001 / 만든 이유
oah는 각자에게 맞고 AI가 발전하는 만큼 함께 바뀌는 개발 환경을 만들도록 돕습니다. 가져다 고쳐 쓸 수 있는 참고 구현이자 가이드라인입니다. 코드를 만드는 것만으로 작업이 끝나지는 않습니다. 어디까지 바꿀지 정하고, 결과를 검증하고, 다음 세션이 읽을 기록도 남겨야 합니다. oah는 이 과정들을 연결해 하나의 요청이 작업과 확인, 기록까지 이어지게 합니다.
에이전트 실행v0.3.0에서 사용 가능
v0.3.0에 출시됐다. 벤치마크 기반 선택은 사용자가 설정한 것을 덮어쓰지 않는다. 고정한 모델, tier 후보, 추론 강도 상한, 작업별 최저 기준은 그대로 유지된다. oah는 설정을 고치지 않는다. 고정 모델이 늘 이기고, effort_caps는 지원하는 단계로 강도를 낮추며, 옛 기본값 quality_order는 설정하지 않은 것으로 친다.
확인해 둔 모델이나 예산 한도를 무시하는 자동 선택기라면 업데이트할 때마다 위험해진다.
.oah/config.toml에 [engines.<engine>.tiers] <tier> = { model = "<model>" }로 tier의 모델을 고정한다. 고정 모델이 늘 이긴다.tier_pools, 직접 정한 quality_order, allowed_models, effort_caps는 뜻을 유지한다.effort_caps는 지원하는 단계로 강도를 낮추고 OAH_EFFORT_CAPPED를 기록한다. 모델의 최저 강도보다 낮은 상한이면 그 모델을 건너뛴다.quality_order = ["opus", "sonnet", "haiku"]는 설정하지 않은 것으로 친다(OAH_MODEL_ORDER_IGNORED). 그 줄을 지우거나 다른 모델을 적어 직접 순위를 정한다.`.oah/config.toml`에서 tier의 모델을 고정한다(개념·업그레이드 문서).
[engines.<engine>.tiers] <tier> = { model = "<model>" }OAH_CONFIG_INVALID로 멈춘다.allowed_models는 더 이상 최저 기준을 낮추지 않는다. 허용된 모델 가운데 기준에 닿는 모델이 없으면 리뷰는 OAH_MODEL_BELOW_FLOOR로, 다른 호출은 OAH_MODEL_UNRESOLVED로 멈춘다.