Late CLI
Late — кодовый ИИ-агент на Go в одном бинарнике: оркестратор планирует, одноразовые субагенты пишут и ищут, работает с llama-server и облачными моделями
- 446 ★ репозитория
- Последний коммит
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Субагенты выполняют команды оболочки и правят файлы проекта
- Режим `i-promise-i-have-backups-and-will-not-file-issues` выполняет все инструменты без подтверждения
- Ключи облачных моделей лежат в переменных окружения и в `config.json`
Установка
Ручная установка
brew tap mlhher/late && brew install lateДля Linux и macOS. Затем перейдите в папку проекта и выполните late.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Субагенты выполняют команды оболочки и правят файлы проекта
- Режим `i-promise-i-have-backups-and-will-not-file-issues` выполняет все инструменты без подтверждения
- Ключи облачных моделей лежат в переменных окружения и в `config.json`
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Late — терминальный кодовый агент, собранный одним статическим бинарником на Go. Его главная идея: основной агент-оркестратор только планирует и проверяет, а чтение файлов, правки, запуск команд и поиск по коду отдает одноразовым субагентам. Субагенты работают в изолированных контекстах и после задачи возвращают оркестратору короткий структурированный отчет, а их рабочий черновик стирается. Благодаря этому контекст оркестратора растет медленнее самой работы, и автор утверждает, что при окне в 64 тысячи токенов агент выполняет сотни тысяч токенов работы. У оркестратора нет инструментов записи файлов, а изменяющие репозиторий команды bash для него заблокированы; у субагентов нет инструментов оркестрации. Для локальных моделей Late при работе с llama.cpp подавляет лишние токены размышления через смещение логитов и сохраняет префикс для кэша. Если `llama-server` уже запущен на порту 9931, `late` находит его без настройки. Модели подключаются и через облако: любой OpenAI-совместимый API (DeepSeek, Claude, GPT, Kimi, GLM, OpenRouter) задается тремя переменными `OPENAI_BASE_URL`, `OPENAI_API_KEY` и `OPENAI_MODEL`. Отдельным ролям можно назначить разные модели, например большую для планирования и локальную для исполнения. Для опасных команд есть режим подтверждения, а запуск в изолированном контейнере делает `late-podman`.
Для кого. Для разработчиков, которые запускают агента на локальных моделях с небольшим окном контекста или хотят отделить планирование от исполнения.
Подходит, если
- Локальная модель с окном около 64 тысяч токенов не справляется с большой задачей в одном длинном диалоге
- Нужно разобрать конфликт слияния или рефакторинг по нескольким файлам, не засоряя контекст планировщика
- Вы хотите назначить сильную облачную модель на планирование, а дешевую локальную на правки
- Агента надо запускать в изолированном контейнере: для этого есть `late-podman`
- Нужен один бинарник без Python и Node.js, ставящийся через Homebrew
Не подходит, если
- Вам нужна коммерческая перепродажа: лицензия BSL 1.1 запрещает предлагать Late или его функции как коммерческий SaaS
- Задача мелкая, и дополнительный круг планирования только замедлит: оркестратор всегда сначала строит план
- Вы хотите, чтобы главный агент сам правил файлы: у оркестратора Late такой возможности нет
- Нужна поддержка нативной Windows без WSL для установочного скрипта: он рассчитан на Linux, macOS и WSL
Пример запроса к агенту
Разреши конфликт слияния в ветке feature/auth: разбери оба варианта, исправь код и прогони тестыОграничения
Лицензия Business Source License 1.1: использование для внутренней разработки, тестов и некоммерческих исследований разрешено, предлагать Late как коммерческий SaaS или обертку нельзя. С 21 февраля 2030 года лицензия сменится на GPL 2.0 или новее.
- Для локальной работы нужен запущенный `llama-server` с GGUF-моделью, для облачной OpenAI-совместимый ключ.
- Утверждения о производительности (200 тысяч токенов работы в окне 64 тысячи, выигрыш относительно других агентов) взяты из собственных тестов автора.
- Режим `i-promise-i-have-backups-and-will-not-file-issues` выполняет все инструменты без подтверждения.
- Установочный скрипт рассчитан на Linux, macOS и WSL, для Windows есть готовые бинарники в релизах.
Как отключить. Удалите бинарник: `brew uninstall late` или удалением файла, поставленного установочным скриптом. Настройки лежат в `config.json` (на Linux `~/.config/late/`, на macOS `~/Library/Application Support/late/`).
Частые вопросы
Чем Late отличается от обычных кодовых агентов?
У оркестратора Late нет инструментов записи, поэтому править файлы физически нечем, а исполнение отдано субагентам в чистых контекстах. Обычный агент копит чтения файлов, ошибки и повторы в одном диалоге.
Как запустить Late на локальной модели?
Запустите `llama-server` с вашей GGUF-моделью на порту 9931 и выполните `late` в папке проекта. Настройка не нужна, Late находит сервер сам.
Как подключить облачную модель к Late?
Задайте `OPENAI_BASE_URL`, `OPENAI_API_KEY` и `OPENAI_MODEL` для любого OpenAI-совместимого API, например DeepSeek или OpenRouter. Постоянные настройки хранит `config.json`.
Можно ли использовать Late в коммерческом проекте?
Для внутренней разработки можно, это разрешает Business Source License 1.1. Запрещено предлагать Late или его функции как коммерческий SaaS или обертку в платном продукте.
Как сделать Late безопаснее?
Оставьте режим `ask-for-user-approval`, он включен по умолчанию, и запускайте агента в контейнере через `late-podman`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыЛокальный кодинг-агент с терминальным интерфейсом: планирует, пишет несколько вариантов, проверяет их в песочнице и чинит, чтобы малые модели тянули код
Локальный ИИ-агент, который работает на своем железе через llama.cpp, водит браузер, правит файлы, выполняет разрешенные команды и помнит контекст между сессиям
Кодинг-агент, настроенный под маленькие локальные модели: минимальный системный промпт, режим планирования и фоновые суб-агенты для исследования
CLI и Python-библиотека для работы с OpenAI, Claude, Gemini, локальными и другими моделями: промпты, чаты, инструменты, эмбеддинги и лог в SQLite
Кодинговый агент на Go для открытых моделей: из беседы делает задачи в отдельных ветках, сам проверяет и вливает результат, ведет все проекты в одном окне
CLI на Go, который настраивает уже установленные у вас ИИ-агенты: дает им общую память, рабочий процесс и детерминированные шаги, не подменяя сами агенты
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| Late (эта запись) | нет | 446 | |
| Aider | нет | 49 685 | парное программирование в одном диалоге, без отдельного оркестратора и субагентов |
| Grok Build | да | 27 502 | терминальный агент xAI с готовой интеграцией скиллов Claude Code, без изоляции субагентов |
| Zeroshot | нет | 2 026 | запускает графом несколько агентов, где одни пишут, а другие проверяют |
Коротко о README
Страница начинается с цитат пользователей, схемы работы и быстрого старта в десять секунд (Homebrew или скрипт). Затем объясняет проблему монолитных агентов: контекст засоряется шумом выполнения, рассуждения хуже после 40 процентов окна, лишние раздумья съедают ресурс. Решение Late: принудительная изоляция субагентов, одноразовые вычисления, смещение логитов и урезанный набор инструментов. Дальше таблица сравнения с обычными агентами и раздел вопросов.