joelhooks/swarm-tools

解決的問題

Swarm 解決了使用 AI 代理處理大型複雜任務時的「上下文死亡」與協調開銷問題。它防止代理在編輯檔案時相互衝突，並確保進度、任務追蹤與學習到的模式在不同會話間得以保留。

工作原理

Swarm 使用協調器將大型任務分解為更小的、可並行處理的子任務。隨後，它利用多個核心系統來管理工作流程：

• Hive： 一個基於 Git 的任務追蹤器，將任務儲存在 .hive/ 目錄中，確保進度在會話重啟後依然存在，並可在不同環境中同步。
• Hivemind： 使用 Ollama 嵌入的語意記憶系統，用於儲存和檢索以往任務中的學習成果與模式。
• Swarm Mail： 一種基於 Actor 模型的協調系統，負責代理間訊息傳遞，並實現檔案預留（鎖）機制，防止多個代理同時編輯同一檔案。
• 事件溯源： 所有狀態變更均透過 libSQL（嵌入式 SQLite）記錄於僅追加的事件日誌中，確保每一步操作都有持久化記錄。

適用對象

使用 OpenCode 或 Claude Code 等 AI 編碼助手的開發者，需要從單次提示任務擴展到需要持久化與協調的複雜多代理工作流程。

核心亮點

• 並行執行： 啟動多個工作代理，同時處理子任務。
• 持久化記憶： 使用語意記憶系統記錄成功模式並識別反模式。
• Poirot 風格協調： 實現檔案鎖定，避免代理間產生合併衝突。
• 本地優先架構： 完全本地運行，無需外部伺服器，使用 Bun、libSQL 和 Ollama。