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How I got my AI agents to communicate across repos — and shipped SAMP doing it
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Infrastructure

Append-only Log 기반 SAMP 설계로 Latency 30ms 및 토큰 비용 제로 달성

How I got my AI agents to communicate across repos — and shipped SAMP doing it

Slim2026년 4월 25일2intermediate

Context

다중 Repo 및 세션 간 AI Agent의 컨텍스트 공유를 위해 수동 Copy-paste 방식 사용으로 인한 생산성 저하 발생. 기존 MCP 및 Broker 기반 솔루션은 HTTP 서버 구동 및 Polling Hook으로 인한 과도한 토큰 소모와 리소스 오버헤드라는 한계점 보유.

Technical Solution

  • Write-lock 충돌 방지를 위해 Agent별 단독 쓰기 권한을 부여한 Per-writer Append-only Log 구조 설계
  • JSONL 포맷의 파일 기반 저장소 채택을 통한 서버리스 통신 및 표준 쉘 도구(cat) 기반의 디버깅 가시성 확보
  • Content-addressed ID(sha256 기반) 적용을 통한 동기화 후 자동 Deduplication 처리
  • 파일의 mtime을 우선 확인하는 Short-circuit 로직을 통해 불필요한 파싱 연산 제거
  • Vendor-neutral Spec인 SAMP 정의를 통한 Claude Code, Cursor 등 다양한 Agent CLI 간의 호환성 확보
  • Syncthing 및 Dropbox 등 기존 파일 동기화 도구를 활용한 Zero-conflict 분산 환경 구축

Impact

  • 통신 Latency 약 30ms 수준으로 단축(Python3 Startup 시간 수준)
  • LLM 루프 제거를 통한 메시지 송수신 시 LLM 토큰 소모량 0달성
  • 별도의 서버, 데몬, Docker 없이 단일 설치 스크립트로 배포 가능한 초경량 아키텍처 구현

1. 고빈도 통신이 아닌 단순 상태 공유 시 무거운 Message Broker 대신 파일 기반 Log 구조 검토

2. 분산 환경의 Write Conflict 해결을 위해 Writer별 독립 파일 할당 전략 적용

3. API 호출 전 파일 메타데이터(mtime)를 통한 상태 변경 확인으로 불필요한 I/O 및 파싱 비용 최적화

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