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name: coordinate-swarm locale: wenyan source_locale: en source_commit: 82c77053 fence_basis_commit: 82c77053 translator: "Julius Brussee homage — caveman" translation_date: "2026-04-19" description: > Apply collective intelligence coordination patterns — stigmergy, local rules, and quorum sensing — to organize distributed systems, teams, or workflows without centralized control. Covers signal design, agent autonomy boundaries, emergent behavior cultivation, and feedback loop tuning. Use when designing distributed systems without a coordination bottleneck, organizing teams that must self-coordinate, building event-driven architectures with shared state communication, or replacing fragile centralized orchestration with resilient emergent coordination. license: MIT allowed-tools: Read metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: swarm complexity: basic language: natural tags: swarm, coordination, stigmergy, emergent-behavior

協群

以遺跡之通（改環境而間接通）、局部之規、法定人數之察，立諸散處之群之協，無中央之司而生諧調之集體行。

用時

• 設散處之系，無一節宜為協之瓶頸
• 團隊或流程宜自協，不賴監管常督
• 建事件驅動之構，構件以共享狀態通而不直傳
• 三人之法推至三十人則潰
• 群式新域之協初建（參 forage-resources、build-consensus）
• 以韌之湧現協代脆弱之中央調度

入

• 必要：需協之諸行者（工、服、人）之述
• 必要：集體之志或所欲湧現之行
• 可選：當前協法及其敗模
• 可選：行者之數（影響法之選——小群與大巢異）
• 可選：延遲之容（即時與終究之別）
• 可選：環境之限（共享狀態之可得、通信之寬）

法

第一步：定協題之類

別協之難以選合宜之法。

1. 圖當前之狀：行者何人、各為何事、協於何處潰
2. 別題：
   • 覓食 — 行者尋散處之資而用之（參 forage-resources）
   • 共識 — 行者宜合於集體之決（參 build-consensus）
   • 建構 — 行者逐步建或守共享之構
   • 禦 — 行者集體察而應之（參 defend-colony）
   • 分工 — 行者宜自組為專角
3. 識當前協之敗模：
   • 單點之敗（中央之司）
   • 通之瓶頸（直傳過繁）
   • 諧之失（行者無饋而相離）
   • 僵（不能應變）

得： 協題之別明，所處敗模清。此定所施群法。

敗則： 若題不歸一類，或為合成。分為子題，各以合宜之法應。若行者異質過甚，一法難行，宜層協——同質之簇內協，簇間以遺跡協。

第二步：設遺跡之訊

建間接之通道，行者以之相影響。

1. 定共享之環境（庫、隊列、文件系、物理空間、共板）
2. 設行者置於環境之訊：
   • 徑訊：成功之徑所積之標（如蟻之費洛蒙）
   • 閾訊：計數過閾則觸行變
   • 抑訊：斥行者離已竭之域之標
3. 定訊之性：
   • 衰率：訊褪之速（防陳狀獨霸）
   • 增：成之果強訊
   • 視半徑：訊播之遠
4. 訊映行者之行：
   • 行者察訊 X 過閾 T，則行 A
   • 行者成 A，則置訊 Y
   • 無訊可察，行者依默之探行

Signal Design Template:
┌──────────────┬───────────────────┬──────────────┬────────────────────┐
│ Signal Name  │ Deposited When    │ Decay Rate   │ Agent Response     │
├──────────────┼───────────────────┼──────────────┼────────────────────┤
│ success-trail│ Task completed OK │ 50% per hour │ Follow toward      │
│ busy-marker  │ Agent starts task │ On completion│ Avoid / pick other │
│ help-signal  │ Agent stuck >5min │ 25% per hour │ Assist if nearby   │
│ danger-flag  │ Error detected    │ 10% per hour │ Retreat & report   │
└──────────────┴───────────────────┴──────────────┴────────────────────┘

