GLM Swarm

경량 모델 복합 작업 병렬 하네스. 상세 패턴은 references/patterns.md, Context Packet 규칙은 references/context-packet.md 참조.

복잡도 게이트 (필수)

swarm 진입 전 반드시 판단:

• 독립 하위 작업 2개 미만 → 직접 처리 (swarm 안 씀)
• 도구 호출 3회 미만 → 직접 처리
• 위 둘 다 해당 → swarm 모드

실행 흐름

0. bash scripts/planner.sh {task-id} → /tmp/swarm/{task-id}/ 초기화
1. Planner (1회) — 패턴 매칭(A~E) → atomic task 분해
2. Context Packet — worker별 최소 맥락 압축 (출력 300토큰 이내 명시)
3. Worker Pool — sessions_spawn 병렬 (최대 6개, lightContext: true)
4. Shared Scratchpad — /tmp/swarm/{id}/shared.md
5. Aggregator — 구조화 합산 (섹션별 분류 + 핵심 인사이트 3개 + 액션 아이템)
6. bash scripts/cleanup.sh {task-id} → /tmp/swarm/{id}/ 삭제

패턴 요약

매칭 안 되면 동적 분해. 상세: references/patterns.md

Worker 스폰

sessions_spawn({
  task: "{context_packet}\
출력은 300토큰 이내로 작성해.",
  mode: "run", runtime: "subagent",
  lightContext: true,
  label: "swarm-{task-id}-{worker-id}"
})

Planner 초기화: bash scripts/planner.sh {task-id} 정리: bash scripts/cleanup.sh {task-id}|--all|--list

안전

• Worker: MEMORY/SOUL/AGENTS.md 편집 금지, ~/.secrets/ 접근 금지
• 외부 행동 → Aggregator 후 승인 요청
• 2회 실패 → 해당 task 스킵. 50%+ 실패 → swarm 중단

Aggregator 규칙

결과 합산 시 반드시 포함:

1. 섹션별 분류 — 결과를 주제별로 정리
2. 핵심 인사이트 3개 — 가장 중요한 발견
3. 액션 아이템 — 즉시 실행 가능한 다음 스텝
4. 출처 표기 — 각 판단에 어떤 worker 결과 기반인지 명시

컨텍스트 최적화 (v1.1)

문제: worker 결과 전문이 메인 세션에 주입되면 컨텍스트 누적 해결: Aggregator는 메인에 요약만 반환

Aggregator 출력:
1. 메인 세션: 요약 3~5줄 (핵심 발견 + 액션 아이템만)
2. 상세 결과: memory/swarm-results/{task-id}.md 에 저장
3. 메인은 상세가 필요하면 해당 파일을 읽어옴

Aggregator 스킵 조건에 추가:

• worker 결과 총합이 500토큰 이하면 → 전문 반환 (요약 불필요)
• 500토큰 초과면 → 요약 반환 + 파일 저장