多 Claude Code 并行协作内核 Médula:快决策器 61% 写请求需升级慢通道
jokiruiz · reddit · 2026-10-01
Médula 作者开源分享其协调多个 Claude Code 智能体同仓库并行工作的决策层数据,结果出乎意料:
架构:用 PreToolUse hook 拦截所有写入/编辑/命令;内核将智能体任务与目标文件/diff 构建为 intent,交给一个快速决策器(Jev)判断是否与其他智能体冲突并返回概率。低阈值直接放行,高阈值等待,中间地带走慢通道(先 Sonnet 后 Opus,可读验收标准且不得提出破坏性方案)。每次写入后 PostToolUse hook 只通知受影响的其他智能体。
实验室数据(同环境、Sonnet 5 智能体):
- Jev:37/37 测试通过,每轮 6.9 分钟,决策成本 $0.29
- Haiku:37/37,13.7 分钟,$0.55
- Sonnet 单次受污染运行:37/37,6.3 分钟,$0.59
- 单次决策延迟(OpenRouter):Jev 279ms,Haiku 1338ms,Sonnet 2201ms;Jev 单次决策约 $0.00006
实验室与真实的差距:校准对上仅 13% 走慢通道,真实运行中 Jev 有 61% 的写请求被升级——这使决策层成本达到全 Sonnet 方案的一半而非极小占比。
校准:100 对标注上 Jev 92.5%、Haiku 91.5%、Sonnet 98.5%;Jev 高置信时(31% 的决策)全对,但在关键冲突上误判,靠慢通道兜底。
Eval 教训:粗心的标注下 Jev 只有 68%,认真标注后同样答案得 87%。
注意事项:每种模式仅 1-5 次运行;阈值在同一数据上拟合;标注由 Claude 系模型完成,可能偏袒 Haiku/Sonnet。仓库:github.com/JoaquinRuiz/medula,公开问题附数据:人工标注(#1)、贴近真实运行的校准对(#2)、同接口新决策器(#4)。
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