joelhooks/swarm-tools

해결하는 문제

Swarm는 AI 에이전트를 사용하여 대규모 복잡한 작업을 수행할 때 발생하는 "컨텍스트 사망"과 조율 부담 문제를 해결합니다. 파일 편집 시 에이전트 간 충돌을 방지하고, 세션 간에 진척 상황, 작업 추적, 학습된 패턴이 유지되도록 보장합니다.

작동 방식

Swarm는 대규모 작업을 작은 병렬 처리 가능한 하위 작업으로 분해하는 조정자(coordinator)를 사용합니다. 이후 다음 핵심 시스템들을 활용하여 워크플로우를 관리합니다:

• Hive: .hive/ 디렉터리에 작업을 저장하는 Git 기반 작업 추적기로, 세션 재시작 후에도 진척 상황이 유지되고 환경 간 동기화가 가능합니다.
• Hivemind: Ollama 임베딩을 사용하는 의미적 메모리 시스템으로, 이전 작업에서 학습한 내용과 패턴을 저장하고 검색합니다.
• Swarm Mail: 에이전트 간 메시징을 처리하고, 파일 예약(락)을 구현하는 액터 모델 기반 조율 시스템으로, 여러 에이전트가 동시에 동일한 파일을 편집하는 것을 방지합니다.
• 이벤트 소싱: 모든 상태 변경은 libSQL(임베디드 SQLite)을 사용해 추가 전용 이벤트 로그에 기록되어, 모든 작업에 대한 내구성 있는 기록을 보장합니다.

대상 사용자

OpenCode나 Claude Code와 같은 AI 코딩 보조 도구를 사용하며, 단일 프롬프트 작업에서부터 지속성과 조율이 필요한 복잡한 다중 에이전트 워크플로우로 확장하고자 하는 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 병렬 실행: 여러 워커 에이전트를 생성하여 하위 작업을 동시에 처리합니다.
• 지속적 메모리: 성공적인 패턴을 기록하고, 악성 패턴을 식별하는 의미적 메모리 시스템을 사용합니다.
• Poirot 스타일 조율: 파일 락을 구현하여 에이전트 간 병합 충돌을 방지합니다.
• 로컬 우선 아키텍처: Bun, libSQL, Ollama를 사용해 외부 서버 없이 완전히 로컬에서 실행됩니다.