name	llm-backend
description	LLMバックエンド設定やマルチLLMモードの設定時に使用。Claude/Gemini/Copilot/OpenCodeの切り替えやワーカー個別設定時に参照。
disable-model-invocation	true
user-invocable	false

LLMバックエンド切り替え

複数のLLMバックエンド（Claude、Gemini、Copilot、OpenCode）をサポートし、環境変数 LLM_BACKEND で実行時に切り替え可能。エージェント階層（ヤドキング/ヤドラン/ヤドン）に応じたモデル階層（coordinator/manager/worker）の最適なモデルを自動選択。

概要

このスキルは、ヤドン・エージェントシステムにおけるLLMバックエンド管理の詳細情報を提供します。以下の場面で参照してください：

新しいLLMバックエンドの追加 — config/llm.py と infra/claude_runner.py の修正が必要
既存バックエンドの変更 — モデル名・コマンド・フラグの更新
マルチLLMモードの設定 — ワーカーごとのバックエンド割り当てとローテーション
環境変数の優先度確認 — YADON_N_BACKEND > --multi-llm > LLM_BACKEND > デフォルト

対応バックエンド

バックエンド	コマンド	Coordinator	Manager	Worker	説明
claude (デフォルト)	`claude`	opus	sonnet	haiku	Anthropic Claude CLI
claude-opus	`claude`	opus	opus	opus	Anthropic Claude CLI (All Opus)
gemini	`gemini`	gemini-3.0-pro	gemini-3.0-flash	gemini-3.0-flash	Google Gemini CLI
copilot	`copilot`	gpt-5.2	gpt-5.2-mini	gpt-5.2-mini	Microsoft Copilot CLI
opencode	`opencode`	kimi/kimi-k2.5	kimi/kimi-k2.5	kimi/kimi-k2.5	OpenCode Framework

使用方法

デフォルト（Claude）で起動

yadon start [作業ディレクトリ]

Gemini バックエンドで起動

LLM_BACKEND=gemini yadon start [作業ディレクトリ]

Copilot バックエンドで起動

LLM_BACKEND=copilot yadon start [作業ディレクトリ]

OpenCode バックエンドで起動

LLM_BACKEND=opencode yadon start [作業ディレクトリ]

モデル階層の割り当て

各バックエンドは以下の3つのモデル階層を定義：

coordinator（ヤドキング）

戦略統括、最終レビュー、人間とのインターフェース
最も高性能なモデルを使用（例: Claude opus、Gemini Pro、Copilot gpt-5.2）

manager（ヤドラン）

タスクを3フェーズに分解、ヤドンへの並列配分、結果集約
バランスの取れたモデルを使用（例: Claude sonnet、Gemini Flash、Copilot gpt-5.2-mini）

worker（ヤドン）

実作業（コーディング、テスト、ドキュメント、レビュー等）
軽量・高速なモデルを使用（例: Claude haiku、Gemini Flash、Copilot gpt-5.2-mini）

config/llm.py の設計方針

config/llm.py は LLMバックエンド設定を一元管理するモジュール。

主要コンポーネント

1. LLMModelConfig

coordinator, manager, worker の3つのモデル名を格納
frozen dataclass で不変性を保証

2. LLMBackendConfig

バックエンド名、実行コマンド、モデル設定、追加フラグを格納
batch_subcommand でバッチ実行時のサブコマンドを指定可能（例: "run -q"）

3. BACKEND_CONFIGS

対応バックエンド全ての設定を辞書で管理
キーは小文字バックエンド名（"claude", "gemini", "copilot", "opencode"）

4. グローバル関数

get_backend_name() — 環境変数 LLM_BACKEND からバックエンド名を取得（デフォルト: "claude"）
get_backend_config() — 現在のバックエンド設定オブジェクトを取得
get_model_for_tier(tier) — 指定 tier ("coordinator"/"manager"/"worker") に対応するモデル名を取得

claude_runner.py の実装

infra/claude_runner.py は LLMRunnerPort の実装で、複数LLMバックエンドをサポート：

run() — バッチモード実行

プロンプト実行（LLM_BACKEND 反映）
バッチモードで -p フラグを自動追加（Claude/Gemini/Copilot）
batch_subcommand に基づくサブコマンド追加対応
タイムアウト・エラーハンドリング完備

build_interactive_command() — 対話モードコマンド構築

LLM_BACKEND 環境変数に基づいて動的に対話モードコマンドを構築
--model に対応 tier のモデル名を自動設定
--system フラグによるシステムプロンプト指定対応
バックエンド固有フラグ（--dangerously-skip-permissions 等）を自動追加

