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

SWARM — параллельные операции LLM и роевой интеллект
------------------------------------------------------------

Статус: 17 мая 2026 г. (v3.11.1)
CLI: bach swarm (псевдоним: bach swarm)

Система Swarm обеспечивает параллельное выполнение LLM с различными
модели координации. Несколько экземпляров LLM работают одновременно
Подзадачи и автоматически координируются.

Ссылка: SQ016

ШАБЛОНЫ РОЯ
--------------

1. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ЧАСТИ [АКТИВНЫЙ]
   Задача разбивается на куски, обрабатывается параллельно и объединяется.
   Использование: перевод, ревью кода, документация.
   Координация: Центральная (Чанкер + Агрегатор)
   Масштабирование: высокое (линейное в зависимости от количества рабочих)

2. ИЕРАРХИЯ (Начальник + Работник) [АКТИВНО]
   Координатор раздает задачи работникам, агрегатор их суммирует.
   Использование: Сложные проекты с зависимостями.
   Координация: Центральная (Шаблон «Руководитель»)
   Масштабирование: Среднее (ограничено боссом)

3. СТИГМЕРГИЯ (на основе феромонов) [АКТИВНЫЙ]
   Агенты оставляют следы (феромоны) в SharedMemory.
   Другие агенты следуют сильным путем.
   Использование: исследование, оптимизация, децентрализованная координация.
   Координация: децентрализованная (косвенно через среду)
   Масштабирование: Высокое (экстренное)

4. КОНСЕНСУС (решение большинства) [АКТИВНЫЙ]
   Несколько LLM независимо друг от друга отвечают на один и тот же вопрос.
   Консенсус определяется путем оценки сходства или голосования большинства.
   Использование: Критические решения, обеспечение качества.
   Координация: Центральная (избиратель + оценщик)
   Масштабирование: низкое (стоимость O(n) за вопрос)

   Методы:
     сходство Попарное сходство текста, побеждает наивысший средний балл
     Ответы большинства в группе, побеждает самая крупная группа

5. СПЕЦИАЛИСТ (Маршрутизация боссов) [АКТИВНЫЙ]
   Уже интегрирован в BACH (11 агентов-боссов).
   Задача перенаправляется соответствующему специалисту.

КОМАНДЫ CLI
-----------

  bach swarm list
      Показать доступные шаблоны роя со статусом.

  bach swarm run <muster> <aufgabe>
      Запустите шаблон роя.
      Пример: консенсус «Какой линтер Python лучший?»

  bach swarm translate [optionen]
      Параллельный перевод фрагментов (DE->EN) для текстов BACH.

      Опции:
        --namespace <ns> Транслировать только одно пространство имен
        --workers N параллельных рабочих процессов (по умолчанию: 8)
        --chunk-size N текстов на вызов API (по умолчанию: 10)
        --limit N Макс. переводить тексты
        --inventory Показать только статус
        --пробный запуск без вызовов API

  bach swarm summarize [optionen]
      Создание сводок фрагментов (параллельные фрагменты уровня 3).

      Опции:
        --batch-size N кусков на пакет (по умолчанию: 10)
        --model МОДЕЛЬ хайку или сонета (по умолчанию: хайку)
        --моделирование пробного прогона

  bach swarm benchmark [optionen]
      Тест производительности: последовательный или параллельный.

      Опции:
        --compare Сравнить оба режима
        --parallel Только параллельный режим
        --sequential Только последовательный режим
        --run фактически запустить тест
        --workers N параллельных рабочих процессов (по умолчанию: 3)
        --category CAT Software_dev, исследования, вики
        --model MODEL Модель LLM (по умолчанию: haiku)
        --export ФАЙЛ Экспортировать результаты в формате JSON

  bach swarm consensus "<frage>" [optionen]
      Голосование за консенсус: несколько студентов LLM отвечают на один и тот же вопрос.

      Опции:
        --voters N количество избирателей (по умолчанию: 3, мин: 2)
        --model МОДЕЛЬ хайку, сонет, опус (по умолчанию: хайку)
        --method METHOD сходство или большинство (по умолчанию: сходство)

  bach swarm status [N]
      Показать последние N пробежек (по умолчанию: 20).
      Включая статистику затрат и потребление токенов.

ОТСЛЕЖИВАНИЕ СТОИМОСТЕЙ
---------------

Каждый запуск роя регистрируется в базе данных (таблица: swarm_runs).
Что записывается: шаблон, задача, токены (вход/выход), затраты (доллары США),
Номер работника, продолжительность, статус. Доступно через: статус bach swarm

Оценка стоимости (за 1 млн токенов):
  Haiku: вход $1,00 / выход $5,00 (дешево, для оптовых партий)
  Сонет: ввод $3,00 / вывод $15,00 (по умолчанию)
  Опус: 15 долларов США на входе / 75 долларов США на выходе (Премиум)

 Схема БД (swarm_runs):
  идентификатор, шаблон, задача, tokens_in, tokens_out, cost_usd,
  работники, длительность_мс, статус, result_summary, созданный_at

КОНФИГУРАЦИЯ
-------------

Источники ключей API (резервный порядок):
1. Система секретов BACH (~/.bach/bach_secrets.json)
2. Переменная среды ANTHROPIC_API_KEY

FILES
-------

обработчик system/hub/schwarm.py (автоматическое обнаружение)
  система/инструменты/рой/коллекция инструментов
    __init__.py инициализация пакета
    runner.py Claude оболочка CLI + отслеживание затрат
    Translation_swarm.py Параллельный перевод фрагментов (SQ062)
    summum_chunks.py Краткое описание чанка (SQ047)
    Benchmark.py Тест производительности
    Консенсусные шаблоны консенсуса.py

ПРИМЕРЫ
---------

  # Проверка отсутствующих переводов
  bach swarm translate --inventory

  # Начать трансляцию (8 рабочих, 10 кусков)
  bach swarm translate --workers 8 --chunk-size 10

  #5 Спросите избирателей, определите консенсус посредством большинства
  bach swarm consensus "Soll ich asyncio oder threading verwenden?" --voters 5 --method majority

  # Тест со сравнением и экспортом
  bach swarm benchmark --compare --workers 5 --export results.json

  # Статус всех запусков роя (последние 50)
  bach swarm status 50

СМОТРИ ТАКЖЕ
----------

- Chain.txt (цепочки LLM / llmauto)
- Agent.txt (система агентов босса)
- навыки/рабочие процессы/schwarm-operationen.md (пример документации)
- навыки/рабочие процессы/schwarm-wahlsbaum.md (логика маршрутизации)
