多用户代理记忆真的解决了吗？

我们的学士论文是关于多用户代理记忆的，我花了大约一年时间研究它。起初，我认为困难的部分在于持久性：存储、回忆、检索质量、决定什么应该成为记忆等。现在我认为那不再是困难的部分了。AI记忆在持久性方面已经做得非常好。我们遇到的问题更简单：我的代理记得，我的队友的代理也记得，但它们不能一起记忆。所以我们为已经看到工作发生的助手编写交接文档，在会话之间粘贴上下文，或召开会议解释发生了什么。需要明确的是，共享/团队记忆已经存在。商业和开源项目中都有很好的工作在进行。但我发现的大多数实现主要将协作视为带有访问控制的共享记忆/知识层。我未能找到的是一个可分支的多用户会话。类似于：共享会话 → 私有分支 → 独立代理工作 → 选择性合并上下文回来。爱丽丝可以将团队会话中的上下文带到一个私有的Claude Code会话中。鲍勃可以独立分支到Codex。两者都不需要访问对方的私有工作。两者都可以选择性地将结果、决策或上下文贡献回共享会话。不同的人类。不同的代理。私有分支。共享连续性。在研究这个过程中，有两件事让我惊讶。归属很快变得奇怪。一旦多个人类使用不同的代理，“谁贡献了这个？”和“哪个代理产生了这个？”就变成了独立的问题。人类身份、代理身份、会话身份和出处需要独立存在。私有/共享边界需要是结构性的。我认为“私有”不应该意味着“它在同一个记忆存储中，但我们的检索查询过滤掉了它”。一个错误的查询或权限错误就会导致私有上下文变成共享上下文。所以我越来越确信，私有和共享记忆需要一个架构边界，通过显式贡献而不是隐式检索限制来跨越它。完全披露：我现在正在将我们的论文工作构建为一个Apache-2.0开源项目，所以我显然在这个竞赛中有利益相关。我不在这里链接它，因为我不想让这成为一个变相的宣传帖子。我实际上试图证伪的是前提：是否已经有东西实现了这个共享 → 私有分支 → 选择性合并模型，跨多个人类和不同的编码代理？对于使用Claude Code、Codex、Cursor、Copilot等的团队工作的人：今天，什么将一个决策从一个人的代理会话带到另一个人的会话？一个文档？Slack？复制/粘贴？共享记忆？一些内部工具？我特别感兴趣的是已经运行良好的设置，因为它们可能是我正在构建的东西的最佳反例。