Alisa Davidson
Publicado: 21 de abril de 2025 às 3:00 Atualizado: 21 de abril de 2025 às 3:01
Editado e verificado de fatos: 21 de abril de 2025 às 3:00
Em resumo
A Swarms lançou seu primeiro servidor MCP para a Binance, permitindo a análise de dados de criptomoeda em tempo real em tempo real e a execução comercial automatizada na estrutura de swarms-rust pronta para produção.
Estrutura de orquestração multi-agente, a Swarms anunciou o lançamento de seu servidor MCP em colaboração com a Binância de Exchanização de Criptomoedas. Esse desenvolvimento permite a análise avançada dos dados de criptomoeda em tempo real e a automação da execução comercial no ambiente de enxames de produção de produção.
A colaboração entre enxames e binanças marca um avanço notável na maneira como desenvolvedores e comerciantes interagem com os mercados de ativos digitais. Ao utilizar a estrutura estável e de alto desempenho, os usuários obtêm acesso a ferramentas sofisticadas de análise de dados e funções de negociação automatizadas projetadas para eficiência e confiabilidade.
Através do servidor MCP, é estabelecida uma conexão direta com a infraestrutura da Binance, permitindo o fluxo contínuo de dados e a execução de comando imediato. Essa configuração aborda desafios comuns encontrados em aplicativos de negociação de criptografia, como latência, problemas de precisão de dados e confiabilidade de execução.
Um dos recursos de destaque introduzidos com essa integração é o empoderamento dos agentes de IA para usar a API público da Binance para realizar análises detalhadas em criptomoedas específicas. O resultado é um relatório detalhado e gerado pela IA, expandindo os recursos introduzidos pela primeira vez com o lançamento inicial do servidor MCP no início desta semana.
Estrutura de avaliação de tarefas aprimorada e desempenho aprimorado
Os enxames também incorporaram uma ferramenta de avaliação de tarefas configurável na estrutura do agente, que pode ser ativada ou desativada, dependendo dos requisitos do usuário e do aplicativo pretendido.
Quando ativado – mesmo durante as sessões com um limite de iteração de loop definido como 300 – o agente recebe a opção de envolver o avaliador em todas as iterações. Se a ferramenta estiver ativa, o agente deve verificar independentemente se uma tarefa foi concluída de acordo com os padrões predeterminados. Se ficar aquém, o avaliador leva o agente a revisar sua abordagem antes de prosseguir. Os testes mostraram que, nesses casos, o agente geralmente responde com sugestões estruturadas, incluindo as próximas etapas claramente definidas como ‘etapas adicionais necessárias: [specific actions]… ‘
A Swarms também anunciou uma atualização arquitetônica substancial à sua estrutura de Swarms-Rust, introduzindo suporte para execução simultânea de ferramentas. Esse aprimoramento foi projetado para melhorar a eficiência e a escalabilidade das operações dentro da estrutura.
Para conseguir isso, a lógica de execução subjacente foi reestruturada para incorporar padrões como `for_each_concurrent` e` arc
A introdução de concorrência acelera os tempos de execução, principalmente em cenários que envolvem tarefas complexas que dependem de várias ferramentas. Ao distribuir a carga de trabalho com mais eficiência, o sistema é capaz de fazer melhor uso dos recursos de hardware disponíveis, o que é particularmente benéfico para implantações de maior escala e grau empresarial.
Além das melhorias de desempenho, a atualização inclui o manuseio de erros e os recursos de log mais detalhados. Esses aprimoramentos têm como objetivo melhorar a transparência durante a execução da ferramenta, facilitando a identificação e a resolução de problemas em potencial dos usuários durante o tempo de execução.
Swarms é uma estrutura de orquestração descentralizada projetada para coordenar vários agentes de IA e modelos de idiomas grandes (LLMs) com o objetivo de automatizar tarefas do mundo real em escala. Ele é construído em torno do princípio de uma “economia de enxame”, onde agentes autônomos trabalham em colaboração para concluir operações complexas, com foco na confiabilidade e escalabilidade adequadas para ambientes corporativos.
Esse sistema multi-agente contrasta com os modelos LLM de agente único tradicional, que geralmente enfrentam limitações, como gerar saídas imprecisas ou inconsistentes-comumente chamadas de alucinações-juntamente com memória restrita e um foco restrito em tarefas individuais. Os enxames buscam superar essas restrições, permitindo que uma rede de agentes interaja dinamicamente, distribua responsabilidades e obtenha coletivamente resultados mais confiáveis e flexíveis.
Por fim, este projeto de IA visa construir a infraestrutura para uma camada financeira universal adaptada para alimentar a revolução agêntica.
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Sobre o autor
Alisa, jornalista dedicada do MPOST, é especializada em criptomoeda, provas de conhecimento zero, investimentos e o domínio expansivo da Web3. Com um olhar atento a tendências e tecnologias emergentes, ela oferece cobertura abrangente para informar e envolver os leitores no cenário em constante evolução das finanças digitais.
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