trinity_coordinator

用小型模型路由+三角色编排，让 LLM 调用更可靠

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 17 🐛 待处理 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 78
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

trinity_coordinator 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队nshkrdotcom
官网地址https://github.com/nshkrdotcom/trinity_coordinator
GitHubhttps://github.com/nshkrdotcom/trinity_coordinator
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Elixir
技术栈/模型agentic-ai,axon,bumblebee,coordinator,credo,dialyxir,elixir,exla,exunit,hexdocs,large-language-models,llm,machine-learning,model-routing,multi-agent-systems,nshkr-ai-agents,nx,orchestration,req,router
GitHub 星标★ 78
上线时间2026-04-26 00:00:00
代码更新2026-09-30
仓库体积901 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

TRINITY 是一个用 Elixir 编写的 LLM 协调器，旨在通过小型模型的隐藏状态路由和 Axon 协调头来智能调度大模型调用。它采用 Thinker/Worker/Verifier 的编排模式，并引入策略循环，以验收驱动的方式完成任务。该项目解决的是多模型协作中的路由和结果验证问题，核心能力包括基于隐藏状态的路由决策、任务分解与执行、结果验证与重试，以及可配置的策略循环。它适合需要精细控制 LLM 调用流程、追求结果可靠性的场景，如复杂推理、多步骤任务自动化等。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 78

核心亮点

  • 隐藏状态路由：利用小型模型的隐藏状态进行智能路由，降低大模型调用成本
  • Thinker/Worker/Verifier 编排：明确分工，提升复杂任务完成质量
  • 策略循环：以验收驱动结果，支持自动重试与改进

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待观察
  • 依赖 Elixir 和 Axon，技术栈相对小众，上手门槛较高

适用场景

  • 多步骤复杂任务自动化（如研究、报告生成）
  • 需要高可靠性的 LLM 应用（如代码生成、逻辑推理）
  • 成本敏感场景，希望用小模型路由降低大模型调用量

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel

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