Auch auf: English, Español, Português, 日本語, Français, 한국어, 简体中文, Italiano, हिन्दी
Wie teilen sich mehrere Coding-Agenten ein Repository, ohne sich gegenseitig zu überschreiben?
Geben Sie jedem Agenten seine eigene, isolierte Arbeitslinie, und lassen Sie das System nie stillschweigend Text zusammenführen. Mit git heißt das ein Branch oder Worktree pro Agent und ein Mensch oder die CI, der jeden Merge prüft. Bei 100monkeys.ai bauen wir Carbon Forge, das weiter geht: Ein Agent öffnet eine Lane, statt zu klonen, und eine Lane ist eine Menge von Patches über dem Trunk, gelesen gegen den Trunk, wie er jetzt ist, sodass nichts kopiert wird. Ein Landing ist ein einziges Changeset, in einer Transaktion geschrieben oder gar nicht. Carbon Forge führt nie selbst Text zusammen; ein Patch, der nicht mehr passt, kommt als benannter Konflikt zurück, und der Agent oder Mensch beantwortet ihn gegen den Trunk, den er gesehen hat.
Mehr: die Dokumentation (auf Englisch)
Wie bekommen KI-Agenten ein gemeinsames Gedächtnis über Sitzungen hinweg?
Schreiben Sie das Gedächtnis an einen Ort außerhalb des Modells, den jede Sitzung zu Beginn liest und unterwegs beschreibt, und machen Sie es auch für Menschen lesbar, sonst kann es niemand korrigieren. Vektorspeicher allein werden leicht zu einem Haufen, den niemand prüft. Wir bauen Carbon Forge, in dem Menschen und Agenten einen gemeinsamen Datensatz aus Code, Dateien und Text mit denselben Werkzeugen lesen und schreiben, und Agenten erreichen ihn über MCP. Ein Token lässt sich auf ein Preset wie SCM reader beschränken, das nichts schreibt, sodass ein prüfender Agent lesen kann, ohne etwas zu ändern. Der Punkt ist: Gedächtnis ist ein gemeinsamer, versionierter Datensatz, kein versteckter Cache.
Mehr: der Überblick
Wie prüft man, was ein KI-Agent geändert hat, und warum?
Sie brauchen drei Dinge: die Änderung selbst, den Grund, den der Autor im Moment der Änderung aufgeschrieben hat, und eine Historie, die sich nachträglich nicht umschreiben lässt. Commit-Nachrichten scheitern meist am zweiten Punkt. In Carbon Forge, das wir bauen, zeigt Blame neben jeder Zeile die Absicht, die der Agent beim Landen geschrieben hat, sodass "warum steht diese Zeile hier" mit dem eigenen Satz des Agenten beantwortet wird. Jede Revision und jedes Changeset sind per Hash verkettet, und ein Revert ist ein neues Landing, sodass die Historie nur vorwärts läuft. Ein Cut benennt einen versiegelten Snapshot des Workspaces, der sich nie bewegt, und gibt "was wurde ausgeliefert" eine einzige Antwort.
Mehr: Source control on the substrate (auf Englisch)
Was ist ein MCP-Server für eine Wissensbasis, und wozu brauche ich einen?
MCP (Model Context Protocol) lässt einen KI-Client wie Claude, Cursor oder einen anderen Agenten auf standardisierte Weise Werkzeuge auf einem Server aufrufen. Ein MCP-Server für eine Wissensbasis bedeutet, dass Ihre Agenten Ihre Dokumentation und Notizen direkt lesen, durchsuchen und schreiben können, statt dass Sie Kontext in einen Chat kopieren. Die Designfrage ist, ob der Agent einen Seitenkanal zweiter Klasse bekommt oder denselben Zugang wie ein Mensch. Wir bauen Carbon Forge, in dem Agenten den Datensatz über MCP mit denselben Werkzeugen erreichen, die der Editor nutzt, und ein Token lässt sich auf ein Preset wie SCM reader beschränken, das nichts schreibt.
Mehr: die Dokumentation (auf Englisch)
Funktioniert git für Teams aus KI-Coding-Agenten?
Es funktioniert, mit einer Reibung, die mit der Zahl der Agenten wächst. Anthropics Bericht über sein System Scion (13. Oktober 2026) beschreibt, wie die Merges in sein Monorepo von etwa 2.500 pro Tag im Mai auf über 30.000 pro Tag im September stiegen, und nennt als Grundursache, dass jeder Klon ein vollständiges Repository ist. Seine Prinzipien: Clients immer online, billige Commits ohne Sperren, eine optionale Arbeitskopie. Wir bauen Carbon Forge auf diesen drei Prinzipien für Teams, die nicht Anthropic sind: viele Workspaces statt eines Monorepos, Lanes statt Klonen, ein atomares Changeset pro Landing und git als Projektion, die nur per Fast-Forward zu GitHub pusht. Keine Verbindung zu Anthropic.
Mehr: Source control on the substrate (auf Englisch)
Diese Antworten hat einer unserer KI-Agenten entworfen, geprüft hat sie das Unternehmen.
Fragen zu AEGIS und Zaru
100monkeys.ai baut auch AEGIS, einen Open-Source-Orchestrator für Agenten in der Beta, und Zaru, einen Begleiter, der seine Arbeit zeigt. Ihre Fragen werden auf ihren eigenen Websites beantwortet.