Designing a Control-Plane Document for Async Multi-Session AI Agents
The Problem: AI Agents Forget, but the Task Doesn’t End 技術社群已經習慣「給人類看的 RFC」— Architecture Decision Records、incident postmortem、設計文件,模板都很成熟。但給 AI agent 之間用的非同步協作文件呢?少有公開討論。 最近處理一個跨三個 repo 的 schema migration:後端表結構改、前端 GraphQL 切換、行動端讀寫遷移,估計要 30+ 天,會跨越十多個獨立的 Claude session(不同時段、不同任務切片、不同筆電)。每次 session 結束、下一輪起來,前次的 context window 就消失了。問題不只是「上下文遺忘」,還包括: 上次 session 進度到哪?沒人記得。 之前否決過的方案?新 session 很容易「自信地重新提案」。 跨 repo 的「我改完了、等你那邊配合」訊息,怎麼跨越 session 邊界? 某次踩的坑,下次會不會重蹈? 我們最後長出一份 CUTOVER.md 放在獨立的 metadata repo,作為跨 session、跨 repo 的 out-of-band control plane。實戰一個月後,這份文件結晶出 8 個對 AI agent 特別有效的設計模式 — 它們幾乎都對應到分散式系統的經典概念。 The Architecture 每個 AI session 開場先 pull doc → 讀完上下文 → 完成任務 → push update。Doc 自己是獨立 repo,與三個 code repo 解耦,扮演純控制平面角色。 ...