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name: unleash-the-agents locale: wenyan source_locale: en source_commit: be74aff5 fence_basis_commit: be74aff5 translator: "Julius Brussee homage — caveman" translation_date: "2026-05-03" description: > Launch all available agents in parallel waves for open-ended hypothesis generation on problems where the correct domain is unknown. Use when facing a cross-domain problem with no clear starting point, when single-agent approaches have stalled, or when diverse perspectives are more valuable than deep expertise. Produces a ranked hypothesis set with convergence analysis and adversarial refinement. license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob Agent ToolSearch TeamCreate TaskCreate TaskUpdate TaskList SendMessage metadata: author: Philipp Thoss version: "1.2" domain: swarm complexity: advanced language: multi tags: swarm, parallel, hypothesis-generation, multi-agent, brainstorming, convergence

縱諸臣

於正領未明之疾，並波而召諸臣以生開放之假設。各臣以其域之鏡而思——卡巴拉者以數值術尋形，武術者擬條件之分，靜觀者居數而識其結。獨立之見之合，乃假設有益之主信。

用時

• 跨域之疾，正法未明
• 單臣或單域已滯而無信
• 疾賴真正多元之見（非徒增算）
• 需生假設，非執行（執行用團）
• 重要之決，遺非顯之角者其代真重

入

• 必要：問題之要——疾之清述、五以上之具例、何為解
• 必要：驗之法——如何試假設正否（程驗、家評、或空模較）
• 可選：臣之子集——納或排之臣（默：諸已錄之臣）
• 可選：波之大小——每波之臣數（默：10）
• 可選：出之式——應之結構模（默：假設+理+信+可試之測）

法

第一步：備其要

書一要而諸臣無論何域皆能解之。含：

1. 問題之述：所求者何（一二句）
2. 例：五以上具入/出之例或數點（多益佳——三於諸臣為少而難尋形）
3. 已知之限：所已知者、所已試者
4. 成之準：如何識正之假設
5. 出之模：應之精式
6. 每言皆標其源：明每事出於事單、己之謀、己之讀、或前會之記，己所欲成之終態則標為所欲

## Brief: [Problem Title]

**Problem**: [1-2 sentence statement]

**Examples**:
1. [Input] → [Output]  (explain what's known)
2. [Input] → [Output]
3. [Input] → [Output]
4. [Input] → [Output]
5. [Input] → [Output]

**Already tried**: [List failed approaches to avoid rediscovery]

**Success looks like**: [Testable criterion]

**Respond with**:
- Hypothesis: [Your proposed mechanism in one sentence]
- Reasoning: [Why your domain expertise suggests this]
- Confidence: [low/medium/high]
- Testable prediction: [If my hypothesis is correct, then X should be true]

得：要自足——臣得此文即有思之所需。

敗則：不能述五例或驗法者，疾未備為多臣之問。先縮其範。

第二步：謀其波

列諸可得之臣，分為約十之波。前二波之序無關；後波之間，波際知識之注益其果。

# List all agents from registry
grep '  - id: ' agents/_registry.yml | sed 's/.*- id: //' | shuf

授臣於波。初謀四波——或不需盡用（見第四步之早止）。

波	臣	要之變
1-2	20 臣	標準之要
3	10 臣 + advocatus-diaboli	要 + 新興共識 + 對辯之挑
4+	各 10 臣	要 + 「X 已驗。專注邊例與敗。」

得：波授之表，諸臣皆有所屬。納 advocatus-diaboli 於第三波（非後），俾對辯之過影後波。

敗則：可得之臣少於 20 者，減為二三波。十臣亦可，唯合之信稍弱。

第三步：發其波

每波並發為臣。用 sonnet 模以省（其值在見之多元，非各深）。

法甲：以 Agent 具發之（推）

此常交互之會之道。波中每臣，以 Agent 具發為子臣（subagent_type 設為臣之類，如 kabalist、geometrist），附要與域之框：

Use the [agent-name] agent to analyze this problem through your domain expertise.
[Paste the brief]
Think about this from your specific perspective as a [agent-description].
[For non-technical agents: add a domain-specific framing, e.g., "What patterns
does your tradition recognize in systems that exhibit this kind of threshold behavior?"]
Respond exactly in the requested format.

