Come far lavorare insieme più agenti AI in un unico repository senza perdere il contesto
Quando scrivi codice accanto alle reti neurali ogni giorno, presto ti scontri con lo stesso muro. Lanci Claude Code per rifattorizzare un modulo, passi a Codex per scrivere un paio di funzioni, apri una chat separata per verificare un'idea architetturale. Alla fine, ogni agente parte da una pagina bianca, dimenticando completamente perché abbiamo scartato una determinata libreria cinque minuti fa.
Tutto il contesto viene perso. I commit contengono solo diff asciutti, mentre i pensieri e il ragionamento del modello svaniscono in un terminale chiuso.
Il team di pacifio ha deciso di affrontare il problema in modo sistematico e ha rilasciato Atlas. È un workspace locale e un sistema di controllo versione per agenti AI che collega la loro memoria e collega ogni commit alla sessione da cui è originato.
L'idea fondamentale
Gli autori chiamano il progetto "controllo del codice sorgente per agenti di codifica." Il concetto è semplice: se agenti autonomi scrivono codice, abbiamo bisogno di uno strumento che tracci non solo le modifiche ai file, ma la catena di ragionamento dietro di esse.
Atlas può lanciare più agenti in parallelo in schede diverse. Ad esempio, Claude Code e Codex vengono eseguiti come sottoprocessi esterni tramite ACP (Agent Client Protocol), mentre l'agente integrato di Atlas viene eseguito direttamente nel processo sul suo framework Rust chiamato Cersei.
La parte più interessante avviene a livello di contesto. Prima che il tuo prompt raggiunga il modello, Atlas assembla un quadro unificato attorno ad esso:
- Inietta la memoria condivisa dell'agente: il piano corrente, le decisioni prese, gli errori e le note architetturali create da qualsiasi altro modello nel progetto.
- Risolve file, cartelle, funzioni, rami git, note e persino articoli di ricerca localmente tramite
@. - Accoda la coda della sessione precedente e un riepilogo dei fatti, anche se l'ultimo task è stato risolto da un altro assistente.
- Costruisce embedding vettoriali locali e cerca chunk rilevanti tramite HNSW senza inviare dati a server di terze parti.
Il risultato: Claude vede le conclusioni raggiunte da Codex, e Codex sa quali test sono appena falliti per Claude.
Checkpoint e collegamento ai commit
Di solito, dopo che un agente finisce il suo lavoro, appare un commit in git, e una settimana dopo nessuno ricorda quale prompt lo ha generato.
Atlas salva le sessioni in un database SQLite locale in .atlas/sessions.db. Il programma monitora i commit dall'esterno piuttosto che intercettarli forzatamente. Puoi fare commit tramite il terminale standard, VS Code, o persino con Atlas chiuso. L'app abbina le patch e collega il commit alla sessione dell'agente che ha scritto quel codice.
I collegamenti non si rompono durante normali git rebase o git commit --amend grazie alla verifica del patch-id. Se fai uno squash e il collegamento diventa ambiguo, Atlas non cerca di indovinare—marchia onestamente la sessione come staccata.
Un bel tocco: tutti i secret e i token vengono rimossi dai log prima che i dati tocchino il disco.
Dentro il workspace
Atlas è costruito non solo come demone in background, ma come un ambiente di lavoro desktop completo. Sotto il cofano è una combinazione di Tauri, Rust e un'interfaccia web basata su Bun e TypeScript.
Tutto il necessario per il lavoro quotidiano è incluso:
- Un editor di codice basato su CodeMirror con persistenza dello stato tra i riavvii.
- Un client Git completo con un grafo visivo dei commit, rami e diff.
- Un terminale a blocchi dove ogni comando eseguito memorizza il suo output, stato di uscita e durata. Anche le utility a schermo intero come vim e htop funzionano normalmente.
- Una knowledge base nella cartella
.atlas/knowledge/. Questi sono file Markdown regolari che vengono versionati insieme al codice. Sono supportati backlink, grafi dei link ed esportazione HTML. - Ricerca di articoli di ricerca tramite arXiv e Semantic Scholar con la possibilità di leggere PDF nell'app e inviare link ai prompt tramite
@. - Un browser integrato basato sul motore WebKit con supporto per login e modalità di lettura.
Tutti i file del progetto rimangono file regolari su disco. Le note sono in Markdown, le canvas in JSON, le sessioni in JSONL. Se chiudi il programma, puoi continuare serenamente a lavorare nel tuo editor preferito senza perdere l'accesso ai tuoi dati.
Come eseguire il progetto localmente
I binari macOS sono disponibili come .dmg sul sito ufficiale e nelle release di GitHub. La compilazione su Linux e Windows è possibile dai sorgenti, anche se gli sviluppatori notano che queste piattaforme sono attualmente meno testate.
Per build locali, avrai bisogno di Bun, Rust stabile e del client CLI di Claude installato (se prevedi di usare l'agente di Anthropic).
Installazione delle dipendenze su Ubuntu o Debian:
sudo apt install -y libglib2.0-dev libgtk-3-dev libwebkit2gtk-4.1-dev
Build ed esecuzione in modalità sviluppo:
git clone https://github.com/pacifio/atlas
cd atlas
bun install
bun run dev:app
La compilazione iniziale di Rust richiede un paio di minuti, ma le build incrementali successive si completano in pochi secondi.
A chi sarà utile Atlas
Il progetto piacerà agli sviluppatori che sperimentano attivamente con più assistenti AI e sono stanchi di copiare manualmente il contesto tra le finestre del terminale.
Non c'è abbonamento cloud obbligatorio per le funzionalità di base qui: tutto funziona offline, i database vengono memorizzati nella directory del progetto e il codice non filtra da nessuna parte. Se stai cercando un modo per organizzare il tuo workflow con agenti e preservare la storia delle loro decisioni per il tuo team o per te stesso tra un mese, il repository vale sicuramente la pena di essere controllato.
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