Swarms采用三层架构：流程编排层（AgentRearrange）解析Flow DSL（->顺序，,并发）定义执行流程；智能体层（Agent）通过_run()方法实现ReAct循环，每轮调用call_llm()生成响应（Thought），通过tool_execution_retry()执行工具（Action），并将工具结果（Observation）存入Conversation对象；通信层（Conversation）作为共享内存，通过add()累积消息，通过get_str()返回完整历史，实现智能体间的上下文传递。核心设计是内存驱动的循环执行：Agent从Conversation获取完整历史，生成响应并执行工具，结果自动存入内存，下一轮循环继续基于累积历史推理，从而实现规划-执行-反思的自主循环和多智能体协作。
真正的智能体，只有一个核心特质：自主性（Agency）。
Swarms 是一个企业级多智能体编排框架，通过三层架构（流程编排层、智能体层、通信层）实现智能体的协作、编排和分布式部署
优化本质：减少歧义 + 约束搜索空间 + 明确输出标准
Attention 在做的事情是：序列中“每一个 token”都要和“所有 token”算一次相关性。
Transformer 的核心优势不是“Attention”，而是：
用全局依赖 + 高并行，解决了 CNN 看不远、RNN 跑不快的问题。
以下四大框架正在推动自主、多智能体生态系统的崛起 👇
相同点：都是近似最近邻（ANN）索引。
多头自注意力是 Transformer 模型的核心创新技术。相比于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等传统神经网络，多头自注意力机制能够直接建模任意距离的词元之间的交互关系。
一句话：Embedding + 位置编码 → N 层（多头自注意力 + 残差 + LayerNorm + 前馈）堆叠；若是序列到序列，再在 Decoder 加交叉注意力；用注意力权重决定“当前要看谁”，多头并行看不同关系，层数越深，语义抽象越强。
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