コマンド構築例

Claude (デフォルト): claude --model opus
Gemini: gemini --model gemini-2.5-pro
Copilot: copilot --model gpt-4o

後方互換性（domain/ports/claude_port.py）

domain/ports/claude_port.py は後方互換エイリアスモジュール：

ClaudeRunnerPort = LLMRunnerPort

既存コードが ClaudeRunnerPort を参照している場合も、新しい LLMRunnerPort に統一名前付けされた。

実装例

環境変数の確認

from yadon_agents.config.llm import get_backend_name, get_backend_config, get_model_for_tier

# 現在のバックエンド名を取得
backend_name = get_backend_name()  # "claude" / "gemini" / "copilot" / "opencode"

# バックエンド設定を取得
config = get_backend_config()
print(config.command)  # "claude" / "gemini" / "copilot" / "opencode"

# 指定 tier のモデル名を取得
model = get_model_for_tier("coordinator")  # "opus" / "gemini-3.0-pro" / "gpt-5.2" / "kimi/kimi-k2.5"

対話モード起動（LLM_BACKEND 反映）

# デフォルト（Claude opus）
yadon start

# Gemini Pro で起動（cli.py で自動的に build_interactive_command() が LLM_BACKEND を読み取り）
LLM_BACKEND=gemini yadon start

# Copilot で起動
LLM_BACKEND=copilot yadon start

# OpenCode で起動
LLM_BACKEND=opencode yadon start

ワーカーごとのバックエンド設定

YADON_1_BACKEND, YADON_2_BACKEND, ... YADON_N_BACKEND 環境変数を使用して、各ワーカー（ヤドン1〜N）のバックエンドを個別に指定可能。未指定時はグローバル LLM_BACKEND 環境変数の値、さらに未設定時はデフォルト（claude）にフォールバック。

# ヤドン1はCopilot、ヤドン2はGemini、その他はデフォルト（Claude）で起動
YADON_1_BACKEND=copilot YADON_2_BACKEND=gemini yadon start

# ヤドン1〜4全てGeminiで起動
LLM_BACKEND=gemini yadon start

# ヤドン1はCopilot、ヤドン2は Copilot、ヤドン3はGeminiで起動
YADON_1_BACKEND=copilot YADON_2_BACKEND=copilot YADON_3_BACKEND=gemini yadon start

バックエンド優先順位

YADON_N_BACKEND 環境変数（ワーカー個別指定、最優先）
LLM_BACKEND 環境変数（グローバル指定）
デフォルト値：claude（両方未設定時）

ヤドンの実行（バッチモード）

# worker tier で Gemini バックエンドを使用
LLM_BACKEND=gemini AGENT_ROLE=yadon yadon start

設計上の注意点

不正なバックエンド指定 — LLM_BACKEND が無効な値の場合は自動的に "claude" にフォールバック
Port & Adapter — エージェント層は LLMRunnerPort に依存し、具体的なLLM実装には依存しない
テスト — モックを LLMRunnerPort に注入することで、各バックエンドをシミュレート可能
コマンド形式の統一 — 全バックエンド共通インターフェース（--model, --system フラグ等）で統一
拡張性 — 新バックエンドの追加は BACKEND_CONFIGS に新しい設定を追加するだけで実現可能
対話モード対応 — cli.py:137 で build_interactive_command() が動的にバックエンドに応じたコマンドを構築。環境変数 LLM_BACKEND がそのまま反映される

マルチLLMモード

複数のLLMバックエンドを同時に活用する「マルチLLMモード」では、各ワーカーに異なるバックエンド・モデルを割り当てて並列実行することで、モデルの特性を組み合わせた最適化が可能です。

起動方法

--multi-llm フラグで有効化：

# uv run を使用
uv run yadon start --multi-llm [作業ディレクトリ]

# または uvx で直接起動
uvx --from git+https://github.com/ida29/yadon-agents yadon start --multi-llm [作業ディレクトリ]

デフォルト割り当て

--multi-llm フラグ使用時、各ワーカーには以下の優先度でバックエンドが割り当てられます：

ワーカー	バックエンド	Tier	モデル	用途
ヤドン1	Copilot	worker	gpt-5.2-mini	高速応答・軽量処理
ヤドン2	Gemini	worker	gemini-3.0-flash	多言語対応・拡張性
ヤドン3	Claude	worker	opus	安定性・一貫性
ヤドン4	OpenCode	worker	kimi/kimi-k2.5	専門領域最適化
ヤドン5以上	ローテーション	worker	(上記4つの繰り返し)	バランス分散

