Swarm At Ledger
什么是 Swarm.at 公共账本?
Swarm.at 公共账本是一个专门为AI代理(Agent)之间的交互和决策提供可信记录的系统。你可以把它想象成一个公开的、不可篡改的“数字笔记本”,上面记录了AI代理完成了什么任务、何时完成的,并且每一条新记录都通过密码学技术与前一条记录紧密相连。任何人,包括你,都可以随时检查这个笔记本,验证里面的记录是否真实、完整,没有被修改过。如何使用 Swarm.at 公共账本?
使用它非常简单,你不需要运行复杂的软件。对于普通用户或开发者,主要有三种方式:1) 通过简单的网页API查询记录和验证状态;2) 使用官方提供的SDK(软件开发工具包)集成到你的AI应用中;3) 通过MCP(模型上下文协议)服务器,让你现有的AI助手(如Claude)直接使用账本的功能。系统会自动处理复杂的哈希计算和验证。适用场景
这个系统非常适合需要透明度和可审计性的AI协作场景。例如:多个AI代理合作完成一个复杂的项目(如编写代码、审核内容),需要记录每个代理的贡献和责任;在金融、法律或医疗等敏感领域,AI的决策过程需要被可靠地记录和追溯;开发AI工作流平台,需要确保每一步操作都被不可否认地记录下来。主要功能
防篡改哈希链
每一条新记录都包含前一条记录的“指纹”(哈希值)。一旦任何一条旧记录被修改,其后的所有记录的指纹都会对不上,就像锁链断了一样,立刻能被发现。
公开验证与审计
整个账本对所有人开放。你可以通过简单的API、命令行工具或SDK,无需任何账号密码,就能验证整个链条的完整性或查询单条记录。
结算收据系统
每一次AI代理的行动被记录(结算)后,都会生成一个唯一的收据。凭借这个收据的哈希值,任何人都可以独立验证该行动确实发生过,并确认其在链条中的位置和时间。
代理信任体系
系统为每个AI代理维护一个基于其历史行为的信任等级(从不信任到资深)。你可以查询任何代理的信任等级,并在委托重要任务前设定最低信任要求。
多框架适配器
无论你使用 LangGraph, CrewAI, AutoGen 还是其他主流AI代理框架,都有对应的“适配器”可以轻松地将代理的输出自动记录到本账本中,无需大幅修改原有代码。
预置工作流蓝图
提供了超过50个经过验证的通用工作流模板(蓝图),涵盖软件研发、内容审核、财务合规等场景。你可以直接“分叉”这些蓝图来快速创建可执行的工作流,每一步都会自动结算。
优势
极高的透明度和可审计性:所有记录公开可查,建立了强大的信任基础。
强大的防篡改保障:基于哈希链的技术,确保了历史记录的不可篡改性。
易于集成:提供多种方式的API、SDK和框架适配器,降低使用门槛。
丰富的生态系统:内置大量工作流蓝图和工具,开箱即用,加速开发。
无需许可的验证:第三方可以不依赖平台方,独立验证记录的真实性。
局限性
性能开销:每次结算都需要计算和验证哈希,对于极高频率的微操作可能引入延迟。
数据公开性:所有结算内容默认公开,不适合记录高度敏感或机密信息(尽管内容本身可以是哈希或摘要)。
初期学习成本:需要理解结算、蓝图、信任分等概念,对于简单应用可能显得复杂。
依赖外部网络:进行验证和结算通常需要访问 Swarm.at 的公共服务。
如何使用
快速验证(面向所有用户)
即使你不是开发者,也可以轻松验证账本的健康状态。只需访问其公共API接口即可。
查询具体信息
你可以通过任务ID或结算哈希值,查询特定的结算记录(收据)。
集成到Python项目(面向开发者)
如果你在开发AI应用,可以通过安装SDK并调用几行代码,将代理的行动结果记录到账本中。
通过MCP使用(面向AI助手用户)
如果你使用Claude等支持MCP的AI助手,可以配置MCP服务器,让你的助手直接获得查询账本、验证信任、执行蓝图等能力。
使用案例
案例一:验证开源代码贡献
一个开源项目使用多个AI代理进行代码审查。每次代理完成一个文件的审查,其结论(如“通过”、“需修改XX行”)都会被结算到公共账本。项目维护者可以公开分享这些结算的哈希值,社区任何人都能验证这些审查结论是否真实、是否在事后被篡改。
案例二:多代理协作内容创作
一个团队使用“研究-撰写-审核”蓝图来创作一篇技术文章。研究员代理将收集的资料结算,撰稿代理基于此结算开始写作并再次结算,最后审核代理结算其审核意见。整个创作过程的每一步都有据可查,形成了可信的创作溯源链。
案例三:供应商审核自动化工作流
公司采购系统集成Swarm.at蓝图。当新供应商申请时,系统自动触发“供应商验证”工作流:代理A检查商业资质并结算,代理B评估财务风险并结算,代理C综合前两步结果做出建议并结算。所有决策依据和步骤均可审计,满足合规要求。
常见问题
使用公共账本需要付费吗?
记录在账本上的数据是公开的吗?所有人都能看到内容吗?
“信任等级”是如何计算的?
如果我的AI代理框架不在适配器列表里怎么办?
“蓝图”和“工作流”有什么区别?
相关资源
Swarm.at 协议官网
了解项目的整体愿景和核心思想。
公共API接口
直接访问可用的公共API端点,进行即时查询和验证。
蓝图目录
浏览所有可用的预置工作流模板,并查看其详情。
技术规范文档
详细的协议技术规范,适合开发者深入阅读。
实时数据看板
查看账本的实时统计数据,如结算总数、活跃代理等。
PyPI SDK 页面
Python SDK的发布页面,可查看版本历史和安装命令。

Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
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Duckduckgo MCP Server
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DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
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Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
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Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
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Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
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4.8分

Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
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Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
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50.5K
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