現在、ほとんどのAIコーディングツールは孤立して動作しています。開発者があるタスクにClaude Codeを使い、別のタスクにOpenAIのCodexを使う場合、これらのセッションが情報を共有するネイティブな方法はありません。そのため、ユーザーは異なるウィンドウ間でコンテキスト、決定事項、要件を手動でコピー＆ペーストする必要があります。Agents Can Communicate (ACC)は、これらの異なるクライアントがユーザーのマシン上で互いに「対話」することを可能にするローカルな通信レイヤーを提供することで、この問題を解決します。
この画像は、異なるAIコーディングクライアントが通信し、情報を共有することを可能にするというACCの核心的な概念を説明しています。
ACCは、Claude Code、Codex、Antigravity CLI、Grok、Kimi Codeを含むサポートされているコーディングクライアントを、共有の調整ワークスペースに接続することで機能します。一部のマルチエージェントフレームワークとは異なり、ACCは他のエージェントを管理するための「リード」エージェントを使用しません。代わりに、調整はローカルで実行され、エージェント自身がいつ通信するかを決定します。このアーキテクチャにより、いくつかのワークフローが可能になります。開発者は異なるクライアントで並行タスクを開始し、セッション間で共有のAPI形状について合意させたり、別のベンダーのモデルに「セカンドオピニオン」を求めたりすることができます。例えば、Codexのセッションに対してClaude Codeのセッションが行った変更のレビューを依頼し、その結果を自動的に送り返すといったことが可能です。
ACCの最も重要な機能の一つは「引き継ぎ（handoff）」メカニズムです。新しい会話の流れを中断する可能性がある、煩雑で完全なトランスクリプトをセッション間で移動させるのではなく、ACCはセッションが特定の決定事項、検証済み項目、および次のステップを残すことを可能にします。これにより、受信側のエージェントは、前のセッションの全履歴に圧倒されることなく、作業を継続するために必要なコンテキストを確保できます。しかし、この設計選択にはトレードオフがあります。セッションによって明示的に記録された情報のみが転送されます。開発者が特定の詳細を記録しなかった場合、それは次のエージェントには利用されません。さらに、ACCは通信のためのチャネルを提供しますが、エージェントがすべての依存関係に気づくことを保証するものではありません。調整は、エージェントが必要な情報を特定し、要求する能力に依存します。