donvito/codex-astra-luna-orchestrator

무엇을 해결하는가

이 프로젝트는 Codex를 위한 구조화된 구성을 제공하며, 고도의 추론 모델(GPT-6 Astra)이 관리자 역할을 하고 더 빠른 모델(GPT-5.6 Luna)이 실행 작업을 처리하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 시스템을 설정합니다. 이는 고품질의 아키텍처 감독과 코딩 작업의 효율적이고 토큰을 고려한 실행 사이의 균형을 맞추는 문제를 해결합니다.

작동 방식

시스템은 루트 오케스트레이터와 특화된 서브 에이전트를 사용합니다. 사용자의 플랜(Pro 또는 Plus)에 따라 루트 오케스트레이터는 Astra 또는 Luna가 됩니다. 탐색자(explorer), 작업자(worker), 연구자(researcher), 테스터(tester)를 포함한 특화된 역할들은 실행을 위해 Luna 모델에 고정됩니다. 별도의 리뷰어 에이전트는 Astra에 고정되어, 코드가 작성된 모델과 다른 모델에 의해 검증되도록 최종 독립 리뷰를 수행합니다.

대상 사용자

서로 다른 추론 능력과 비용을 가진 AI 에이전트 팀을 통해 복잡한 코딩 워크플로우를 자동화하고자 하는 Codex 사용자 개발자.

주요 특징

• 멀티 모델 토폴로지: Astra가 오케스트레이션 및 리뷰를 수행하고 Luna가 실행하는 계층형 시스템을 사용합니다.
• 플랜 인식 설치: 사용자가 Pro 또는 Plus 플랜을 사용하는지에 따라 루트 모델을 구성하여 속도 제한을 최적화하는 설치 프로그램을 포함합니다.
• 특화된 에이전트 역할: 탐색, 연구, 구현 및 테스트를 위한 사전 정의된 역할.
• ** 토큰 추적**: Codex 세션 로그를 분석하여 스레드 및 모델별 토큰 사용량을 보고하는 Python 스크립트를 포함합니다.
• 맞춤형 추론: 속도와 비용의 균형을 맞추기 위해 다양한 에이전트에 대해 추론 노력(low, medium, high)을 조정할 수 있습니다.