具体的な使用例

# 4ワーカーでマルチLLMモード起動（ヤドン1: Copilot、ヤドン2: Gemini、ヤドン3: Claude、ヤドン4: OpenCode）
yadon start --multi-llm

# ワーカー数6で起動（ヤドン5: Copilot ← ローテーション、ヤドン6: Gemini ← ローテーション）
YADON_COUNT=6 yadon start --multi-llm

# ワーカー数8で起動（完全ローテーション）
YADON_COUNT=8 yadon start --multi-llm /path/to/project

実装詳細

マルチLLMモード有効時の環境変数設定フロー（cli.py で自動実行）：

--multi-llm フラグを検知
各ワーカー番号 N に対して YADON_N_BACKEND 環境変数を自動設定：
- N % 4 == 1 → copilot
- N % 4 == 2 → gemini
- N % 4 == 3 → claude
- N % 4 == 0 → opencode
明示的な YADON_N_BACKEND 指定がある場合は、その値を優先（オーバーライド）
GUI デーモン起動時に各ワーカーに対応するバックエンドが反映される

優先度順序（バックエンド選択のルール）

各ワーカーのバックエンド選択は、以下の優先度で決定されます：

1. YADON_N_BACKEND 環境変数（ワーカー個別指定）【最優先】
   └─ 明示的に指定された場合、この値が必ず採用される
2. --multi-llm フラグによる自動割り当て（モードで自動設定）
   └─ ワーカー番号の mod 4 によるローテーション（N % 4 で決定）
3. グローバル LLM_BACKEND 環境変数（全体的な指定）
   └─ --multi-llm フラグが未指定時に全ワーカーに適用
4. デフォルト値：claude（未指定時）
   └─ 上記すべて未設定時のフォールバック

重要: YADON_N_BACKEND が明示的に指定されている場合、--multi-llm による自動割り当てを オーバーライド します。

複合運用例

# ヤドン1だけは Copilot を強制、他は通常単一バックエンド（Claude）で起動
YADON_1_BACKEND=copilot yadon start
# => Y1: Copilot, Y2-N: Claude（デフォルト）

# ヤドン1を Gemini で強制し、その他はマルチLLMモードのローテーション【最優先かつマルチモード併用】
YADON_1_BACKEND=gemini yadon start --multi-llm
# => Y1: Gemini (explicit), Y2: Gemini (multi-llm), Y3: Claude (multi-llm), Y4: OpenCode (multi-llm)
# 注: Y1 は YADON_1_BACKEND=gemini が優先されるため Copilot にはならない（mod 4 = 1 では Copilot）

# ワーカー1と3を固定し、その他はマルチLLMモード
YADON_1_BACKEND=copilot YADON_3_BACKEND=claude yadon start --multi-llm
# => Y1: Copilot (explicit), Y2: Gemini (multi-llm), Y3: Claude (explicit), Y4: OpenCode (multi-llm)

# グローバル Gemini で統一し、ヤドン2-3 のみ Copilot への明示的オーバーライド
LLM_BACKEND=gemini YADON_2_BACKEND=copilot YADON_3_BACKEND=copilot yadon start
# => Y1-N: Gemini, ただし Y2,Y3: Copilot (explicit override)

# グローバル Claude で統一（--multi-llm フラグなし）
LLM_BACKEND=claude yadon start
# => Y1-N: Claude（全体統一）

# マルチLLMモード使用、ただしグローバルフォールバックを Copilot に設定
LLM_BACKEND=copilot yadon start --multi-llm
# => Y1: Copilot (multi-llm), Y2: Gemini (multi-llm), Y3: Claude (multi-llm), Y4: OpenCode (multi-llm)
# ワーカー5以上はローテーション継続、グローバルフォールバックは使用されない

パフォーマンス考慮

各ワーカーが異なるバックエンドを使用するため、初回起動時 は複数のLLMサービスへの接続確認が行われ、通常より起動時間が増加
並列実行時 には各モデルの特性を活かした分散処理が可能（例: Copilot の高速処理 + Claude の安定性）
5ワーカー以上の場合、ローテーション方式により 4 種バックエンドを循環利用することで、リソース使用の均衡を取得

無効化

--multi-llm フラグなしで通常起動した場合、単一 LLM_BACKEND 環境変数で全ワーカーを制御（従来の動作）：

# グローバル Gemini バックエンド（全ワーカー共通）
LLM_BACKEND=gemini yadon start