여러 AI 코딩 에이전트를 실행하면 서로의 행동이나 결정에 대해 알지 못한 채 고립된 "거품" 안에서 작동하기 때문에 마찰이 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 공유 컨텍스트의 부족은 에이전트가 서로의 작업을 취소하거나 노력을 중복하게 만들어 인간이 중개자 역할을 하도록 강요합니다. 문제는 모델 자체에 있는 것이 아니라 소통하고 조정하는 능력의 부족에 있습니다. 정적 지침 파일이나 끊임없이 붙여넣는 결정 로그와 같은 일반적인 해결책은 라이브 프로젝트 상태의 동적인 특성을 해결하지 못합니다. 더 큰 컨텍스트 창도 에이전트 간 인식의 근본적인 문제를 해결하지 못합니다. 진정한 과제는 메모리 문제가 아니라 조정 문제이며, 공유된 진실 기록이 필요합니다. 이 공유 기록은 투명성을 위해 추가 전용이어야 하며, 현재 상태를 효과적으로 추적하고, 에이전트에게 관련 정보를 제공해야 합니다. 이러한 시스템은 에이전트와 인간이 단일하고 최신 상태의 진실 출처에서 작업할 수 있도록 하여 협업을 크게 향상시킵니다. 미래는 이 조정 계층에 있으며, 여러 에이전트와 인간이 프로젝트에서 응집력 있게 작업할 수 있도록 합니다. 에이전트에게 결정 및 완료된 작업에 대한 공유되고 현재 상태의 기록을 제공하는 것이 이 목표를 향한 가장 영향력 있는 단계입니다.