我让几个 AI 编码智能体共享同一个仓库。在每次隔离运行中，它们都破坏了彼此的工作，而当我放开权限后，它们竟然开始互相发消息了

我是这个开源实验的作者，所以请把这篇当作一份已声明立场偏见的实地报告来读。现在许多 AI 工具会同时运行多个编码智能体，我想知道它们共享同一个代码库时究竟会发生什么。我搭建了一个小型实验环境：一个微型预订 API 上的六个任务，配 37 个验收测试，其中两对任务是在语义上冲突，而不是在文件层面冲突。一个智能体在登录流程中添加第二因素验证，另一个智能体则构建了一个仍调用旧登录接口的导出功能。当每个智能体在自己的分支上隔离工作时，每个智能体都完成了任务并且自己的测试通过，但合并后的结果在全部 5 次运行中都是坏的。Git 合并了文本，没有人注意到语义已经变了。当智能体改为共享同一个工作目录时，全部 10 次运行都通过了，因为每个智能体都能看到其他智能体做过什么并做出调整。我还尝试了一种更新的东西：一个叫 Jev 的“决策模型”，它完全不生成文本，而是在大约 0.3 秒内返回一个附带概率的 yes/no 决策。我的内核会在每次写入之前询问它，这个改动是否与另一个智能体的工作产生冲突。它抓住了每一次真实的冲突，同时没有阻塞无害的操作，成本与简单的文件锁相当。它对 61% 的真实写入拿不准，这些就得转交给更慢的常规 LLM 处理。廉价的决策是真实存在的，但在混乱的场景下，它并不像价格标签所暗示的那么便宜。最让我反复思考的部分是：当智能体拥有互相发消息的工具时，它们没有被告知就主动使用了，其中一个智能体还提醒另一个，说自己要重命名对方所依赖的字段。也许多智能体协调的答案根本不需要一个内核，只需要会互相交谈的智能体。注意事项：每种配置只跑了 1 到 5 次，所以这些只是初步迹象，不是证明。所有内容都以原始形式发布，MIT 协议开源：https://github.com/JoaquinRuiz/medula。还有一个西班牙语的讲解视频：https://youtu.be-xAFRuBxfapM 很想听听大家的意见：智能体应该通过一个裁判来协调，还是就该直接互相交流？