ClawCodex /アドバイザーモード:品質を落とさずコスト削減!安いワーカーと高いレビュアーのペアリング

ほとんどのエージェントCLIは単一のモデルを選択する必要があります。Opusは優れた判断を下しますが予算を消費し、Haikuは安価ですが重要なアーキテクチャ判断を逃します。ClawCodexは、Claude CodeのオープンソースPython移植版であり、/advisorモードで安価なワーカーモデルと高価なレビュアーモデルを主要な意思決定ポイントで組み合わせてこの問題を解決します。
仕組み
安価なワーカー(例:haiku-4-5、deepseek-v4-pro)は、ファイル読み取り、編集、テスト実行などの重い作業を担当します。意思決定ポイント(解釈の確定前、タスク完了宣言前、行き詰まったとき)で、ワーカーは一時停止し、より強力なレビュアー(例:opus-4-7)に相談します。レビュアーは会話全体(すべてのツール呼び出しと結果)を確認し、短いギャップ/リスク/次に行うことのアドバイスを返します。その後ワーカーは続行します。
2つの実行モード
- サーバーサイド(Anthropic 1P):アドバイザーベータヘッダーを使用。1回のラウンドトリップでプロンプトキャッシュに最適。ワーカーとアドバイザーの両方がAnthropic上で動作。
- クライアントサイド(任意のプロバイダー):ワーカーは通常の
tool_useを発行し、エージェントがそれをインターセプトし、設定されたアドバイザーモデルに個別の呼び出しを行います。2回のラウンドトリップですが、プロバイダーを混在できます。例:DeepSeekワーカー+Claude Opusアドバイザー、またはGeminiワーカー+GLMアドバイザー。
設定と監視
設定はREPLで一行で行います:
/advisor anthropic:claude-opus-4-7
/advisor deepseek:deepseek-v4-pro
ステータスバーにはワーカートークン、アドバイザートークン、USDコストが個別に表示され、支出の内訳を正確に把握できます。
ベンチマークと互換性
ClawCodexはAnthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek、GLM、Minimax、OpenRouterをネイティブでサポートしています。SWE-bench Verifiedでは、エージェントはGemini 2.5 Proで58.2%を達成し、同じ環境でのOpenClaudeの53%を上回りました。
難しい部分:プロンプト
最も難しいエンジニアリングの課題は、アドバイザーがワーカーの計画を単に繰り返すのを防ぐことでした。初期バージョンでは、逐語的な繰り返しでコンテキストを無駄に消費していました。修正は、厳格な「一人称の声なし、繰り返しなし」ルールとギャップ/リスク/次に行うことテンプレートの組み合わせでした。
対象ユーザー
Opusレベルのアーキテクチャ判断を、毎回Opusの料金を払わずに利用したいAIコーディングエージェントを使用する開発者向け。
📖 ソース全文を読む: r/openclaw
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