Kimi K2.5 Agent Swarm 深度解析：开源项目 swarm‑ide 安装与使用教程

最近一段时间，大模型领域最受关注的更新之一，莫过于 Kimi K2.5 的发布。相比参数规模或榜单成绩，这一代模型真正引发讨论的，是它对 Agent 模式 的原生支持。模型不再只是“一个人在思考”，而是开始具备“组织多个智能体协作完成任务”的能力。

在 K2.5 中，模型可以根据任务复杂度，自动决定是否需要拆分任务，并创建多个子 Agent 并行工作。这种模式通常被称为 Agent Swarm（智能体集群）：

一个 主 Agent 负责理解目标、拆解任务
多个 子 Agent 各自承担明确子任务
最终由主 Agent 汇总、校验并输出结果

这种方式非常接近真实团队的协作模式，而不是传统大模型那种“单线程长思考”。

swarm‑ide

无独有偶，最近发现一个有趣的开源项目 swarm‑ide，作者的介绍是 为 Agent Swarm 打造的 IDE ，支持 Kimi-2.5, GLM-4.7 等（即使不像 K2.5 那样经过强化学习的模型也能用）

仓库地址 https://github.com/chmod777john/swarm-ide

只要通过简单的对话，就能够构建起自己的 Agent 体系，而且是通过 UI 看板的方式，全方面的可查看工作状态，而不再是一个“黑盒”

安装

首先克隆开源仓库到本地，前提需要先安装 Nodejs 环境

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git clone https://github.com/chmod777john/swarm-ide

然后切换到 backend 目录，进行依赖包的安装

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npm install

中间件

要启动这个项目，需要 pgsql 和 redis，如果你本地没有，则可以通过官方仓库的说明，使用 docker compose up -d 的方式加载。那么如果你已经有相关的中间件，则不需要执行，只要调整相关的配置即可，下面会介绍

配置

复制环境变量文件

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# 确保当前在 backend 目录下
cp .env.example .env.local

并调整相关的配置，其中 LLM_PROVIDER 为所使用的提供商，如果你使用下面的 OpenRouter 配置，则这里改为 openrouter

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# Backend
DATABASE_URL=postgres://postgres:postgres@localhost:5432/agent_wechat
REDIS_URL=redis://localhost:6379
LLM_PROVIDER=glm
GLM_API_KEY=replace_me
GLM_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions
GLM_MODEL=glm-4.7

# OpenRouter (OpenAI-compatible)
OPENROUTER_API_KEY=replace_me
OPENROUTER_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions
OPENROUTER_MODEL=
OPENROUTER_HTTP_REFERER=
OPENROUTER_APP_TITLE=

其实感觉这里都是支持 openai 兼容的格式

启动

这里有个坑，可能作者也没有注意，就是在 package.json 文件中，是绑定了本地IP，如果你是局域网访问就不行了

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  "scripts": {
    "dev": "next dev -H 127.0.0.1 -p 3017",
    "build": "next build --webpack",
    "start": "next start -H 127.0.0.1 -p 3017",
    "lint": "eslint"
  },

所以如果你是局域网访问，那么就将 127.0.0.1 改为 0.0.0.0

然后就可以启动项目，作者推荐使用 bun，但是我没有安装，我直接使用 npm

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npm run dev

初始化 db

作者这边说明中，需要访问网页前，先执行一个接口请求来初始化数据库，如果你是局域网，那么就调整对应的 IP 地址即可

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curl -X POST http://127.0.0.1:3017/api/admin/init-db

体验

接下来就可以打开 3017 端口访问网页，进来的时候先要创建一个工作区，随便起个名字然后点击 Create

进来后就能够看到这个多区域的后台界面

简单来个问候，看看有没有问题

可以看到界面中有一个中央调用的助手，也就是 主 Agent，然后可以向他发送指令，就像一开始的那张截图一样，让他创建三个角色（子 Agent），也可以清晰的看到他们之间关系和连线

有意思的是，甚至还可以为他们创建一个群组

然后点击左侧创建的群组，你就能够看到他们已经在里面发言了，而且他们都知道自己的职责，也就是相关的系统提示词了

最后，你就可以发送指令，让里面的人干活了，可以模拟一个开发场景，让他们出相关的方案或者文档

然后他们就会自己干活了，而且可以看到动态的线条指派，非常直观

后续

这个项目还是挺有惊喜的，虽然过程出现过不同程度的 bug，但是作为一个原型已经很不错了。

不过目前搞 Agent 还是太费 Token，因为中途有一些出错重试，而且还有不听从指令等情况，来回折腾了好几回。但是 Agent 也是一种趋势，只是目前还没有太好的落地场景，像一些日常的场景中，基本能够使用工作流来覆盖，所以一个 N8N 也基本够用了