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name: build-consensus locale: wenyan source_locale: en source_commit: 82c77053 fence_basis_commit: 82c77053 translator: "Julius Brussee homage — caveman" translation_date: "2026-04-19" description: > Achieve distributed agreement without central authority using bee democracy, threshold voting, and quorum sensing. Covers proposal generation, advocacy dynamics, commitment thresholds, deadlock resolution, and consensus quality assessment. Use when a group must decide between options without a designated leader, when centralized decision-making is a bottleneck, when stakeholders have different perspectives to integrate, or when designing automated systems that must reach consensus such as distributed databases or multi-agent AI. license: MIT allowed-tools: Read metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: swarm complexity: intermediate language: natural tags: swarm, consensus, quorum-sensing, distributed-agreement

建共識

無中權而於分代理達集同——以探倡、閾諾感、諾動，模於蜂群擇穴之決。

用時

• 群須無指領而集擇諸選
• 中權之決為瓶或單敗點
• 諸利者有異訊異見須整
• 昔決患群思（早聚）或析癱（不聚）
• 設須達共識之自系（分庫、多代理 AI）
• 輔 coordinate-swarm——協須明集決時

入

• 必要：待決之題（二擇、於 N 中擇、參設）
• 必要：參之諸代理（隊員、服、投者）
• 可選：已知諸選附初質評
• 可選：決之急（時預）
• 可選：可容錯率（群偶擇次佳可乎？）
• 可選：當前決之敗模（群思、僵、搖）

法

第一步：獨探生提案

確決空已充探，倡前不始。

1. 派探者獨探諸選之空：
   • 各探不知他探之見而評
   • 獨評阻早聚於流中而平之選
   • 探數：至少三探為各要選（為可靠）
2. 探生結構化之評：
   • 選之識
   • 質分（歸 0-100 或類：劣/中/良/優）
   • 所識之要強與危
   • 信級（此選評幾徹？）
3. 集探之報而不篩——所有過最質閾者進倡階

得： 獨評之諸案附質分與察。無選為單評者所除；多見之繁保之。

敗則： 若諸探未獨評而聚於一選，探非真獨。以明訊障重之。若過多選過倡階，升最質閾。若過少，降之或加探。

第二步：行倡動（擺舞）

令探倡其好選，倡之力按質成比。

1. 各探倡其首選：
   • 倡力按質分（佳選得更烈之倡）
   • 倡為公——諸代理見諸倡信
   • 倡者呈證與質評，非止好
2. 未諾之代理觀倡而評：
   • 循倡之選而獨察
   • 己察證其質者，加入倡
   • 察示質劣於所宣者，不加
3. 交察之動：
   • 弱選之倡自失從——代理獨驗之
   • 強選之倡得從——因驗證其質
   • 過程自正：誇倡於驗階敗

Advocacy Dynamics:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Scout A advocates Option 1 (quality 85) ──→ ◉◉◉◉◉     │
│ Scout B advocates Option 2 (quality 70) ──→ ◉◉◉        │
│ Scout C advocates Option 3 (quality 45) ──→ ◉           │
│                                                         │
│ Uncommitted agents inspect:                             │
│   Agent D inspects Option 1 → confirms → joins ◉◉◉◉◉◉  │
│   Agent E inspects Option 2 → confirms → joins ◉◉◉◉    │
│   Agent F inspects Option 3 → disagrees → inspects Opt 1│
│                               → confirms → joins ◉◉◉◉◉◉◉│
│                                                         │
│ Over time: Option 1 advocacy grows, Option 3 fades      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

得： 諸代理獨驗質時，佳選之倡漸長。弱選之倡因驗敗而淡。群自聚於強選而無代理定擇。

敗則： 若倡不聚（二選相持），諸選或真等——以任一達諾，或用破平之律。若倡過速聚於中選，增評之獨（更多探、嚴訊障），加必交察之步。

第三步：立諾閾而諾

定觸集行之諾閾。

1. 立諾閾：
   • 簡決：50% + 1 之代理諾於一選
   • 要決：66-75% 諾於一選
   • 要/不可逆決：80%+ 諾於一選
   • 大律：賭高 → 閾高 → 共識慢而更可靠
2. 監諾之累：
   • 蹤隨時諸選之諾者數
   • 透明示諾級（諸代理見當態）
   • 環中不容撤諾（防搖）
3. 諾達時：
   • 勝選為集決
   • 敗選之倡者認決（無悖之代理）
   • 即始施——共後之延耗諾

得： 明諾之刻，足代理已獨諾於一選。決為合法——因生於獨評，非權或迫。

敗則： 若時預內諾不達，升至第四步（僵解）。若諾達而代理不悅，倡階過短——代理諾而未充評。若共識誤（事後發），獨探不足——下環宜增探之繁與評之徹。

第四步：解僵

自然共識停時破決之阻。

1. 診僵之類：
   • 真等：二選等佳 → 擲幣；延之價過於擇「誤」之等選
   • 訊缺：代理不能充評 → 投更多探後再行倡
   • 派成：固黨拒交察 → 入必交之輪，倡者察反選
   • 選繁：諸選分諾 → 除下半，重行倡
2. 施合解：
   • 真等：隨擇或若可合則合
   • 訊缺：時限之探延
   • 派成：強交察之輪
   • 選繁：排名淘汰之賽
3. 解後，重諾之鐘而重行第三步

得： 以合介解僵。解可見，群受為公過程，雖諸代理好別果。

敗則： 若同決反僵，決框或誤。退而問：決可分為小獨決乎？範可減乎？有「皆試而觀」之選乎？或最佳共識為「吾等行時限之試」。

第五步：評共識之質

察過程生佳決，抑只生決。

1. 決後評：
   • 勝選為至少 N 代理獨驗乎？
   • 決速合乎（不速為群思，不慢為癱）？
   • 過程浮單決者所失之訊乎？
   • 代理諾於施，抑止從？
2. 蹤共識康之度：
   • 達諾之時：續減示學；續增示繁或失調
   • 探諾之比：每諾須探幾？高比=難決或低信
   • 決後悔率：群悔擇何頻？
3. 所學反饋於程：
   • 諾閾按決之要與昔準調之
   • 探數按選之繁調之
   • 時預按歷之達諾時調之

得： 反饋之環以時善共識。群學更善探、更實倡、更信諾。

敗則： 若共識質度劣（高悔、慢決），審程結構之敗：探繁不足、倡無驗、閾於決類太低。重建特敗之階，非翻全程。

驗

• 提案以獨探生（無流群）
• 倡力按評質成比
• 未諾之代理獨驗所倡之選
• 諾閾合決之要
• 諾達而決速施
• 僵解機備（雖未用）
• 決後質評已行

陷

• 略獨探：直跳倡生群思。共識之質全依獨評之質
• 不等選均倡：諸選得同倡不論質，過程降為隨擇。倡必按評質成比
• 撤諾：容代理撤諾生搖。環中諾者留諾至環解
• 混共識與全同：共識須足同，非全同。候 100% 生永僵
• 忽敗方：倡敗選之代理有群所須之訊。其憂宜告施，雖不阻決

參

• coordinate-swarm — 支信號共識機之基協架
• defend-colony — 集防決常於危下須速共識
• scale-colony — 群大變時共識機宜調
• dissolve-form — 解前之共識要——morphic 之控解技
• plan-sprint — sprint 規含諾範之隊共識
• conduct-retrospective — 回顧為程善之共識形
• build-coherence — AI 自用之變；映蜂民主於單代理多徑推理，含信閾與僵解