modiqo/waggle

ワグル

パスでもない。URLでもない。返答するハンドオフだ。

ロケーションは愚かです — エージェントごとのシェイピングもなく、領収書もなく、修正方法もありません 送信後、Waggleの30バイトトークンがそれぞれに格納されます エージェント自身のビューは、すべての読み取りをカウントし、 を伝播させます。 すべての保持者への訂正。パスではそれができません。URLにはサーバーが必要です。 どちらも必要ありません。

問題点 · 仕組み・ インストール・ ハーネスのセットアップ · ファイルタイプ別・ リーチ・ 交換機・ エッセイ · 論文

問題

私たちはエージェントハーネスの世界に足を踏み入れます:Claude Codeのオーケストレーター サブエージェントの分散、Codexセッションの並行委任、クロスベンダー間 エージェント同士がオープンプロトコルを通じて互いを発見している。そしてこれらすべて 今日の引き継ぎも同じように機能します:文脈を転送し、希望を持たせましょう。

コストは仮定ではなく測定されます。マルチエージェントシステムは約15~15消費します× チャットセッションのトークン — ベンダー自身が帰属するオーバーヘッド 「エージェント間でコンテキストを複製する…」および結果の要約に変換します。 「ハンドオフ」の一行の要約は「各ハンドオフは文脈を失う」とされています。** マルチエージェントの失敗の約37%がまさにこの継ぎ目に起因しています。

waggle

Not a path. Not a URL. A handoff that answers back.

Locations are dumb — no per-agent shaping, no receipts, no way to fix them once sent. waggle’s 30-byte token resolves into each agent’s own view, counts every read, and propagates a correction to every holder. A path can’t do that; a URL needs a server; this needs neither.

The problem · How it works · Install · Harness setup · By file type · Reach · Switchboard · The essay · The paper

The problem

We are entering the world of agent harnesses: Claude Code orchestrators fanning out subagents, Codex sessions delegating in parallel, cross-vendor agents discovering each other over open protocols. And every one of these handoffs, today, works the same way: forward the context and hope.

The costs are measured, not hypothetical. Multi-agent systems consume ~15× the tokens of a chat session — the overhead attributed by the vendor itself to “duplicating context across agents… and summarizing results for handoffs,” whose one-line summary is “each handoff loses context.” Roughly 37% of multi-agent failures trace to exactly this seam.

Waggle’s competitor is not another protocol. It is "Here's /tmp/analysis.md. Use it." — and that instinct is correct: a path is a 30-byte reference, which is exactly the right size for a handoff. But a raw path has no attribution (who made this, from what), no adaptation (the small-context model gets the same 9,000 tokens as the