The post has been translated automatically. Original language: Russian
With the development of artificial intelligence, a situation is increasingly emerging where not one tool is working on one project, but several different AI systems and clients. One user can discuss the project strategy in an interactive AI assistant, analyze documents in another tool, write code through a specialized assistant, use an assistant in a code editor, and at the same time store some of the information in documents, notes, or internal systems.
At first glance, it looks convenient: each tool can be used where it is stronger. One helps better with texts, the other with code, the third with analyzing long documents, and the fourth with searching the knowledge base. But in practice, a problem quickly arises: all these ais work alongside the same project, but they don't always understand the same context.
The problem of the overall project context
The main difficulty lies not in the AI models themselves. Modern models are already able to explain, write, analyze, and help with development well. The problem occurs at the level of the project's shared memory.
If one AI client knows the latest architecture decisions, the second works with the old version of the documentation, the third sees only part of the code, and the fourth does not know at all what agreements have already been made, the team begins to waste time explaining the same thing again.
As a result, there are several typical problems:
- the project context splits between different chat rooms and tools;
- Different ais can provide answers based on different versions of information.;
- important decisions remain only in correspondence.;
- it is difficult to understand what information is relevant.;
- the user is forced to manually transfer the context from one tool to another;
- new project participants or new AI clients start working almost from scratch.
Therefore, a research question arises: is it possible to organize the work of different AI and clients so that they interact around the same project, relying on a common source of knowledge?
The idea of a single project core
One possible approach is not to try to combine all AI into one universal tool, but to create a single information core around the project. In this case, different clients and AI systems can remain independent, but access a common project knowledge base.
Such a core can store project descriptions, architectural solutions, user instructions, technical notes, product hypotheses, change history, links between materials, current and outdated versions of documents, rules for working with the project, and context for future tasks.
In this model, the dialog assistant, code assistant, editor, internal agent, or other client is not required to know everything in advance. Instead, they can get the context they need from the shared project space.
The role of different AI clients
Different AI clients can perform different roles around the same project.
An interactive assistant can help formulate ideas, prepare texts, discuss product solutions, and explain complex topics. The code assistant can work with the source code, look for bugs, suggest changes, and prepare patches. The documentation assistant can turn work notes into articles, instructions, and reference materials. A separate agent can analyze project materials, find contradictions, or suggest updates.
At the same time, it is important that all of them do not create separate “islands of context”, but can refer to the overall structure of the project. Then each client remains specialized, but does not work in isolation.
What should be transferred between AI and clients
To interact around a single project, it is not enough to simply send a text prompt. You need to convey a structured context.
For example, it is important to understand which task the user is currently solving, which project it belongs to, which materials are considered relevant, which articles or documents are related to the topic, which decisions have already been made, which materials are outdated, which actions are allowed to a specific client, what can only be read and what can be changed, and where it should be saved the result of the work.
Without such a structure, AI can provide a good local answer, but it will not necessarily correspond to the current state of the project.
Interaction interfaces
Connection interfaces play an important role in such an architecture. If each AI client works only through its own closed format, the project context remains fragmented. Therefore, we need common ways to access project data.
One of the possible directions is controlled interfaces through which different clients can access the project knowledge base. This approach allows you not to embed knowledge inside each individual tool, but to provide them with managed access to the necessary data and actions.
In this case, the same project can be accessed by different environments: a chat interface, a code editor, an internal assistant, an automated agent, or a specialized work client.
The importance of access boundaries
If different ais and clients work around the same project, it is especially important to separate access rights. Not every client should be able to change the data. Some scripts should be read-only. Others can create drafts. Still others want to update published materials only after human verification.
This separation reduces the risk of accidental changes, loss of information, or the appearance of unconfirmed data in the main knowledge base.
There are several levels of access for project work: reading project materials, searching the knowledge base, creating drafts, proposing changes, publishing after verification, and performing external actions.
The more AI clients join the project, the more important it becomes not only the convenience of access, but also control over what exactly they can do.
Possible architecture
One of the variants of the interaction architecture may look like this.
The project knowledge base is located in the center. It stores articles, categories, tags, links, versions, and service statuses. Various clients are connected around it: dialog assistants, code editors, internal panels, scripts or agents.
Each client accesses the database not directly as a random set of texts, but through a clear interface. This interface defines what data can be requested, what actions are allowed, and how the result should be formatted.
This approach allows you to separate the project memory from a specific AI client. If one tool is used today and another is used tomorrow, the knowledge of the project is not lost and does not remain closed inside a separate chat.
The human role
Even with the development of AI, an important role remains for humans. A person determines which knowledge is relevant, which decisions are considered accepted, what can be published, and what should remain a draft.
