𝗜𝗸 𝗵𝗲𝗯 𝗲𝗲𝗻 𝗹𝗼𝗸𝗮𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹 𝗽𝗹𝗮𝗻𝗲 𝗴𝗲𝗯𝗼𝘂𝘄𝗱 𝘃𝗼𝗼𝗿 𝗺𝗶𝗷𝗻 𝗰𝗼𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
Het gebruik van verschillende AI-agents was vroeger een puinhoop.
Ik gebruikte Copilot, Claude Code en OpenCode. Elk hulpmiddel had zijn eigen home-directory, zijn eigen instellingen en zijn eigen geheugen. Elke keer dat ik een nieuwe vaardigheid of regel toevoegde, moest ik me afvragen: waar verwacht dit hulpmiddel dat?
Mijn home-directory veranderde in een rommelbak vol AI-mappen.
Ik probeerde Markdown-bestanden te gebruiken om plannen tussen agents uit te wisselen. Dat hielp een beetje, maar het werkte niet echt. De ene agent miste een aanname, en de volgende agent produceerde het verkeerde resultaat. Bestanden leverden wel data, maar boden geen gedeelde context.
Ik had een manier nodig om:
- Eenmalig regels op hoog niveau te schrijven.
- Toegangsregels op één plek te houden.
- Te stoppen met het handmatig kopiëren van vaardigheden.
- Geheugen te delen tussen verschillende projecten en sessies.
Ik heb een lokale control plane gebouwd om dit op te lossen.
De kern van mijn setup is één enkele directory: ~/.ai.
In plaats van verspreide mappen gebruik ik symlinks. De tools denken dat ze in hun eigen ruimte zijn, maar de echte structuur bevindt zich op één plek. Ik stuur al het modelverkeer via een lokale proxy en gebruik een gedeelde SQLite-database voor het geheugen via MCP.
Dit scheidt twee verschillende taken:
- Routing: Modelverzoeken gaan via een lokale proxy voordat ze de provider bereiken.
- Geheugen: Feiten die langdurig relevant zijn, staan in een lokale opslag.
Als een model zich vreemd gedraagt, controleer ik de proxy. Als een agent een detail vergeet, controleer ik het geheugen. Dit maakt debuggen eenvoudig.
Mijn gedeelde geheugen slaat zaken op die kostbaar zijn om opnieuw te ontdekken:
- Projectbeslissingen.
- Architectuurnotities.
- Workflow-voorkeuren.
- Terugkerende bugs.
Ik heb ook mijn beveiliging gecentraliseerd. Ik gebruik gedeelde bestanden voor codestandaarden en verboden commando's. Dit zorgt ervoor dat het wisselen tussen de ene en de andere agent de veiligheid van de omgeving niet beïnvloedt.
Het gaat er niet om dat ik één perfecte agent vind. Het gaat erom dat ik ervoor zorg dat mijn agents genoeg context delen, zodat het wisselen tussen hen niet voelt alsof ik weer helemaal opnieuw moet beginnen.
Source: https://dev.to/sperekrestova/i-built-a-local-control-plane-for-my-coding-agents-1bf7
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi