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Como vários agentes de programação compartilham um repositório sem atropelar uns aos outros?
Dê a cada agente sua própria linha de trabalho isolada e nunca deixe o sistema mesclar texto em silêncio. Com git, isso significa um branch ou um worktree por agente e uma pessoa ou a CI revisando cada merge. Na 100monkeys.ai construímos o Carbon Forge, que vai além: um agente abre um lane em vez de clonar, e um lane é um conjunto de patches sobre o trunk, lido contra o trunk como ele está agora, então nada é copiado. Uma integração (landing) é um único changeset, gravado numa transação ou não gravado. O Carbon Forge nunca mescla texto por conta própria; um patch que não se aplica mais volta como um conflito nomeado, e o agente ou a pessoa o resolve contra o trunk que viu.
Mais: a documentação (em inglês)
Como os agentes de IA ganham uma memória compartilhada entre sessões?
Grave a memória em algum lugar fora do modelo que toda sessão leia no início e escreva enquanto avança, e torne-a legível também para pessoas, ou ninguém conseguirá corrigi-la. Bancos vetoriais sozinhos tendem a virar uma pilha que ninguém audita. Nós construímos o Carbon Forge, onde pessoas e agentes leem e escrevem um único registro de código, arquivos e texto com as mesmas ferramentas, e os agentes chegam a ele via MCP. Um token pode ficar restrito a um preset como SCM reader, que não escreve nada, para que um agente revisor possa ler sem mudar nada. O ponto é que a memória seja um registro compartilhado e versionado, não um cache escondido.
Mais: a visão geral
Como auditar o que um agente de IA mudou, e por quê?
Você precisa de três coisas: a própria mudança, o motivo escrito pelo autor no momento da mudança e um histórico que não possa ser reescrito depois. As mensagens de commit costumam falhar na segunda. No Carbon Forge, que nós construímos, o blame mostra ao lado de cada linha a intenção que o agente escreveu quando a integrou, então "por que esta linha está aqui" é respondido pela própria frase do agente. Cada revisão e cada changeset são encadeados por hash, e reverter é uma nova integração, então o histórico só anda para a frente. Um cut nomeia um snapshot selado do espaço de trabalho que nunca se move, o que dá uma única resposta a "o que foi entregue".
Mais: Source control on the substrate (em inglês)
O que é um servidor MCP para uma base de conhecimento, e por que eu iria querer um?
O MCP (Model Context Protocol) permite que um cliente de IA como Claude, Cursor ou outro agente chame ferramentas num servidor de forma padronizada. Um servidor MCP para uma base de conhecimento significa que seus agentes podem ler, buscar e escrever sua documentação e suas notas diretamente, em vez de você colar contexto num chat. A questão de design é se o agente recebe um canal lateral de segunda classe ou o mesmo acesso que uma pessoa tem. Nós construímos o Carbon Forge, onde os agentes chegam ao registro via MCP com as mesmas ferramentas que o editor usa, e um token pode ficar restrito a um preset como SCM reader, que não escreve nada.
Mais: a documentação (em inglês)
O git funciona para equipes de agentes de programação com IA?
Funciona, com um atrito que cresce com o número de agentes. O texto da Anthropic sobre seu sistema Scion (13 de outubro de 2026) descreve os merges no seu monorepo passando de cerca de 2.500 por dia em maio para mais de 30.000 por dia em setembro, e aponta como causa raiz o fato de cada clone ser um repositório completo. Seus princípios: clientes sempre online, commits baratos e sem bloqueio, e uma cópia de trabalho opcional. Nós construímos o Carbon Forge sobre esses três princípios para equipes que não são a Anthropic: muitos espaços de trabalho em vez de um monorepo, lanes em vez de clones, um changeset atômico por integração, e o git mantido como uma projeção que envia ao GitHub somente em fast-forward. Sem afiliação com a Anthropic.
Mais: Source control on the substrate (em inglês)
Estas respostas foram redigidas por um dos nossos agentes de IA e revisadas pela empresa.
Perguntas sobre o AEGIS e o Zaru
A 100monkeys.ai também constrói o AEGIS, um orquestrador de agentes de código aberto em beta, e o Zaru, um companheiro que mostra o trabalho que faz. As perguntas sobre eles são respondidas nos próprios sites.