AI in such a system does not replace the project owner. It helps to work with materials: to search, explain, structure, compare, prepare drafts and find connections. But the final responsibility for the meaning, relevance, and publication of knowledge remains with the individual or the team.
The practical value of this approach
The interaction of different AI and clients around a single project can be useful for teams that have been working on complex products, technical systems, documentation, training materials, or internal processes for a long time.
The main value of this approach is to preserve the continuity of the project context. A new tool, a new AI client, or a new team member does not start from scratch. He can access the knowledge he has already accumulated and work with it within the framework of clear rules.
This is especially important for projects where decisions accumulate gradually, and context matters after weeks, months, or years.
Conclusion
The development of AI clients leads to the fact that several different intelligent tools can simultaneously work around one project. This creates new opportunities, but also reinforces the problem of a disparate context.
One possible solution is to create a common project knowledge core, to which different ais and clients can connect through controlled interfaces. In such an architecture, value is created not only by the model itself, but also by the way the project memory is organized: structure, connections, versions, access rights, and clear rules of interaction.
Thus, the study of the interaction of various AI and clients around a single project becomes not only a technical task, but also a matter of knowledge organization. The better a project is able to preserve and communicate its context, the more effectively various AI tools can help in working on it.
С развитием искусственного интеллекта всё чаще возникает ситуация, когда над одним проектом работает не один инструмент, а несколько разных ИИ-систем и клиентов. Один пользователь может обсуждать стратегию проекта в диалоговом ИИ-ассистенте, анализировать документы в другом инструменте, писать код через специализированного помощника, использовать ассистента в редакторе кода и при этом хранить часть информации в документах, заметках или внутренних системах.
На первый взгляд это выглядит удобно: каждый инструмент можно использовать там, где он сильнее. Один лучше помогает с текстами, другой — с кодом, третий — с анализом длинных документов, четвёртый — с поиском по базе знаний. Но на практике быстро появляется проблема: все эти ИИ работают рядом с одним проектом, но не всегда понимают один и тот же контекст.
Проблема общего проектного контекста
Главная сложность заключается не в самих ИИ-моделях. Современные модели уже способны хорошо объяснять, писать, анализировать и помогать с разработкой. Проблема возникает на уровне общей памяти проекта.
Если один ИИ-клиент знает последние решения по архитектуре, второй работает со старой версией документации, третий видит только часть кода, а четвёртый вообще не знает, какие договорённости уже были приняты, команда начинает тратить время на повторное объяснение одного и того же.
В результате появляется несколько типичных проблем:
- контекст проекта распадается между разными чатами и инструментами;
- разные ИИ могут давать ответы на основе разных версий информации;
- важные решения остаются только в переписке;
- сложно понять, какая информация актуальна;
- пользователь вынужден вручную переносить контекст из одного инструмента в другой;
- новые участники проекта или новые ИИ-клиенты начинают работу почти “с нуля”.
Поэтому возникает исследовательский вопрос: можно ли организовать работу разных ИИ и клиентов так, чтобы они взаимодействовали вокруг одного проекта, опираясь на общий источник знаний?
Идея единого проектного ядра
Один из возможных подходов — не пытаться объединить все ИИ в один универсальный инструмент, а создать вокруг проекта единое информационное ядро. В этом случае разные клиенты и ИИ-системы могут оставаться независимыми, но обращаться к общей базе проектных знаний.
Такое ядро может хранить описание проекта, архитектурные решения, пользовательские инструкции, технические заметки, продуктовые гипотезы, историю изменений, связи между материалами, актуальные и устаревшие версии документов, правила работы с проектом и контекст для будущих задач.
В такой модели диалоговый ассистент, кодовый помощник, редактор, внутренний агент или другой клиент не обязаны знать всё заранее. Вместо этого они могут получать нужный контекст из общего проектного пространства.
Роль разных ИИ-клиентов
Разные ИИ-клиенты могут выполнять разные роли вокруг одного проекта.
Диалоговый ассистент может помогать формулировать идеи, готовить тексты, обсуждать продуктовые решения и объяснять сложные темы. Кодовый ассистент может работать с исходным кодом, искать ошибки, предлагать изменения и готовить патчи. Ассистент для документации может превращать рабочие заметки в статьи, инструкции и справочные материалы. Отдельный агент может анализировать проектные материалы, находить противоречия или предлагать обновления.
При этом важно, чтобы все они не создавали отдельные “острова контекста”, а могли обращаться к общей структуре проекта. Тогда каждый клиент остаётся специализированным, но работает не изолированно.
Что должно передаваться между ИИ и клиентами
Для взаимодействия вокруг одного проекта недостаточно просто передавать текстовый промпт. Нужно передавать структурированный контекст.
