Display underlying LLM model used by custom agents in UI
- Ngôn ngữ chính
- Shell
- Star
- 11.2k
- Fork
- 1.9k
- Merge trung bình
- 14 giờ 16 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 6
Mô tả
### Describe the feature or problem you'd like to solve
Currently, when utilizing a multi-agent architecture with custom agents (e.g., `orchestrator`, `planner`, `coder`, `security-reviewer`), there is a lack of transparency regarding which specific LLM model each agent is using during execution. When observing the terminal/UI output, I can see the agent's name and the actions it is taking (e.g., `One-piece:coder Verify call CTA`), but there is no indication of the underlying model powering that specific agent.
Furthermore, I have checked the following areas to verify my configuration, but the model information is completely missing:
1. **Session Logs:** The logs do not contain any metadata indicating which model was used for specific agent prompts/responses.
2. **The `/tasks` command:** Running this command yields no relevant information regarding agent-to-model mapping.
### Proposed solution
I would like to see the assigned model surfaced in a few key areas for debugging, cost-tracking, and transparency:
1. **In the Execution UI/Terminal:** Append or display the model name next to the agent name.
*(Example: `One-piece:coder [claude-3.5-sonnet] Verify call CTA`)*
2. **In the Session Logs:** Include the model name in the payload/metadata of the logged interactions.
3. **In the `/tasks` command (or a new command like `/agents`):** Provide a summary table showing active agents and their currently configured models.
### Example prompts or workflows
_No response_
### Additional context
Here is a screenshot of the current UI. As you can see, `One-piece:coder`, `security-reviewer`, and `code-reviewer` are working, but it is impossible to tell which models they are utilizing for these tasks.
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Issue xác định UI thực thi hoặc đầu ra của terminal, nhật ký phiên và lệnh /tasks là các điểm truy cập bị ảnh hưởng, nhưng không nêu tên tệp hay bài kiểm thử nào. Hãy bắt đầu bằng việc theo dõi cách hoạt động của custom-agent được kết xuất và cách siêu dữ liệu tương tác cùng dữ liệu /tasks được tạo ra; được xem là hoàn tất khi mô hình agent đã chọn luôn hiển thị trong UI được yêu cầu, nhật ký và phần tóm tắt agent.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- shell
- Lĩnh vực
- ai, cli
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100