一波之諸臣以 Agent 具並發，run_in_background: true，以 SendMessage 合之於會之唯一隱團。俟波畢方發次波（俾第四步之波際知識注）。

法乙：TeamCreate（唯 FleetView / 雲）

TeamCreate 已棄，且閘於常交互之會外——彼處 ToolSearch("select:TeamCreate") 無所返，team_name 見忽（會唯一隱團）。其得現之處（FleetView / 雲），加一具名之團，有每團友之任屬與閉之週期（Task* 諸具於交互之會亦行——唯團之範不行）：

1. 立團：TeamCreate({ description: "Wave 1: open-ended hypothesis generation" })
2. 每臣以 TaskCreate 立一任（要 + 域之框）
3. 用 Agent 具發每臣為團友，subagent_type 設為臣之類
4. 以 TaskUpdate 之 owner 授任；以 TaskList 監之
5. 波間，以 SendMessage({ type: "shutdown_request" }) 閉團，以更之要始次團（第四步）

內建團之合作——每團友之屬與週期，任狀跨波而承——然團之範唯存於 TeamCreate 得現之處。交互之會用法甲。

二法之擇

	Agent 具（法甲）	TeamCreate（法乙）
可得	每會（主）	唯 FleetView / 雲（閘）
宜於	諸交互之縱	雲行欲共任列者
合作	SendMessage、手聚	任列、訊、屬
波際交接	以更要追之	任狀承

得：每波二至五分內返約十結構之應。臣不應或出格者記之而不阻管線。

敗則：一波過半敗者，察要之清。常因：出之模歧，或例不足以使外域之臣思之。

第四步：注波際知識（並評早止）

一二波後，發次波之前，取其新興之信。

1. 掃已畢諸波之應，求重現之題
2. 識最常之假設族（合之信）
3. 察早止之閾：頂族二十臣後已逾空模期之三倍者，信強矣。謀第三波為對辯+精煉之波，並考其後止之
4. 為次波更其要：

**Update from prior waves**: [N] agents independently proposed [hypothesis family].
Build on this — what explains the remaining cases where this hypothesis fails?
Do NOT simply restate this finding. Extend, challenge, or refine it.

早止之囑：非每縱皆需諸臣。已定之疾域（如碼庫之析）合常於 30-40 臣穩。抽象或開放之疾（如未知數學之變），全名冊益，蓋正域實不可預也。每波後察合——頂族之數與空模比已平者，續波之益遞減。

此免重發（後波獨立再得早波所得），導後臣於疾之邊。

得：後波生更精細、有針之假設，補新興共識之缺。

敗則：二波後無合者，疾或過寬。考縮其範或多備例。

第五步：聚而去重

諸波畢後，聚諸應於一文。以族聚假設而去重：

1. 取諸假設之述
2. 以機制聚（非以辭——「mod 94 之模算」與「Z_94 之循環群」乃同族）
3. 計每族之獨立發現之數
4. 依合排之：更多臣獨立發現之族居高

得：以合計排之假設族列，含貢臣與代之可試之測。

敗則：每假設皆獨（無合）者，信噪比過低。或疾需多例，或臣需更緊之出之式。

第六步：對空模而驗

試頂假設於空模以確合有意，非共訓之偽。

• 程驗：假設出可試之式或法者，於留出之例行之
• 空模：估 N 臣偶合於同假設族之概（如有 K 合理族，隨機合概約 N/K）
• 閾：合逾空模期之三倍者，信為有意