Например, важно понимать, какую задачу сейчас решает пользователь, к какому проекту она относится, какие материалы считаются актуальными, какие статьи или документы связаны с темой, какие решения уже были приняты, какие материалы устарели, какие действия разрешены конкретному клиенту, что можно только читать, а что можно изменять, и где должен быть сохранён результат работы.
Без такой структуры ИИ может дать хороший локальный ответ, но он не обязательно будет соответствовать текущему состоянию проекта.
Интерфейсы взаимодействия
Важную роль в такой архитектуре играют интерфейсы подключения. Если каждый ИИ-клиент работает только через собственный закрытый формат, проектный контекст остаётся фрагментированным. Поэтому нужны общие способы доступа к данным проекта.
Одним из возможных направлений являются контролируемые интерфейсы, через которые разные клиенты могут обращаться к проектной базе знаний. Такой подход позволяет не встраивать знания внутрь каждого отдельного инструмента, а предоставить им управляемый доступ к нужным данным и действиям.
В этом случае один и тот же проект может быть доступен разным средам: чат-интерфейсу, редактору кода, внутреннему ассистенту, автоматизированному агенту или специализированному рабочему клиенту.
Важность границ доступа
Если вокруг одного проекта работают разные ИИ и клиенты, особенно важно разделять права доступа. Не каждый клиент должен иметь возможность изменять данные. Некоторые сценарии должны быть только для чтения. Другие могут создавать черновики. Третьи — обновлять опубликованные материалы только после проверки человеком.
Такое разделение позволяет снизить риск случайных изменений, потери информации или появления неподтверждённых данных в основной базе знаний.
Для проектной работы можно выделить несколько уровней доступа: чтение проектных материалов, поиск по базе знаний, создание черновиков, предложение изменений, публикация после проверки и выполнение внешних действий.
Чем больше ИИ-клиентов подключается к проекту, тем важнее становится не только удобство доступа, но и контроль над тем, что именно они могут делать.
Возможная архитектура
Один из вариантов архитектуры взаимодействия может выглядеть так.
В центре находится проектная база знаний. В ней хранятся статьи, категории, теги, связи, версии и служебные статусы. Вокруг неё подключаются разные клиенты: диалоговые ассистенты, редакторы кода, внутренние панели, скрипты или агенты.
Каждый клиент обращается к базе не напрямую как к случайному набору текстов, а через понятный интерфейс. Этот интерфейс определяет, какие данные можно запросить, какие действия разрешены и как должен быть оформлен результат.
Такой подход позволяет отделить проектную память от конкретного ИИ-клиента. Если сегодня используется один инструмент, а завтра другой, знания проекта не теряются и не остаются закрытыми внутри отдельного чата.
Роль человека
Даже при развитии ИИ важная роль остаётся за человеком. Человек определяет, какие знания являются значимыми, какие решения считаются принятыми, что можно публиковать, а что должно остаться черновиком.
ИИ в такой системе не заменяет владельца проекта. Он помогает работать с материалами: искать, объяснять, структурировать, сравнивать, готовить черновики и находить связи. Но финальная ответственность за смысл, актуальность и публикацию знаний остаётся за человеком или командой.
Практическая ценность такого подхода
Взаимодействие различных ИИ и клиентов вокруг одного проекта может быть полезно для команд, которые долго работают над сложными продуктами, техническими системами, документацией, обучающими материалами или внутренними процессами.
Главная ценность такого подхода — сохранение непрерывности проектного контекста. Новый инструмент, новый ИИ-клиент или новый участник команды не начинает работу с пустого места. Он может получить доступ к уже накопленным знаниям и работать с ними в рамках понятных правил.
Это особенно важно для проектов, где решения накапливаются постепенно, а контекст имеет значение спустя недели, месяцы или годы.
Вывод
Развитие ИИ-клиентов приводит к тому, что вокруг одного проекта может одновременно работать несколько разных интеллектуальных инструментов. Это создаёт новые возможности, но также усиливает проблему разрозненного контекста.
Один из возможных путей решения — создание общего проектного ядра знаний, к которому разные ИИ и клиенты могут подключаться через контролируемые интерфейсы. В такой архитектуре ценность создаёт не только сама модель, но и способ организации проектной памяти: структура, связи, версии, права доступа и понятные правила взаимодействия.
Таким образом, исследование взаимодействия различных ИИ и клиентов вокруг одного проекта становится не только технической задачей, но и вопросом организации знаний. Чем лучше проект умеет сохранять и передавать свой контекст, тем эффективнее разные ИИ-инструменты могут помогать в работе над ним.
Share
