IDE 里为大众提供辅助；Cursor 则打破束缚，通过 AI 原生 IDE 实现了深度的体验跃迁；而 Claude Code 这类 CLI 工具，则是为追求极致自由与自动化的极客准备的——它摆脱了图形界面的繁琐，让开发者在命令行中，就能以‘操作指令’驱动 AI 完成从编码到部署的全流程。

AI 编程三剑客：时间线与营收对比

维度	GitHub Copilot	Cursor	Claude Code
代表形态	IDE 插件 (Plugin)	AI 原生 IDE (Forked)	CLI 智能体 (Agent)
正式发布/爆发时间	2021年6月 (预览) / 2022年6月 (正式)	2023年 (起步) / 2024年底 (爆发)	2025年2月 (GA)
年营收 (ARR)	$20 亿+$ (2025年Q3数据)	20亿+∗∗(2025年Q3数据)∣∗∗10 亿+ (2025年底估算)	$10 亿+ (上线6个月即达成)
用户规模	2000万+ 开发者	100万+ 付费用户	爆发式增长中 (API驱动)
核心地位	行业标准与基建	效率工具的巅峰	自主编程的开端

1. GitHub Copilot：稳坐江山的“老牌霸主”

• 登基时间： 2021-2022年。它是 AI 编程的开创者，利用 GitHub 庞大的生态系统，迅速完成了从 0 到 1 的教育。
• 营收状况： 2025年 9月，微软在财报中确认 GitHub Copilot 的年经常性收入（ARR）已突破 20 亿美元。
• 现状： 虽然面临 Cursor 的挑战，但它依然是 90% 以上 500 强企业的标准配置。它的战略重心已转向 “代理化” (Agentic)，在 GitHub Universe 2025 上展示了全流程的 AI 协作能力。

具身智能

Scaling Laws

全链路解决方案

1. 动作捕捉

这一阶段负责采集人类的原始动作数据。图中列出了两种主要技术：

• PN Studio (惯性动捕)： 利用惯性传感器套件。优点是成本低、易用、环境适应性强。
• HybridTrack (光学动捕)： 利用摄像头和标记点。优点是鲁棒性强、精度极高。

2. 数据处理/输出

捕捉到的信号通过 Axis Studio 或 Hybrid Data Server 进行初步处理。

• 数据类型： 包括高精度动捕数据、6DOF（六自由度）数据、原始加速度（ACC）和陀螺仪（GYRO）数据，以及同步时间戳。
• 接口类型： 支持 MocapApi、VRPN 以及专门的 Isaac 插件。

3. 本体映射

这是将人类动作转化为机器人动作的关键步骤。

• 输入格式： 常见的 3D 动画格式，如 .FBX、.MBX、.BVH 和数据格式 .CSV。
• 重定向 (Retargeting)： 通过算法将人类的骨架运动映射到机器人的 URDF（统一机器人描述格式）模型上，确保动作符合机器人的物理结构约束。

4. 工作平台

展示了开发和仿真所使用的核心软件生态：

• 编程语言： C++ 和 Python。
• 中间件： ROS (Robot Operating System)，用于机器人控制。
• 仿真环境： NVIDIA ISAAC，一个强大的机器人仿真和人工智能训练平台。

5. 本体/产出

Claude Agent SDK 是 Anthropic 发布的、用于在 Claude Code 基础上构建强大智能体（agents）的工具集合。该 SDK 最初是作为 Claude Code SDK（一个智能编码解决方案）发布的，旨在支持 Anthropic 内部的开发者效率。由于 Claude Code 已经超越了编码工具的范畴，被用于深度研究、视频制作和笔记记录等无数非编码应用，因此该工具被更名为 Claude Agent SDK，以反映其更广泛的愿景。

• Building agents with the Claude Agent SDK

一、核心设计原则：赋予 Claude 计算机能力

Claude Agent SDK 的关键设计原则是让 Claude 拥有程序员日常使用的相同工具。这意味着 Claude 必须能够：在代码库中查找文件、编写和编辑文件、运行代码、调试、以及迭代执行这些操作直到成功。

通过允许 Claude 访问用户计算机（经由终端），并赋予其运行 bash 命令、编辑文件、创建文件和搜索文件的能力，它能够有效执行非编码任务，如：阅读 CSV 文件、搜索网络、构建可视化、解释指标等数字工作，从而创建出具有通用目的的智能体。

二、构建的新型智能体

赋予 Claude 计算机能力解锁了许多以前效率不高的智能体类型。SDK 提供了用于自动化任何工作流程的原语，开发者可以构建：