# Coordinate Swarm

> 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.

- Skill: `pjt222/coordinate-swarm-7` (Agent Skill)
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- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/pjt222/coordinate-swarm-7/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- License: MIT
- Author: pjt222 (https://skillmd.com/u/pjt222)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/pjt222/coordinate-swarm-7

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# 協調群體

以共遺（stigmergy，藉環境之改動行間接通訊）、局部互動規則與法定感測，立分散代理間之協調——令連貫之集體行為無需中央控制者而生。

## 適用時機

- 設計分散系統，無單一節點可為協調瓶頸者
- 組織團隊或工作流，須自協調而不賴管理者常督
- 建事件驅動架構，組件以共享狀態通訊而非直接傳訊
- 擴展一法：三代理尚可，三十則崩
- 為新群體式領域啟動協調模式（見 `forage-resources`、`build-consensus`）
- 以韌之湧協調取脆之中央編排

## 輸入

- **必要**：須協調之代理（工者、服務、團員）之述
- **必要**：集體目標或所欲之湧行為
- **選擇性**：當前協調機制及其敗模
- **選擇性**：代理之數（影響模式擇——小群與大殖民之別）
- **選擇性**：延遲容忍（即時與終局協調）
- **選擇性**：環境約束（共享狀態之得、通訊頻寬）

## 步驟

### 步驟一：辨協調問題之類

分協調挑戰之類以擇當之模式。

1. 繪當前態：代理為誰、其獨行何事、協調於何崩
2. 分問題：
   - **探尋（Foraging）** — 代理搜並利散佈之資源（見 `forage-resources`）
   - **共識（Consensus）** — 代理須同一集體決定（見 `build-consensus`）
   - **建造（Construction）** — 代理漸建或維持共享結構
   - **防禦（Defense）** — 代理集體偵威而應（見 `defend-colony`）
   - **分工** — 代理須自組織為專門之角色
3. 辨當前協調之敗模：
   - 單點之敗（中央控制者）
   - 通訊瓶頸（直接傳訊過多）
   - 連貫之失（代理無回饋而漸離）
   - 僵（不能應變之條件）

**預期：** 協調問題類與待處之具體敗模之明分類。此定何群體模式可施。

**失敗時：** 若問題不合單類，或為複合。分為子問題而各以當之模式處之。若代理異質甚、不合單一協調模型，考慮分層協調——同質之群以跨群之共遺協調。

### 步驟二：設共遺信號

建間接通訊之道，藉之代理互影響行為。

1. 定共享環境（資料庫、訊息佇列、檔案系統、實體空間、共享板）
2. 設代理存入環境之信號：
   - **徑信號**：沿成功路積之標記（如蟻之費洛蒙）
   - **閾信號**：計數器，越閾則觸行為變
   - **抑制信號**：標記，斥代理離已竭之域
3. 定信號之性：
   - **衰減率**：信號消之速（防陳舊狀態主導）
   - **增強**：成功之果如何強信號
   - **可見半徑**：信號傳之遠
4. 映信號於代理行為：
   - 代理偵得信號 X 過閾 T 則行動作 A
   - 代理成完動作 A 則存信號 Y
   - 偵無信號時，代理循其預設之探尋行為

```text
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   │
└──────────────┴───────────────────┴──────────────┴────────────────────┘
```

**預期：** 信號表，映環境標記於代理存置之條件、衰減率、應對行為。信號當簡、可組、且各自有義。

**失敗時：** 若信號設計覺過繁，減為二：一正（成功徑）一負（危旗）。多數協調問題可以吸斥動力啟動。唯於基本系統行後乃加微妙。

### 步驟三：定局部互動規則

列各代理所循之簡規，唯用局部資訊（己之狀態加附近信號）。

1. 定代理之感知半徑（其能感何者？）
2. 按優先序寫三至七局部規則：
   - 規則一（安全）：偵危旗則避
   - 規則二（應）：偵求援信號且閒則趨
   - 規則三（利用）：偵成功徑則趨最強信號
   - 規則四（探）：無信號則隨機移，偏未探之域
   - 規則五（存）：完任務則於該位存成功徑
3. 各規則必：
   - **局部**：唯賴該代理可直接感知者
   - **簡**：可以單一 if-then 述之
   - **無狀態**（佳）：不需代理憶往態
4. 心中測之：若每代理皆循此規則，所欲之集體行為是否湧現？

