AgentRoom: CRDT 기반 공유 작업 공간에서의 동시적 다중 에이전트 코딩

초록

동시적 다중 에이전트 코딩은 모듈 간 분업, 중복성을 통한 견고성, 그리고 다중 파일 프로젝트의 자연스러운 세분성에서의 병렬 탐색을 약속한다. 실시간 협업 편집 프로토콜은 충돌 없는 복제 데이터 타입(CRDT)을 통해 인간 팀의 이러한 조정 문제를 해결하지만, 그 기반이 되는 LLM은 한 번에 하나의 토큰을 생성하며 기존의 다중 에이전트 코딩 시스템은 이러한 직렬적 한계를 그대로 물려받는다. 즉, 이들은 에이전트를 단계별 핸드오프로 순차 실행하거나 조정 없이 독립적인 샘플을 취합할 뿐이며, 단일 에이전트는 어려운 과제의 절반가량을 한 파일짜리 스텁 구현 후 종료하는 방식으로 포기한다. AgentRoom은 동시적 코딩 에이전트를 위한 실시간 협업 편집 프로토콜이다. 그 런타임 계층은 파일 수준의 점유(claim), 상태(status), 브로드캐스트를 CRDT 병합 공유 파일시스템 상의 MCP 도구로 노출한다. 최첨단 코딩 CLI 모델 5개가 Python DevBench 및 Rust+axum의 교차 언어 검증이 포함된 4개의 백엔드 코딩 과제를 수행했다. CLI 안정성이 입증된 모델의 경우, 2개 에이전트를 사용한 AgentRoom은 Solo보다 과제 포기 횟수가 적고 실행 간 변동성도 낮았다. 계산량을 동일하게 맞춘 조건에서, 하나의 양의 평균 LLM 판정 대비는 AgentRoom이 병렬 병합(parallel-merge)보다 우위에 있음을 보여준다. 다른 대비인 번들 프로브는 전체 AgentRoom이 각 부분 적용 사례보다 우위에 있음을 보여주며, 이는 백분율 분할이 아닌 순서 관계이다. 병렬성이나 CRDT 병합이 아니라 조정(coordination)이 핵심 부담을 담당한다.

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.