得：頂假設族顯逾偶然之合，並/或過程驗。

敗則：頂假設驗敗者，察次族。皆敗者，疾或需異法（更深單家析、多數、或重設例）。

第七步：對辯之精煉

宜於第三波，非合成之後。 第三波納 advocatus-diaboli（與波際知識注並）較獨立後對辯之過更效。早挑使第四+波對挑而精，非堆於未挑之共識上。

第三波已含對辯者，此步為終察。否（如諸波無之）發 advocatus-diaboli（或 senior-researcher）今。為結構之過，以 Agent 具並發二臣為子臣，以 SendMessage 合之以對共識：

Here is the consensus hypothesis from [N] independent agents:
[Hypothesis]
[Supporting evidence and convergence stats]

Your job: find the strongest counterarguments. Where does this fail?
What alternative explanations are equally consistent with the evidence?
What experiment would definitively falsify this hypothesis?

得：諸反論、邊例、與證偽之實。假設過對辯之察者，可入合矣。良對辯之過或部分護共識——識其設較他更佳雖不完。

敗則：對辯臣得致命之缺者，反饋以入針之續波（第三層+迭模——擇五至十臣最宜對特挑者）。

第八步：交於團

縱發疾；團解之。化已驗之假設族為可行之事，立焦團解之。

1. 每已驗假設族立 GitHub 事（用 create-github-issues 之術）
2. 依合強與影排之
3. 每事組小團——讀合之定義，以 Agent 具（subagent_type）發其員為子臣，以 SendMessage 合之：
   • teams/ 中已定之團合疾域者用之
   • 無合者，默用 opaque-team（N 個 shapeshifter，適性授角）——其能應未知形而不需訂製
   • 至少一非技術之臣（如 advocatus-diaboli、contemplative）——其捕技術臣所漏之施險
   • 階段間用 REST 點以免急促
4. 管線為：縱 → 分類 → 每事一團 → 解

得：每假設族對一追之事，有團授之。縱生診斷；團生修。

敗則：團組與疾不合者，重授。Shapeshifter 之臣可研可設而無寫之具——團領須施其碼之囑。

驗

• 諸可得之臣已問（或有理之子集已擇）
• 應以結構可解之式聚
• 假設已去重，依獨立合排
• 頂假設已對空模或程試驗
• 對辯之過挑共識
• 終假設含可試之測與已知之限

陷

• 要中例少：臣需五以上之例方尋形。三例則諸臣多以表面對形或模回（以異辭重述要）
• 諸源合為一聲：要混事單、己之謀、己之讀、前會之記者，失其間之縫。所欲之終態遂以「事單云……」達諸臣，臣竭力求不存之事。每言皆標其源（第一步，第六項）。此記於同儕之會，非縱之波，見 docs/investigations/lead-support-coordination-2026-09-15.md
• 無驗之路：無試假設之法者，不能辨信於噪。合僅必要而非足
• 隱喻之應：域家之臣（mystic、shaman、kabalist）或以富隱喻之理應之，難以程解。出之模納「以可試之式或法述假設」
• 波間之重發：無波際知識注者，三至七波獨立重發一二波所得。常於波間更要
• 過解合：43% 合於機制族似深，然察基率。若僅三合理機制族，隨機合約 33%
• 期單族獨大：抽象之疾（形識、密術）多生一獨大假設族。多維之疾（碼庫析、系設）生諸有效族之廣合——此為期且健，非模之敗
• 非技術臣之泛框：非技術臣之貢之質依要如何以其域之語框疾。「於此閾你之傳云何系？」生結構之識；泛要無生。投於外域臣之域之框
• 用此為執行：此模生假設，非施。已驗之假設既得，化為事而交團（第八步）。管線為縱 → 分類 → 每事一團

參

• forage-solutions — 蟻群最佳化以探解空（互補：較窄範、較深探）
• build-coherence — 蜂民主以擇諸競法（用此術後以擇頂假設）
• coordinate-reasoning — 痕跡合作以管臣間信流
• coordinate-swarm — 廣群合作之模於分散系
• expand-awareness — 縮前先放（互補：用為個臣之備）
• meditate — 發前清脈絡之噪（推於第一步前）