modiqo/waggle

解决的问题

Waggle 解决了多代理交接中的低效和责任缺失问题。目前，协调器通常会将完整的上下文块转发给子代理，这导致了高昂的 token 成本、上下文窗口饱和，以及缺乏关于子代理是否实际读取所需信息的遥测数据。Waggle 用轻量级、带归属信息的引用系统，取代了传递原始文件路径（缺乏版本控制和归属）或完整文本（成本高昂）的做法。

工作原理

Waggle 使用约 30 字节的 token 作为对一个工件的引用。协调器不发送工件本身，而是发送 token。当子代理解析该 token 时，会收到一个「投影」——即根据其特定模型或需求定制的数据版本（例如摘要或特定片段），在字节预算内提供。

关键技术组件包括：

• MCP 服务器：作为 Model Context Protocol (MCP) 服务器集成，可无缝添加到 Claude Code、Cursor 和 Codex 等工具中，无需自定义 SDK。
• 归属清单：追踪 token 的发行者、委托的传承关系，以及针对不同消费者的变体。
• 事件日志：一个仅追加的日志记录每次读取和解析操作，提供可验证的审计轨迹（收据），证明哪些内容被访问过。
• 镜头（Lenses）：针对不同文件类型的专用引擎；例如，源代码在生成时通过 tree-sitter 处理，使代理在检索时无需解析整个文件即可读取特定符号。
• 边缘部署：token 可在多台机器间联邦部署，或推送到 Cloudflare 的边缘，使远程代理可在源文件始终不离开原始主机的前提下，搜索或解析内容。

适用人群

专为开发多代理协调器和工具链（如使用 Claude Code 或 Codex）的开发者设计，适用于需要降低 token 开销、确保子代理确实消费了正确数据，并在不同 AI 供应商和环境中保持一致引用层的场景。

主要亮点

• 基于 token 的交接：用 30 字节的引用替代庞大的上下文转储。
• 可验证的消费：提供「收据」和覆盖率报告，证明代理读取了工件的哪些部分。
• 上下文感知的投影：根据消费者的上下文和预算，仅提供必要的数据片段。
• MCP 集成：与任何 MCP 兼容的 AI 工具链开箱即用，无需额外 SDK。
• 符号级访问：通过 tree-sitter 概要，使代理可直接定位特定代码符号。
• 分布式可达性：支持本地、联邦和边缘方式解析 token。