摘要
现有系统常假设统一运行时或 API,限制了异构 LLM Agent 的直接协作。本文提出 tap 协议,允许不同厂商模型在无共享内存环境下协同开发。其核心是“文件优先”设计,将消息持久化为带元数据的 Markdown 文件,结合实时通知与独立 Git 工作树隔离任务。即使实时通信失败,消息文件仍可被重新读取。实证显示,该协议能有效支持异构模型对的代码审查,拓宽审查视角并提升缺陷发现率。
AI 推荐理由
论文核心解决异构 Agent 间无共享内存时的协作通信问题,提出基于文件的记忆持久化机制。
研究机构
HUA Labs, Seoul, Republic of Korea
论文信息