会话天然无状态
每次会话都像从零开始，所以连续性必须来自模型之外的别处。
AI 编码 Agent 的跨会话协作协议
无状态 AI Agent 需要“环境”，而不是“对话”。
白蚁协议通过 SQLite 信号、原子认领、紧凑的 .birth 快照和跨会话场记忆，让新的 AI Agent 会话可以直接接上真实仓库工作。
环境优先协作
强弱模型混编杠杆
带审计证据的设计
6
生产蚁丘
4
多模型审计
900+
总 commits
96.4%
A-005 观察质量
协作能力沉积在场里。
信号持久化在 SQLite，任务认领保持原子性，而新会话读取的是有上界的运行快照，而不是越来越长的聊天历史。
.birth ≤ 800 tokens新会话读到的是到达快照，而不是一大本规则手册。原子信号认领无调度器瓶颈、无双重分配、无对话式争抢。
Shepherd Effect强模型先播种，弱模型沿着场中的结构继续做事。
问题
会话结束了，上下文消失了，项目却还在继续。
大多数 AI 编码 Agent 都是无状态的。每个新会话都可能重新摸索项目结构、重复犯错、再次丢失设计上下文。依赖对话的协调方式一旦遇到上下文成本、漂移和弱模型，很快就会变脆。
对话交接会漂移
当状态被一次次转述，细节、判断和约定会在 handoff 中不断损耗。
弱模型先天吃亏
便宜模型未必不能执行，但它们通常不擅长主动发起高质量、多轮稳定的工作模式。
机制
把协作能力放进“场”里。
白蚁协议把协作能力放进仓库环境本身。它不靠越来越长的聊天历史维持连续性，而是把运行态直接写进场里。
环境优先协作
Agent 不需要彼此对话，只需要感知共享状态并继续工作。
- 信号在 SQLite 中
- 场记忆在 observations 中
- 到达提示在
.birth中
有上界的上下文成本
.birth 把当前蚁丘状态压缩成紧凑快照，因此新会话不必重读 28K token 的协议文档。
强弱模型混编杠杆
强模型先留下模式，弱模型沿着模式做事，从而提升整个蚁群的群体输出质量，而不是让每个工人都变得同样昂贵。
60 秒冒烟测试
mkdir termite-demo && cd termite-demo
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/
billbai-longarena/Termite-Protocol/main/install.sh | bash
./scripts/field-arrive.sh
./scripts/field-pulse.sh
sqlite3 .termite.db "select id,status,title from signals;"证据
不是只有架构图，还有真实场数据。
这套协议已经在真实蚁丘和审计包中被反复演练，其中 Shepherd Effect 配置下，1 个强模型和 2 个弱工人实现了 96.4% 的观察质量。
6生产蚁丘
4多模型审计实验
900+总 commits
96.4%A-005 观察质量
A-003 · 纯弱模型
35.7%
弱模型可以执行协议循环，但很难独立维持判断力和结构质量。
A-005 · 牧羊效应
96.4%
强模型先在场中播种，后续弱工人模仿模式，蚁群整体行为远高于纯弱模型质量。
A-006 · 5 模型混合群
57%
规模提升吞吐，但场仍需要抑制稀释效应与饥饿问题的机制。
流程
让新的会话，变成连续的工程工作。
每个新 Agent 读取有上界的快照，原子认领任务，执行工作，再把观察写回场中，供下一个会话接力。
1
到达
field-arrive.sh 根据当前蚁丘状态计算 .birth。
2
认领
field-claim.sh 原子认领下一个未分配信号。
3
执行
Agent 根据场快照完成工作，而不是重放一整段对话历史。
4
沉积
field-deposit.sh 把观察、决策和状态留给下一个工人。
适合的场景
- 多 Agent 并行开发
- 长周期仓库
- 强弱模型混编
- 审计要求高的工程团队
- 大型可拆分重构
并不适合所有任务
- 很小的一次性任务
- 纯探索型工作
- 没有连续性需求的小脚本
- 直接用单个强模型更简单的场景
FAQ
第一次看到这套协议时，通常会问什么？
它和对话式多 Agent 工具有什么不同？
白蚁协议不是把对话当主协调骨架，而是把环境当主协调骨架。信号、场记忆和恢复提示都沉积在仓库里，所以协作能力可以跨越会话边界保留下来。
一定要有额外自动化层才能用吗？
不需要。协议本身就可以单独安装、单独使用。自动化层只是后续可叠加的配套能力，不是前置条件。
它会取代强模型吗？
不会。它做的是放大强模型的杠杆，并让弱模型在同一个场中变得更可用。
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