swarm

Swarm

Swarm 暴露一个可选的工厂端口：

dispatch_once(explicit_disjoint_packets, executor)
  -> per-packet candidate | evidence | error

调用方提供每个完整数据包，证明它们的写入范围互不相交， 并选择执行器。Swarm 仅分发每个数据包一次，保留数据包和 上下文的身份，收集结果，然后停止。

写入范围必须是相对于工作区且规范化的——已解析符号链接 并完成规范化。互不相交检查采用词法方式：它会对前缀进行大小写折叠， 因此仅大小写不同的范围会被视为冲突（在不区分大小写的文件系统上更安全）， 但无法识别将两个范围指向同一目标的符号链接。提供非规范化或包含符号链接的范围会使 互不相交保证失效；非空的 write_scope.exclude 会被拒绝，而非 悄然忽略，因为该证明无法处理它。

对已证明互不相交的范围进行恰好一次的分发，这就是并行失败能保持 彼此独立的原因：任何数据包都无法观察、阻塞或破坏另一个数据包，因此 N 个数据包会产生 关于 N 次实验的 N 个事实结果，而不是一团混乱。这些 结果不是语义判定。

命名失败模式——批次部分启动：在发现无效数据包之前就分发有效数据包，导致批次只运行了一部分；应在首次调用前验证整个批次。

反模式：执行器返回错误后重新分发该数据包。 纠正方式：将错误作为该数据包的事实结果返回；是否重试由 调用方决定，而非分发器。

仅供开发者使用的参考实现是 scripts/dispatch_once.py。 仓库测试会运行此模块；受支持的原生安装路径会通过调用方选择的 执行器遵循此技能，不会调用 Python。 它会在首次调用前验证整个显式批次，对每个数据包恰好调用一次提供的 执行器，并将执行器异常作为每个数据包的事实错误返回。

Swarm 自身的作用是对每个数据包调用一次选定的执行器；真正的影响范围由数据包决定。每个数据包的传递性影响——无论其执行器写入、运行或访问什么——都应由调用方在数据包中声明，而非由 Swarm 限定。

Swarm 不会选择工作、创建数据包、根据待处理队列安排任务、持久化队列、认领所有权、重试、验证、集成、关闭、使用 Git 或交付。执行器失败仍属于执行器证据，不能转化为核心阶段状态或判定状态。适配器不能选择 AgentOps 语义、给出具有约束力的判定，也不能将工厂完成转化为交付或验证证明。