AI 多项目协作，如何避免上下文丢失？
Ask HN: How do you manage your AI agents' context across clients and projects?
我每天都在多个客户项目中使用 AI 代理，最大的痛点是频繁重复解释背景、规则和过往决策。不同工具各自为政，导致上下文难以在会话间或不同 AI 模型间传递，严重拖慢效率。大家是如何管理这些跨项目的上下文的？
HN 评论区
43- mapontosevenths
Karpathy 的 LLM wiki 配合 QMD。
我写了一个小型的 gatekeeper.py 脚本，代理必须运行它才能完成一轮任务或开始新一轮。除了记录、代码检查等常规功能外，它还会验证 wiki 是否已更新本轮的所有发现、经验教训和文档。如果没做完，代理就无法继续。
然后在 AGENTS.md 中会明确告知：可以使用 QMD 对 wiki 进行语义搜索，且在任何重要工作开始前都应该先做这一步。
虽然这在 token 消耗上很贵，但非常值得。如果我想的话，可以随时复现项目的任何阶段。我始终清楚它们为什么这么做（如果它们确实做了），而且代理几乎不会忘记任何重要信息。
- rcarmo
我有一个叫 Memento 的东西（https://rcarmo.github.io/projects/memento），所有代理都用它来共享技能和一些跨项目笔记。不过一般来说，大部分与项目相关的上下文还是存放在某个带有 FTS（全文搜索）功能的 SQLite 数据库里。我写了一个小型的 CRM 技能，能很好地处理大多数项目交互。在把事情搞得太复杂之前，用组织良好的 Markdown（或者共享的 Obsidian 仓库）其实就能解决很多问题。
- biggestriverman
我也遇到过类似的问题，需要同时 juggl 多个不同的项目。我发现关键在于更好地管理时间，并为每个项目或子项目分配一个代理，然后你只需和一个管理者代理沟通。我自己写了一套系统来管理这个：https://github.com/mhalstrom/maximizepm，欢迎尝试，你可以取其精华用于自己的系统，或者随便怎么用。
- nilleb
你好！
5) 为了解决这个问题，我写了 Varda（https://github.com/nillebco/varda）。我一直在用它。
1) 上下文是根据策略提供的——某个目录树或文件夹对应特定的上下文。
2) 是的。但我针对特定客户使用特定的代理，遵循他们的规则。作为一个用例这很有趣，但需要一些工作，因为不同代理的格式并不统一。如果我要做这个，我会利用 omnisess——https://GitHub.com/psacc/omnisess。
3) 每个客户的策略不同对吧？所以在 Varda 中这就是一条策略：某个目录树只允许使用特定的代理。
4) 上次出问题时，我损失了一个包含示例数据库的容器。自从上周五以来，出现了 Firecracker 逃逸漏洞，所以情况可能会更糟。
（Varda 最初是为了跨项目追踪工作、强制执行代理选择并编排任务而诞生的，后来演变为利用 msb 和 docker 进行沙箱化）
希望这能帮到你！关于 Varda 的任何反馈或 Pull Request 都非常欢迎！
- encruxx
我正在使用 Obsidian vaults。
目前我与人协作不多，所以用了一些好用的插件，比如 Kanban，来组织任务。
这帮助我跟上项目和任务的进度，因为 Claude 可以生成需求。
我的一位朋友最近构建了 campus [1]，虽然我还没亲自用过，但我目前正在尝试将其重构成一个 Obsidian 插件，希望能进一步帮助我保持条理。