연구 소프트웨어 협업은 회의, 비공식 채팅, 풀 리퀘스트(pull requests), GitHub 이슈 등을 아우릅니다. Slack 스레드에서 결정된 사항이 회의에서 다듬어지고 풀 리퀘스트로 구현되는 과정에서, 그 원래의 근거가 이러한 아티팩트 전반에 걸쳐 손실될 수 있습니다. 이는 도메인 연구원과 연구 소프트웨어 엔지니어들이 프로젝트 의도, 소유권, 과학적 가정에 대해 서로 다른 정신 모델(mental models)을 갖게 만듭니다. 우리는 연구 소프트웨어 엔지니어링에서의 정렬(alignment)이 지속적인 라이프사이클 문제이며, 에이전트형 AI(agentic AI)가 인간의 의사결정을 대체하지 않으면서 이해관계자 정렬 및 프로젝트 상태 추적을 지원할 수 있다고 주장합니다. 우리는 Aleena를 소개합니다. 이는 GitHub를 공유 협업 표면으로 사용하여, 다중 모드 이해관계자 상호작용을 구조화된 프로젝트 기록으로 변환하고, 위험 요소를 노출하며, 미해결 질문을 추적하고, 결정의 연속성을 보존하는 오픈 소스 라이프사이클 정렬 에이전트입니다. 대학 기반 연구 소프트웨어 엔지니어링 센터 경험에 근거하여, 본 논문은 Aleena의 동기 부여 문제, 시스템 설계, 프로토타입 및 예시적인 라이프사이클 시나리오를 제시합니다.