ESAA-Conversational：事件源内存层，用于跨异构的连续性、切换和管理 LLM 编码智能体
ESAA-Conversational: An Event-Sourced Memory Layer for Continuity, Handoff, and Curation Across Heterogeneous LLM Coding Agents
摘要
软件开发人员越来越多地使用多个 LLM 编码智能体，当上下文窗口填充、会话结束或特定代理变得更适合子任务时，在 Codex、Grok、Claude Code 和其他助手等工具之间切换。然而，每个代理都会将其对话保留在私有且特定于供应商的日志中。结果是会话状态漂移：当另一智能体接管时，由一个智能体建立的目标、决策、开放任务和基本原理无法可靠地可用。本文提出了 \emph{ESAA-Conversational}，这是事件溯源代理架构 (ESAA)~\cite{esaa} 的领域专业化，用于跨异构代理共享会话内存。该方法将可见对话视为本地事件存储：钩子和观察者捕获可见回合，将其规范化为仅附加 \texttt{activity.jsonl}，并确定性地投影读取模型，例如 \texttt{handoff.md}、\texttt{state.md}、\texttt{decisions.md} 和 \texttt{tasks.json}。机械捕获不需要LLM推理；代理仅将判断用于明确的管理，通过域命令记录持久决策和对话任务。公共 v1.1.0 版本实现了带有 \texttt{init}、\texttt{enable-hooks}、\texttt{sync}、\texttt{project}、\texttt{verify}、\texttt{context}、\texttt{decide} 和 \texttt{task} 的 PowerShell CLI；包括 \texttt{workspace\_root} 隔离和写入路径锁定文件；并作为带有空公共日志的绿地包分发。一项针对 570 个开发实验室事件的自我参考案例研究表明，异构代理可以通过共享日志进行协作，而无需直接的代理到代理通道，而公共分发通过排除私人对话历史记录来保护隐私。