공유보다 분리

대부분의 답변은 각 agent를 별도 workspace에 두는 방식을 권했다. 같은 파일을 동시에 건드리면 충돌이 나고, 서로의 작업을 방해하기 쉬우며, 보안상으로도 분리 이점이 크다는 의견이 많았다.

반대로 같은 문제를 함께 푸는 cooperative agent라면 shared workspace도 가능하다는 주장도 있었다. 이 경우 핵심은 파일시스템 전체를 공유하는 것보다, 공통 상태를 읽고 쓰는 규칙을 명확히 두는 것이다.

실전 예시로는 다음 패턴이 제시됐다.

• shared markdown: session state, lessons, preferences, handoff 내용을 .md 파일로 관리
• filesystem as message bus: agent A가 쓰고 agent B가 다음 실행 때 읽는 방식
• Supabase 병행 사용: tasks, journal, budget, health 같은 구조화 데이터는 DB에 저장
• memory tiering: hot/, warm/, lessons.md, brain_memory처럼 용도를 나눠 유지

요지는 단순했다. 같이 일해야 하는가, 서로 격리돼야 하는가에 따라 workspace 전략을 고르라는 것. 협업이 많고 신뢰할 수 있는 single-user 환경이면 공유가 편하고, 멀티테넌트나 위험 분리가 필요하면 분리가 더 낫다는 결론이다.