运行多个 AI 编程代理常因它们处于孤立的“气泡”中而引发摩擦，彼此 unaware 对方的行动或决策。这种缺乏共享上下文导致代理相互撤销工作或重复努力，迫使人类充当中间人。问题不在于模型本身，而在于它们无法沟通与协调。诸如静态指令文件或不断粘贴决策日志等常见变通方案，无法解决动态项目状态的实时性。更大的上下文窗口也无法根本解决代理间感知的问题。真正的挑战是协调问题，而非记忆问题，需要一份共享的真实记录。该记录应仅追加以保透明，有效跟踪当前状态，并为代理提供相关信息而非信息过载。此类系统使代理与人类能够从单一、最新的真实来源开展工作，显著提升协作效率。未来在于这一协调层，允许多个代理与人类在项目上协同工作。为代理提供共享的、当前的决策与已完成任务记录，是实现这一目标最具影响力的步骤。