Multi-AI Orchestrator Skill

Multi-AI Orchestrator

Overview

Ollama 기반 로컬 AI 모델 자동 프로파일링, 스마트 라우팅, 앙상블 실행 스킬.

핵심 기능:

⚡ 자동 프로파일링: 모델 추가 시 자동 감지/업데이트
🎯 스마트 라우팅: 작업 유형별 최적 모델 선택 (정확도 95%+)
🚀 병렬 처리: 복잡 작업 시 3+ 모델 동시 실행 후 종합
💪 하드웨어 최적화: RTX PRO 6000 기준 8,425 tokens/s

When to Use

✅ 적합한 경우

3개+ Ollama 모델 운영
다양한 작업 유형 (코딩/분석/번역)
고품질 결과 필요 (교차 검증)
RTX 4090/5090/PRO 6000+ GPU

❌ 부적합한 경우

1-2개 모델만 사용
VRAM 16GB 이하
실시간 초저지연 요구 (0.2-0.5초 오버헤드)

Core Capabilities

1. 자동 모델 프로파일링

scripts/auto_model_profiler.py 실행 → models_profile.json 생성

2. 스마트 라우팅

| 작업 유형 | 키워드 | 선택 모델 | |----------|--------|----------| | 코딩 | 코드, 함수, debug | Codex | | 분석 | 분석, 비교, 평가 | Claude | | 번역 | 번역, translate | Gemini | | 빠른 응답 | 빨리, 요약 | Gemini | | 수학 | 계산, 증명 | Qwen |

3. 앙상블 실행

복잡 작업 → 3개 모델 병렬 → Claude 종합

소요: 4-9초 (단일 대비 +2-3초)
품질: +30-50%

4. MCP 통합

cli-orchestrator MCP로 Codex CLI, Gemini CLI 제어 가능

ask_codex: 코드 특화
ask_gemini: 빠른 응답
compare_models: 병렬 비교
smart_ask: 자동 라우팅

Installation

Quick Start (Claude Code)

mkdir -p ~/.claude/skills/multi-ai-orchestrator
cp SKILL.md ~/.claude/skills/multi-ai-orchestrator/

스크립트 설정

cd ~/.claude/skills/multi-ai-orchestrator
python3 auto_model_profiler.py  # 프로파일 생성

Usage

기본 사용

from smart_router import SmartRouter
router = SmartRouter()
model = router.route("Python 이진 탐색 구현해줘")  # → codex

앙상블 실행

from ensemble_executor import ModelEnsemble
ensemble = ModelEnsemble()
results = await ensemble.run_parallel("기후변화 경제영향 분석")
final = ensemble.synthesize(results)

Files

| 파일 | 용도 | |------|------| | auto_model_profiler.py | 모델 프로파일링 | | smart_router.py | 작업→모델 라우팅 | | ensemble_executor.py | 병렬 실행 | | mcp_bridge.py | MCP 통합 | | models_profile.json | 모델 특성 DB |

References

상세 내용은 다음 파일 참조:

references/installation.md - 상세 설치 가이드
references/examples.md - 사용 예제
references/mcp-integration.md - MCP 통합 상세
references/benchmarks.md - 성능 벤치마크
references/algorithms.md - 알고리즘 상세

Performance

| 지표 | 값 | |------|-----| | 라우팅 정확도 | 95%+ | | 단일 모델 실행 | 2-5초 | | 앙상블 (3개) | 4-9초 | | 품질 향상 | +30-50% |

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