用途：在用户定义的任务空间上做蚁群式探索，由协调器把任务拆解为多智能体（ant）迭代搜索，最终产出 best-solution.md。
主要能力：混合架构，LLM 协调器负责任务翻译与 worker 生成，Python 脚本掌握选择、信息素更新、收敛判定等数值决策；任务空间与评分规则由 swarm-config.json 提供，故不限定具体领域。流程分为生成配置、init 初始化、K 轮迭代（select / 生成 ant / 可选 scorer / update / converged）、收敛后生成报告并由 analyst 汇总最佳方案。角色包括 coordinator、ant、scorer、analyst。
使用方式：以 Skill(skill="team-swarm", args="task description") 调用；参数带 --role <name> 时读取对应 roles/<name>/role.md。脚本调用形如 python aco.py --session <path> <cmd>，支持 init / select / update / converged / report，要求 Python 3.10+，脚本位于 <skill_root>/scripts/aco.py。用户可执行 check/status 查看进度，resume/continue 恢复，feedback <text> 注入反馈，revise <ITER> 重跑某轮。
配置与产物：会话目录包含 swarm-config.json、task-space.json、pheromone/、trails/、scores/，输出目录含各 ant 结果、swarm-report.json 与 best-solution.md。
限制：需满足 Python 3.10+；配置校验失败、整轮 ant 全部失败、幻觉聚集（>50%）或会话损坏等场景需用户介入处理；收敛未触发时由 max_iterations 安全兜底。具体收费、价格、平台与效果数据暂未提供。