mlhher/late-cli

Stop degrading your model's reasoning. A minimal, zero-config AI coding agent. Enforced ephemeral subagents keep context pure. From tiny local models up to Sol, Fable and Kimi K3.

解決する課題

Lateは、標準的なAIコーディングエージェントにおける「アーキテクチャ上のボトルネック」に対処します。従来の方式では、単一の共有コンテキストウィンドウがコンパイルエラー、Lintエラー、ファイル書き込みログなどで乱雑になります。この「ノイズ」がKVキャッシュを占有し、時間の経過とともにモデルの推論能力を低下させます。

仕組み

Lateは、プランニングと実行を分離する「スプリットブレイン（分割脳）」アーキテクチャを採用しています：

メイン・オーケストレーター: 意図を分析し、マスタープランを策定するハイレベルなエージェント。コンテキストウィンドウは純粋に保たれ、指示と確定的な結果のみが含まれます。
エフェメラル・サブエージェント: オーケストレーターは、特定のタスクを実行するために特化したサブエージェント（コーディング用やリサーチ用など）を生成します。これらのサブエージェントが、実行に伴う「ノイズ」（生データの肥大化やリトライループなど）を吸収します。
コンテキストの破棄: サブエージェントがタスクを完了すると、そのコンテキスト全体が破棄され、最終的な結果のみがオーケストレーターに返されます。

対象者

ローカルLLM（llama-server経由）とクラウドプロバイダーの両方をサポートし、最小限のセットアップで高スループットなAIコーディング支援を求める開発者やビルダー向けに設計されています。

ハイライト

ゼロ依存バイナリ: PythonやNode.js環境を必要としない、静的にコンパイルされたバイナリとして配布されます。
ハイブリッド・モデル・ルーティング: プランニングには強力な推論モデルを、実行にはより安価で高速なモデルを使用できます。
完全一致のDiff: 自己修復機能を備えた厳格な検索/置換ブロックを使用し、サイレントなファイル破損を防ぎます。
MCP統合: 標準I/Oを介してModel Context Protocolサーバーをネイティブにサポートします。
ステートフルな回復力: セッション履歴をディスクに保持し、再起動後の作業再開を可能にします。
Git Worktreeサポート: コンテキストの混濁なしに、異なるブランチ間でエージェントのインスタンスを並列実行できます。