joelhooks/swarm-tools

何を解決するか

Swarmは、AIエージェントを用いて大規模で複雑なタスクを処理する際の「コンテキスト死」と調整の負荷の問題を解決します。エージェント同士がファイル編集で競合するのを防ぎ、進捗、タスク追跡、学習されたパターンが異なるセッション間で保持されることを保証します。

動作方法

Swarmは、大規模なタスクを小さな並列処理可能なサブタスクに分解するコーディネーターを使用します。その後、以下の主要システムを活用してワークフローを管理します：

• Hive: .hive/ ディレクトリにタスクを保存するGitベースのタスクトラッカーで、セッション再起動後も進捗が保持され、環境間での同期が可能になります。
• Hivemind: Ollamaの埋め込みを使用した意味的メモリシステムで、過去のタスクから学習やパターンを保存・検索します。
• Swarm Mail: エージェント間メッセージングを処理し、ファイル予約（ロック）を実装するアクター型の調整システム。複数のエージェントが同時に同じファイルを編集するのを防ぎます。
• イベントソーシング: すべての状態変更は、libSQL（埋め込みSQLite）を使用して追加のみ可能なイベントログに記録され、すべての操作の耐久性のある記録が保証されます。

対象ユーザー

OpenCodeやClaude CodeなどのAIコーディングアシスタントを使用し、単一プロンプトのタスクから、永続性と調整を必要とする複雑なマルチエージェントワークフローにスケーリングしたい開発者向けです。

特徴

• 並列実行: 複数のワーカーエージェントを起動して、サブタスクを同時に処理します。
• 永続的メモリ: 成功したパターンを記録し、アンチパターンを特定する意味的メモリシステムを使用します。
• Poirotスタイルの調整: ファイルロックを実装して、エージェント間のマージ競合を回避します。
• ローカルファーストアーキテクチャ: Bun、libSQL、Ollamaを使用して、外部サーバーなしで完全にローカルで実行されます。