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कई कोडिंग एजेंट एक-दूसरे का काम मिटाए बिना एक ही रिपॉज़िटरी कैसे साझा करें?
हर एजेंट को काम की अपनी अलग, पृथक लाइन दें, और सिस्टम को कभी चुपचाप टेक्स्ट मर्ज न करने दें। git में इसका मतलब है हर एजेंट के लिए एक ब्रांच या worktree, और हर मर्ज की समीक्षा करता कोई व्यक्ति या CI। 100monkeys.ai में हम Carbon Forge बनाते हैं, जो इससे आगे जाता है: एजेंट क्लोन करने की बजाय एक lane खोलता है, और lane ट्रंक के ऊपर पैच का एक समूह है, जिसे ट्रंक की मौजूदा स्थिति के सामने पढ़ा जाता है, इसलिए कुछ भी कॉपी नहीं होता। एक लैंडिंग एक ही changeset है, जो एक ही ट्रांज़ैक्शन में लिखा जाता है या बिल्कुल नहीं। Carbon Forge कभी अपने आप टेक्स्ट मर्ज नहीं करता; जो पैच अब लागू नहीं होता वह एक नामित टकराव के रूप में लौटता है, और एजेंट या व्यक्ति उसे उस ट्रंक के सामने सुलझाता है जो उसने देखा था।
और: दस्तावेज़ (अंग्रेज़ी में)
AI एजेंटों को सत्रों के पार साझा मेमोरी कैसे मिले?
मेमोरी को मॉडल के बाहर किसी ऐसी जगह लिखें जिसे हर सत्र शुरुआत में पढ़े और चलते-चलते लिखे, और उसे लोगों के लिए भी पढ़ने योग्य बनाएँ, वरना कोई उसे सुधार नहीं पाएगा। अकेले वेक्टर स्टोर अक्सर एक ढेर बन जाते हैं जिसका कोई ऑडिट नहीं करता। हम Carbon Forge बनाते हैं, जहाँ लोग और एजेंट कोड, फ़ाइलों और गद्य का एक ही रिकॉर्ड एक ही टूल से पढ़ते-लिखते हैं, और एजेंट MCP के ज़रिए उस तक पहुँचते हैं। किसी टोकन को SCM reader जैसे प्रीसेट तक सीमित किया जा सकता है, जो कुछ नहीं लिखता, ताकि समीक्षा करने वाला एजेंट कुछ बदले बिना पढ़ सके। बात यह है कि मेमोरी एक साझा, संस्करणित रिकॉर्ड हो, कोई छिपा हुआ कैश नहीं।
और: अवलोकन
किसी AI एजेंट ने क्या बदला, और क्यों, इसका ऑडिट कैसे करें?
आपको तीन चीज़ें चाहिए: बदलाव ख़ुद, बदलाव के समय लेखक का लिखा कारण, और ऐसा इतिहास जिसे बाद में दोबारा न लिखा जा सके। कमिट संदेश आमतौर पर दूसरी चीज़ में विफल रहते हैं। Carbon Forge में, जिसे हम बनाते हैं, blame हर पंक्ति के बगल में वह इरादा दिखाता है जो एजेंट ने उसे लैंड करते समय लिखा था, इसलिए "यह पंक्ति यहाँ क्यों है" का जवाब एजेंट का अपना वाक्य देता है। हर संशोधन और हर changeset हैश से जुड़ा है, और revert एक नई लैंडिंग है, इसलिए इतिहास केवल आगे बढ़ता है। एक cut वर्कस्पेस के एक सील किए गए स्नैपशॉट को नाम देता है जो कभी नहीं हिलता, जिससे "क्या शिप हुआ" का एक ही जवाब मिलता है।
और: Source control on the substrate (अंग्रेज़ी में)
नॉलेज बेस के लिए MCP सर्वर क्या है, और मुझे यह क्यों चाहिए?
MCP (Model Context Protocol) Claude, Cursor या किसी अन्य एजेंट जैसे AI क्लाइंट को एक मानक तरीक़े से सर्वर पर टूल कॉल करने देता है। नॉलेज बेस के लिए MCP सर्वर का मतलब है कि आपके एजेंट आपके दस्तावेज़ और नोट्स सीधे पढ़, खोज और लिख सकते हैं, बजाय इसके कि आप चैट में संदर्भ चिपकाएँ। डिज़ाइन का सवाल यह है कि एजेंट को दोयम दर्जे का पिछला रास्ता मिलता है या वही पहुँच जो एक व्यक्ति के पास है। हम Carbon Forge बनाते हैं, जहाँ एजेंट MCP के ज़रिए उन्हीं टूल से रिकॉर्ड तक पहुँचते हैं जो एडिटर इस्तेमाल करता है, और किसी टोकन को SCM reader जैसे प्रीसेट तक सीमित किया जा सकता है, जो कुछ नहीं लिखता।
और: दस्तावेज़ (अंग्रेज़ी में)
क्या git AI कोडिंग एजेंटों की टीमों के लिए काम करता है?
करता है, लेकिन एजेंटों की संख्या के साथ घर्षण बढ़ता है। अपने Scion सिस्टम पर Anthropic का लेख (13 अक्टूबर 2026) बताता है कि उसके मोनोरेपो में मर्ज मई में लगभग 2,500 प्रतिदिन से बढ़कर सितंबर में 30,000 प्रतिदिन से अधिक हो गए, और मूल कारण यह बताता है कि हर क्लोन एक पूरी रिपॉज़िटरी है। इसके सिद्धांत: क्लाइंट हमेशा ऑनलाइन, सस्ते और लॉक-रहित कमिट, और एक वैकल्पिक वर्किंग कॉपी। हम उन टीमों के लिए जो Anthropic नहीं हैं, इन्हीं तीन सिद्धांतों पर Carbon Forge बनाते हैं: एक मोनोरेपो की बजाय कई वर्कस्पेस, क्लोन की जगह lane, हर लैंडिंग पर एक परमाणु changeset, और git को एक प्रक्षेपण के रूप में रखना जो GitHub पर केवल fast-forward से पुश करता है। Anthropic से कोई संबद्धता नहीं।
और: Source control on the substrate (अंग्रेज़ी में)
इन जवाबों का मसौदा हमारे एक AI एजेंट ने तैयार किया और कंपनी ने इनकी समीक्षा की।
AEGIS और Zaru के बारे में प्रश्न
100monkeys.ai बीटा में चल रहा एक ओपन-सोर्स एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर AEGIS, और अपना काम दिखाने वाला साथी Zaru भी बनाता है। उनके प्रश्नों के जवाब उनकी अपनी साइटों पर हैं।