**預期：** 優先序之規則集，各代理獨立執之。施於群體，此局部規則產目標集體行為（探尋、建造、防禦等）。

**失敗時：** 若心中模擬不產所欲之湧行為，規則或缺回饋環——代理須能觀其集體行動之果。加一信號以表集體狀態（如「任務完成率」），加一規則以其調行為。

### 步驟四：校準法定感測

設閾，足代理同意時觸集體狀態之變。

1. 辨需集體同意之決定（非單獨應）：
   - 由探切至利用模式
   - 定新工位或棄舊者
   - 由常態升至應急應對
2. 各集體決定定：
   - **法定閾**：同意之代理數或百分比
   - **感測窗**：計信號之時段
   - **遲滯**：激活與去活之閾不同（防振盪）
3. 實作法定為信號積累：
   - 偏此決定之各代理存投票信號
   - 積票於感測窗內過法定閾，決定激活
   - 票降過去活閾，決定逆轉

**預期：** 法定閾令群體無領袖而能作集體決定。遲滯之差防狀態間之疾振。

**失敗時：** 若群體於狀態間振盪，增遲滯之差（如：激活於 70%、去活於 30%）。若群體不達法定，降閾或增感測窗。若決定過遲，縮感測窗——然須防早熟共識。

### 步驟五：測並調湧行為

驗局部規則產所欲之集體行為，繼之調參。

1. 以小數代理（5-10）行模擬或試點
2. 觀：
   - 群體是否收斂於所欲之行為？
   - 收斂需時幾何？
   - 任務中條件變時何如？
   - 代理敗或增時何如？
3. 調參：
   - 信號衰減率：過速則無協調記憶；過緩則陳舊信號主導
   - 法定閾：過低則早熟集體決定；過高則癱瘓
   - 探-利之衡：探過則低效；利過則困於局部最優
4. 壓力測：
   - 驟移 30% 代理——群體可復乎？
   - 倍代理數——群體仍能協調乎？
   - 引入矛盾信號——群體解之或死鎖？

**預期：** 調好之參集，令群體自組織向目標行為、擾後復原、優雅擴展。

**失敗時：** 若群體壓力測敗，信號設計或耦合過緊。簡之：減信號、增衰減率（新鮮資訊）、確保代理於無信號時有韌之預設行為。無信號時仍行合理之群體勝於賴信號可得之群體。

## 驗證

- [ ] 協調問題已分為可辨之模式（探尋、共識、建造、防禦、分工）
- [ ] 共遺信號表已定，含存置條件、衰減率、代理應對
- [ ] 局部互動規則簡、局部、有優先序（3-7 則）
- [ ] 法定閾已設遲滯以防振盪
- [ ] 小規模測顯湧行為合集體目標
- [ ] 壓力測（代理移、增、信號擾）顯優雅之退化

## 常見陷阱

- **過工程化信號**：始以過多信號類生惑。始於二信號（吸/斥），證必要乃加
- **偽裝之中央思維**：若「局部規則」需代理知全局狀態，非局部。重構至各規則僅賴代理直接可感之者
- **忽衰減**：永不衰之信號生化石化之協調狀態。各信號皆需合任務時尺之半衰期
- **無遲滯**：法定閾於激活與去活間無差生疾振。去活恒低於激活
- **假同質**：若代理能力異，單規則集或不行。考慮分角色之規則（見 `scale-colony`）

## 相關技能

- `forage-resources` — 施群體協調於資源搜與探-利取捨
- `build-consensus` — 深入分散同意機制，延此技能之法定感測
- `defend-colony` — 集體防禦模式，建於此信號與規則架構上
- `scale-colony` — 群體超初協調設計時之擴展策略
- `adapt-architecture` — 變系統架構之變形技能，群體協調觸結構變時互補
- `deploy-to-kubernetes` — 實用之分散系統部署，群體協調模式適用
- `plan-capacity` — 依群體擴展動力之容量計劃
- `coordinate-reasoning` — AI 自我適用之變體；映共遺信號於脈絡管理，含資訊衰減率與局部協議