得： 訊表映環境之標至行者置之條件、衰率、應之行。訊宜簡、可組、各有獨立之義。

敗則： 訊設過繁，減至二：正（成徑）與負（險旗）。多協題以引斥之動可初建。證之必要後再增微妙。

第三步：定局部交互之規

每一行者所循之簡規，唯用局部之訊（己之狀加近之訊）。

1. 定行者察之半徑（能感何物？）
2. 書三至七局部規，按優先列：
   • 規一（安）：察險旗則避
   • 規二（應）：察助訊且閒則近
   • 規三（用）：察成徑則循最強之訊
   • 規四（探）：無訊可察則隨動，偏於未探之域
   • 規五（置）：成任務則置成徑於所在
3. 每規宜：
   • 局部：唯依行者所能直接察者
   • 簡：一「若—則」可表
   • 無狀（宜）：不賴行者記過去之狀
4. 心試諸規：若眾行者皆循此規，所欲之集體行湧現乎？

得： 按優先之規集，每行者獨立執之。施於群，局部之規生所欲之集體行（覓食、建構、禦等）。

敗則： 若心模不生所欲湧現，規當缺反饋環——行者宜能察集體行之果。增一訊表集體之狀（如「任務成率」），增一規依之調行。

第四步：校法定人數之察

設閾以觸集體狀變，於足數行者合時。

1. 識需集體合（非個別應）之決：
   • 由探轉用
   • 擇新工所或棄舊者
   • 由常升至急應
2. 每集體之決，定：
   • 法定閾：宜合者之數或百分比
   • 察窗：計訊之時段
   • 遲滯：啟閾與停閾異（防震盪）
3. 以訊積為法定：
   • 每支持者置票訊
   • 察窗內累票過閾則啟決
   • 票降至停閾下則反決

得： 法定閾使群無首而決。遲滯之差防狀速盪。

敗則： 若群盪於狀間，闊遲滯差（如 70% 啟、30% 停）。若群永不達法定，降閾或增察窗。若決過遲，減窗——然防早熟共識。

第五步：試而調湧現之行

驗局部之規生所欲之集體行，而後調參。

1. 以小數行者（五至十）模擬或試運
2. 察：
   • 群聚於所欲之行乎？
   • 聚需幾時？
   • 條件中變則如何？
   • 行者敗或增則如何？
3. 調參：
   • 訊衰率：過速則協無記；過遲則陳訊獨霸
   • 法定閾：過低則集體決早熟；過高則癱
   • 探用之衡：探過則效低；用過則陷局部
4. 壓試：
   • 驟去 30% 行者——群復乎？
   • 倍增行者——群猶協乎？
   • 引衝突之訊——群解或鎖？

得： 調好之參集，群自組向所欲之行，能復於擾，優雅而擴。

敗則： 若群敗於壓試，訊設過緊。簡之：減訊數、增衰率（訊鮮）、確保行者於無訊時有堅默之行。零訊仍為合理者之群比依訊者韌。

驗

• 協題別入既知之類（覓食、共識、建構、禦、分工）
• 遺跡訊表已定，含置條件、衰率、行者應
• 局部交互規簡、局部、有優先（三至七規）
• 法定閾有遲滯以防盪
• 小規模試顯湧現合集體之志
• 壓試（去、增、擾訊）顯優雅降級

陷

• 訊過度工程：訊型初多則生惑。始於二訊（引／斥），證必要再增
• 隱中央之思：若「局部規」需知全局之狀，非局部也。重構至每規唯依行者可直察者
• 忽衰：訊永不衰則生化石之協狀。每訊需半衰期合任務之時尺
• 無遲滯：法定閾無啟停之差則速盪。宜設停低於啟
• 設同質：若行者能異，一規集難行。考異角之規（參 scale-colony）

參

• forage-resources — 將群協專施於資源尋與探用之衡
• build-consensus — 深究散處合之法，延本技之法定察
• defend-colony — 集體禦之法，建於此之訊規架上
• scale-colony — 當群逾其初協設之擴法
• adapt-architecture — 變形之技以轉系構，與群協觸結構變時相補
• deploy-to-kubernetes — 散系之實地布，群協之法可施
• plan-capacity — 依群擴之動而劃容
• coordinate-reasoning — AI 自施之變；映遺跡之訊至脈絡管理，含信息衰率與局部規