兩個非工程背景的創作者，用六個 AI 建出了一套多 AI 共享記憶系統。
在 A2A（Agent-to-Agent）和多 AI 協作越來越普遍的今天，我們把實際運作中的多 AI 記憶架構整理成文，希望對同樣在用多個 AI 協作的人有所幫助。這篇文章記錄完整的設計過程，以及為什麼我們認為 AI 代理時代需要的不是「一個人 + 一個 AI」，而是「一個團隊 + 一群 AI」。
每個用 AI 協作開發的人都遇過這個問題：
所有記憶歸零。每次從頭來過。
這不只是浪費時間——它浪費了你最珍貴的東西：踩過的坑、學到的經驗、做過的決策。這些知識如果沒有被記錄下來，就像從來沒發生過一樣。
我們從 2025 年底開始用多個 AI 協作開發產品，很早就建立了交接手冊、禁止區、金礦庫等記憶架構——因為多 AI 協作不解決記憶問題，根本無法工作。
2026 年 4 月，OpenAI 創始成員 Andrej Karpathy 在 X 上分享了他的 LLM Wiki Pattern，獲得將近 2000 萬瀏覽。看到他的文章後我們突然意識到：他解決的是「一個人 + 一個 AI」的記憶問題，而我們早已在實踐的是「多人 + 多 AI」的協作記憶。在 A2A（Agent-to-Agent）越來越普遍的今天，我們覺得這套方法或許能幫到同樣在用多 AI 協作的人，於是決定整理成文分享出來。
Karpathy 的方法核心是 「編譯」 概念：