# Portability: SYSTEM
# Last validated: 2026-05-17
# Next review: 2027-05-17
# リソース: [hub/schwarm.py、tools/schwarm/、skills/workflows/schwarm-operationen.md]

SWARM - 並列 LLM オペレーションと swarm インテリジェンス
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ステータス: 2026-05-17 (v3.11.1)
CLI: bach swarm (エイリアス: bach swarm)

Swarm システムは、異なる LLM の並列実行を可能にします。
コーディネートパターン。複数の LLM インスタンスが同時に動作している
サブタスクと は自動的に調整されます。

参照: SQ016

SWARM PATTERNS
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1。パラレルチャンク [アクティブ]
   タスクはチャンクに分割され、並列処理され、マージされます。
   用途: 翻訳、コードレビュー、ドキュメント。
   調整: 中央 (チャンカー + アグリゲーター)
   スケーリング: 高 (ワーカー数に比例)

2。階層 (上司 + 従業員) [アクティブ]
   コーディネーターはタスクをワーカーに分配し、アグリゲーターはタスクを要約します。
   用途: 依存関係のある複雑なプロジェクト。
   コーディネート：中央（ボスワーカーパターン）
   スケーリング: 中 (ボスによる制限)

3. STIGMERGY (フェロモンベース) [アクティブ]
   エージェントは SharedMemory に痕跡 (フェロモン) を残します。
   他のエージェントは強力なパスをたどります。
   用途: 探索、最適化、分散調整。
   調整: 分散化 (環境を介して間接的に)
   スケーリング: 高 (緊急)

4。コンセンサス (多数決) [アクティブ]
   複数の LLM が同じ質問に個別に回答します。
   コンセンサスは、類似性スコアリングまたは多数決によって決定されます。
   用途: 重要な意思決定、品質保証。
   調整: 中央 (投票者 + 評価者)
   スケーリング: 低 (質問あたり O(n) コスト)

   方法:
     類似性 ペアごとのテキストの類似性、最も高い平均スコアが優先されます
     グループの過半数が回答した場合、最大のグループが勝ちます

5。スペシャリスト (ボスルーティング) [アクティブ]
   すでに BACH (11 のボス エージェント) に統合されています。
   タスクは適切な専門家にルーティングされます。

CLI コマンド
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  bach swarm list
      利用可能な群パターンをステータスとともに表示します。

  bach swarm run <muster> <aufgabe>
      群れパターンを実行します。
      例: bach swarm run コンセンサス「最高の Python リンターは何ですか?」

  bach swarm translate [optionen]
      BACH テキストの並列チャンク翻訳 (DE->EN)。

      オプション:
        --namespace <ns> 1 つの名前空間のみを変換します
        --workers N 並列ワーカー (デフォルト: 8)
        --chunk-size API 呼び出しごとに N 個のテキスト (デフォルト: 10)
        --N 最大値を制限します。テキストを翻訳する
        --inventory ステータスのみを表示
        --API 呼び出しを使用しないシミュレーションのドライラン

  bach swarm summarize [optionen]
      チャンクの概要を生成します (並列チャンク レベル 3)。

      オプション:
        --batch-size バッチあたり N チャンク (デフォルト: 10)
        --model MODEL 俳句またはソネット (デフォルト: 俳句)
        --ドライラン シミュレーション

  bach swarm benchmark [optionen]
      パフォーマンス ベンチマーク: シーケンシャルとパラレル。

      オプション:
        --compare 両方のモードを比較します
        --Parallel パラレル モードのみ
        --sequential シーケンシャル モードのみ
        --run 実際にベンチマークを実行する
        --workers N 並列ワーカー (デフォルト: 3)
        --カテゴリ CAT ソフトウェア_開発、研究、Wiki
        --model MODEL LLM モデル (デフォルト: Haiku)
        --export FILE 結果を JSON としてエクスポートします

  bach swarm consensus "<frage>" [optionen]
      コンセンサス投票: 複数の LLM が同じ質問に回答します。

      オプション:
        --voters N 投票者の数 (デフォルト: 3、最小: 2)
        --model MODEL 俳句、ソネット、作品 (デフォルト: 俳句)
        --method METHOD 類似度または過半数 (デフォルト: 類似度)

  bach swarm status [N]
      最後の N 個の swarm 実行を表示します (デフォルト: 20)。
      コスト統計とトークン消費量を含みます。

コスト追跡
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すべての swarm 実行は DB (テーブル: swarm_runs) に記録されます。
記録される内容: パターン、タスク、トークン (in/out)、コスト (USD)、
ワーカー番号、期間、ステータス。経由で入手可能: bach swarm status

コスト見積もり (100 万トークンあたり):
  Haiku: 入力 $1.00 / 出力 $5.00 (安価、大量)
  ソネット: 入力 $3.00 / 出力 $15.00 (デフォルト)
  Opus: 入力 $15.00 / 出力 $75.00 (プレミアム)

DB スキーマ (swarm_runs):
  ID、パターン、タスク、tokens_in、tokens_out、cost_usd、
  ワーカー、duration_ms、status、result_summary、created_at

CONFIGURATION
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API キー ソース (フォールバック順序):
1. BACH シークレット システム (~/.bach/bach_secrets.json)
2. 環境変数 ANTHROPIC_API_KEY

FILES
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system/hub/schwarm.py ハンドラー (自動検出)
  システム/ツール/swarm/ツールコレクション
    __init__.py パッケージの初期化
    runner.py Claude CLI ラッパー + コスト追跡
    translation_swarm.py 並列チャンク変換 (SQ062)
    summary_chunks.py チャンクの要約 (SQ047)
    benchmark.py パフォーマンス ベンチマーク
    consensus.py コンセンサス パターン

例
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  # 不足している翻訳をチェック
  bach swarm translate --inventory

  # 翻訳を開始します (8 ワーカー、10 チャンク)
  bach swarm translate --workers 8 --chunk-size 10

  #5 有権者に質問し、多数決で合意を決定する
  bach swarm consensus "Soll ich asyncio oder threading verwenden?" --voters 5 --method majority

  # 比較とエクスポートによるベンチマーク
  bach swarm benchmark --compare --workers 5 --export results.json

  # すべての swarm 実行のステータス (最新 50)
  bach swarm status 50

関連項目
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-chain.txt (LLM チェーン / llmauto)
- Agent.txt (Boss エージェント システム)
- skill/workflows/schwarm-operationen.md (サンプル ドキュメント)
- スキル/ワークフロー/schwarm-wahlsbaum.md (ルーティング ロジック)
