Feature Request: Per-Mode and Per-Agent LLM Routing
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Lĩnh vực
- ai-infra-agents, cli
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách lần theo cách Command Code hiện đang chọn model cho planning, edit, auto-accept, YOLO và các agent tùy chỉnh, sau đó kiểm tra việc phân tích cú pháp các tùy chọn CLI để ghi đè model tạm thời. Được xem là hoàn tất khi các giá trị mặc định của mode, các liên kết theo từng agent và phần ghi đè mẫu bằng --model đều hoạt động mà không làm gián đoạn workflow Explore-Plan-Execute.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Feature Description
Mode-Specific Model Routing: Users can define a default model for each of Command Code's core operational modes.
- Planning Mode (planning): Maps to high-parameter, reasoning-heavy models (e.g., Deepseek V4 Pro, GLM 5.1) for complex architectural design, system breakdown, and step-by-step logic generation.
- Edit Mode (edit): Maps to fast, highly capable coding models optimized for syntax and refactoring to execute the plan quickly.
- Auto-Accept Mode (auto-accept): Maps to ultra-fast, low-latency models for rapid, low-risk changes (e.g., fixing linting errors, adding docstrings) where developer oversight is bypassed.
- YOLO Mode (yolo): Maps to high-context, highly capable models authorized to make sweeping, project-wide changes with deep contextual understanding.
- Custom Agent Model Binding: Users creating specialized, domain-specific agents within Command Code can lock a specific model to that agent.
- CLI Flag Overrides: The ability to temporarily override the default model for a specific session or command using a flag (e.g., command-code --plan --model deepseek-v4-pro).
Use Case
Explore-Plan-Execute Workflow
- Launching off multiple agents to explore legacy repo, each using lower cost and faster agents with big context windows
- Planning with SOTA OSS models with high reasoning capabilities
- Execute plans proposed by the Planning model using a cost effective model
Additional Context
No response
How important is this to you?
Important for my workflow
- Ngôn ngữ chính
- Không có dữ liệu ngôn ngữ
- Star
- 4k
- Fork
- 350
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của CommandCodeAI/command-code
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#855 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
CommandCodeAI/command-code#841 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#655 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#608 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 70/100
CommandCodeAI/command-code#893 ·
Tất cả issue của CommandCodeAI/command-code
Issue tương tự
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliusBrussee/caveman#1102 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
use-agent-os/agent-os#3263 ·
-
[Bug]: context-limit error parsing has no pattern for llama.cpp's "context size (N tokens)" phrasing Đang mởarea/compression area/local-models area/sessions comp/agent duplicate P2 sweeper:risk-session-state type/bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NousResearch/hermes-agent#117793 · 1 bình luận ·
-
possible bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Mintplex-Labs/anything-llm#6415 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100