donvito/codex-astra-luna-orchestrator

何を解決するか

このプロジェクトは、Codexのための構造化された設定を提供します。高推論モデル（GPT-6 Astra）がマネージャーとして機能し、より高速なモデル（GPT-5.6 Luna）が実行タスクを担当する、マルチエージェント・オーケストレーション・システムを構築します。これにより、高品質なアーキテクチャの監視と、コーディングタスクの効率的かつトークンを意識した実行とのバランスをとるという問題を解決します。

仕組み

システムは、ルート・オーケストレーターと特化型サブエージェントを使用します。ユーザーのプラン（ProまたはPlus）に応じて、ルート・オーケストレーターはAstraまたはLunaのいずれかになります。エクスプローラー、ワーカー、リサーチャー、テスターを含む特化型ロールは、実行のためにLunaモデルに固定されています。別のレビューアー・エージェントはAstraに固定されており、コードが作成したモデルとは別のモデルによって検証されることを保証するために、最終的な独立したレビューを行います。

対象者

異なる推論能力とコストを持つAIエージェントのチームを通じて、複雑なコーディング・ワークフローを自動化したいCodexユーザー（開発者）。

ハイライト

• マルチモデル・トポロジー: Astraがオーケストレーションとレビューを行い、Lunaが実行を行う階層型システムを使用します。
• プラン対応のインストール: ユーザーがProプランかPlusプランかに基づいてルートモデルを構成し、レート制限を最適化するインストーラーが含まれています。
• 特化型エージェント・ロール: 探索、調査、実装、およびテストのための事前定義されたロール。
• トークン追跡: Codexのセッションログを分析し、スレッドおよびモデルごとのトークン使用量を報告するPythonスクリプトが含まれています。
• カスタマイズ可能な推論: 速度とコストのバランスをとるために、異なるエージェントに対して推論の労力（low、medium、high）を調整できます。