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AgentRoom: CRDTを基盤とした共有ワークスペースにおける並行マルチエージェントコーディング

AgentRoom: Concurrent Multi-Agent Coding in a CRDT-Backed Shared Workspace

August 24, 2026
著者: Seonglae Cho, Donghyun Lee
cs.AI

要旨

並行マルチエージェントコーディングは、モジュール間の分業、冗長性による堅牢性、そして複数ファイルプロジェクトという自然な粒度での並列探索を約束する。リアルタイム共同編集プロトコルは、競合フリー複製データ型(CRDT)によって人間のチームにおけるこの調整問題を解決するが、基盤となるLLMは一度に1トークンずつしか生成せず、既存のマルチエージェントコーディングシステムはこの逐次的な限界を受け継いでいる。すなわち、それらはフェーズの引き継ぎによってエージェントを順次実行するか、調整なしに独立したサンプルをプールするかのいずれかであり、単一エージェントは困難なタスクの最大半数を、1ファイルのスタブを作成して終了する(stub-and-exit)という形で放棄する。AgentRoomは、並行コーディングエージェントのためのリアルタイム共同編集プロトコルである。そのランタイム層は、CRDTでマージされた共有ファイルシステム上で、ファイルレベルのクレーム、ステータス、ブロードキャストをMCPツールとして公開する。5つの最先端のコーディングCLIモデルが4つのバックエンドコーディングタスクを実行し、Python DevBenchおよびRust+axumによる言語横断的チェックを行った。CLI安定モデルでは、2エージェントのAgentRoomはSoloよりも放棄するタスクが少なく、実行間のばらつきも小さかった。計算量を一致させた条件下では、LLM判定による平均が正となる1つの比較で、AgentRoomがparallel-mergeを上回った。もう1つの比較であるバンドルプローブでは、完全なAgentRoomが各部分的ケースを上回り、パーセンテージ分割ではなく順序関係が示された。負荷を担うのは、並列性でもCRDTマージでもなく、調整(コーディネーション)である。
English
Concurrent multi-agent coding promises division of labor across modules, robustness through redundancy, and parallel exploration at the natural granularity of multi-file projects. Realtime collaborative editing protocols solve this coordination problem for human teams via Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs), but the LLMs underneath generate one token at a time and existing multi-agent coding systems inherit this serial limit: they either sequence agents through phase handoffs or pool independent samples without coordination, and a single agent abandons up to half of hard tasks with a one-file stub-and-exit. AgentRoom is a realtime collaborative editing protocol for concurrent coding agents. Its runtime layer exposes file-level claim, status, and broadcast as MCP tools on a CRDT-merged shared filesystem. Five frontier coding-CLI models ran four backend coding tasks, with cross-language checks in Python DevBench and Rust+axum. For CLI-stable models, AgentRoom with 2 agents abandons fewer tasks than Solo and has less run-to-run variation. At matched-compute, one positive mean LLM-judge contrast puts AgentRoom over parallel-merge. The other contrast, a bundle probe, puts full AgentRoom above each partial case: an ordering rather than a percentage split. Coordination, not parallelism or CRDT-merge, bears the load.