MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

coordinate-swarm

pjt222
Обновлено 6 days ago
11 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаautomationdesign

О программе

Навык coordinate-swarm предоставляет такие паттерны, как стигмергия и кворумное чувство, для проектирования распределённых систем, которые самоорганизуются без центрального контроллера. Он помогает разработчикам создавать устойчивые, событийно-ориентированные архитектуры, фокусируясь на локальных правилах агентов и общении через общее состояние. Используйте его, чтобы устранить узкие места координации и заменить хрупкую оркестрацию возникающей децентрализованной организацией.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/coordinate-swarm

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

調群

以 stigmergy(改境間通)、局互規、quorum 感,立分代間調——無中控而生協同群行。

  • 分系設、無單點為調瓶
  • 團工須自調而無常督
  • 事驅架、以共態通非直訊
  • 三代行而三十代潰之法
  • 新群域之調模引(見 forage-resourcesbuild-consensus
  • 代脆中組以韌生調

  • :須調代(工、服、員)之述
  • :群目或所求生行
  • :現調機與敗模
  • :代數(影模選——小群與大巢)
  • :延忍(實時或終至調)
  • :境限(共態可用、通頻寬)

一:別調問類

分調挑以選合模。

  1. 繪現態:代為誰、獨行為何、調於何處潰
  2. 分問:
    • Foraging — 代搜與用分資(見 forage-resources
    • Consensus — 代須同意一集決(見 build-consensus
    • Construction — 代漸築或守共構
    • Defense — 代群察與應威(見 defend-colony
    • Division of labor — 代須自組為專角
  3. 識現調之敗模:
    • 單點敗(中控)
    • 通瓶(直訊過多)
    • 協失(代無饋而漂)
    • 剛(不能適變)

得: 問類與所治具敗模之明分。此定施何群模。

敗: 問不合單類→可為合。分為子問、各以合模治。代過雜→考層調:同質簇以簇間 stigmergy 調。

二:設 stigmergic 信號

設代間接通道以相影行。

  1. 定共境(庫、訊隊、檔系、物空、共板)
  2. 設代沉於境之信號:
    • Trail signals:積於成徑之標(如蟻 pheromones)
    • Threshold signals:過閾觸行變之計
    • Inhibition signals:斥代離竭區之標
  3. 定信號性:
    • Decay rate:信號速衰(防陳態主)
    • Reinforcement:成果強信號
    • Visibility radius:信號傳遠
  4. 映信號至代行:
    • 代測信號 X 過閾 T→行動 A
    • 代成動 A→沉信號 Y
    • 無信號→代默探行
Signal Design Template:
┌──────────────┬───────────────────┬──────────────┬────────────────────┐
│ Signal Name  │ Deposited When    │ Decay Rate   │ Agent Response     │
├──────────────┼───────────────────┼──────────────┼────────────────────┤
│ success-trail│ Task completed OK │ 50% per hour │ Follow toward      │
│ busy-marker  │ Agent starts task │ On completion│ Avoid / pick other │
│ help-signal  │ Agent stuck >5min │ 25% per hour │ Assist if nearby   │
│ danger-flag  │ Error detected    │ 10% per hour │ Retreat & report   │
└──────────────┴───────────────────┴──────────────┴────────────────────┘

得: 映境標至沉件、衰率、應行之信號表。信號當簡、可組、獨義。

敗: 設感過繁→減為二:正(success trail)與負(danger flag)。多調可以吸斥引。基系行後加細。

三:定局互規

以局信息(己態+鄰信號)定各代循之簡規。

  1. 定代感半徑(何可感?)
  2. 按優先書 3-7 局規:
    • 規一(安):測 danger-flag→離
    • 規二(應):測 help-signal 且閒→趨
    • 規三(用):測 success-trail→趨最強
    • 規四(探):無信號→偏未探區隨動
    • 規五(沉):畢任→於處沉 success-trail
  3. 各規須:
    • :依只代可感
    • :一 if-then 句達
    • 無態(宜):無須代憶過態
  4. 心試:諸代循此規,所求群行生乎?

得: 各代獨行之優先規集。施於全群→生目標群行(foraging、construction、defense 等)。

敗: 心擬不生所求生行→規需饋環——代須可觀群動之果。加代群態之信號(如「任成率」)與按之調行之規。

四:校 quorum 感

立閾以代足同時觸群態變。

  1. 識須集同意之決(非僅個應):
    • 探轉用
    • 承新工地或棄舊
    • 自常升急應
  2. 各集決定:
    • Quorum threshold:須同意代之數或率
    • Sensing window:計信號之時段
    • Hysteresis:活與止之異閾(防震)
  3. 以信號積實 quorum:
    • 贊決之代沉 vote-signal
    • 窗內積票過 quorum 閾→決活
    • 票低於止閾→決反

得: 允群無首為集決之 quorum 閾。Hysteresis 隙防態速震。

敗: 群態震→廣 hysteresis 隙(如活於 70%、止於 30%)。群不達 quorum→降閾或廣窗。決過慢→縮窗,慎早共識。

五:測調生行

驗局規生所求群行,後調參。

  1. 以少代(5-10)行擬或試
  2. 觀:
    • 群收斂於意行乎?
    • 收斂幾久?
    • 任中態變時何?
    • 代敗或增時何?
  3. 調參:
    • 信號衰率:過速→無調憶;過緩→陳信號主
    • Quorum 閾:過低→早集決;過高→癱
    • 探用衡:過探→效低;過用→局優
  4. 壓測:
    • 忽去 30% 代→群復乎?
    • 倍代→仍調乎?
    • 引悖信號→解或死鎖?

得: 調參集,群自組趨目行、復擾、優擴。

敗: 群敗壓測→信號設過耦。簡之:減信號、增衰率(更鮮信息),保代無信號時有穩默行。零信號行理者勝依信號者。

  • 調問已分為識模(foraging、consensus、construction、defense、division of labor)
  • Stigmergic 信號表定,含沉件、衰率、代應
  • 局互規簡、局、優先(3-7 規)
  • Quorum 閾含 hysteresis 以防震
  • 小測顯生行合群目
  • 壓測(代去、加、信號擾)顯優雅降級

  • 過設信號:始過多信號型生惑。起於二信號(吸斥)、證要方加
  • 隱中思:「局規」求代知全態→非局。重構至各規依代直感
  • 忽衰:永不衰之信號生化石調態。各信號須合任時尺之半衰
  • 零 hysteresis:活與止無隙之 quorum 閾生態速震。止當低於活
  • 設同質:代異能→單規集敗。考角異規(見 scale-colony

  • forage-resources — 群調特於資搜及探用權衡
  • build-consensus — 分意機深探,擴此技之 quorum 感
  • defend-colony — 群禦模,築於此信號與規架
  • scale-colony — 群過初調設時之擴法
  • adapt-architecture — 架變 morphic 技,群調觸構變時補
  • deploy-to-kubernetes — 實分系部,群調模施於此
  • plan-capacity — 知於群擴動之容謀
  • coordinate-reasoning — AI 自施變;映 stigmergic 信號至脈管,含信息衰率與局協

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-ultra/skills/coordinate-swarm
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык