> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0).
> Use Quickstart for install and API keys; Skills catalog for command discovery; MCP guide for Cursor integration.
> Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka.

# 硬件感知的模型选择

> 探测你的 CPU、内存、GPU 和硬盘，为不同任务推荐 LLM 模型 —— 可选地应用到 ai-skill-model 配置中。

模型顾问会探测你的机器，为 Arka 的技能配置（`route`、`chat`、`summarize` 等）**按任务推荐 LLM 模型**。

## 自然语言

```bash theme={null}
arka select best model for my pc
arka what llm model should I use
arka optimize models for my hardware
arka best models for my mac
arka auto configure models from my hardware --apply
```

## CLI

```bash theme={null}
select_model                    # 显示推荐
select_model --apply            # 写入 llm-skill-models.json
select_model --json             # 机器可读输出
select_model probe              # 仅显示硬件快照
```

## 硬件等级

| 等级              | 典型硬件            | 策略                 |
| --------------- | --------------- | ------------------ |
| `minimal`       | 低内存、无 GPU       | 仅使用云端、小而快的模型       |
| `cloud_light`   | 笔记本、无本地 LLM     | 快速云 API            |
| `balanced`      | 8–16 GB 内存      | 云端为主，可选小型本地模型      |
| `local_capable` | 16+ GB 内存、有 GPU | 结合 Ollama 与云端处理重任务 |
| `local_heavy`   | 32+ GB 内存、强 GPU | 优先使用本地 Ollama 模型   |

顾问会检查 CPU 核心数、内存、GPU（CUDA/MPS/Metal）、硬盘空间、电池状态以及已安装的 Ollama 模型。

## 应用推荐

```bash theme={null}
select_model --apply
# 或
arka auto apply models for my hardware
```

这会写入 `~/.config/arka/llm-skill-models.json`。你可以随时覆盖单个配置：

```bash theme={null}
arka ai-skill-model chat gemini/gemini-2.0-flash
```

## 要求

* 使用云端等级至少需要一个云端 API key（`GEMINI_API_KEY`、`GROQ_API_KEY` 等）。
* 使用本地等级需要运行 `ollama serve` 并已拉取相应模型。

## 相关内容

* [LLM 概念](/cn/concepts/llm) —— 提供商与故障切换
* [配置参考](/cn/reference/configuration) —— `ai-skill-model` 设置


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- [内置技能目录](/cn/guides/skills.md)
- [安全模型与提示注入防御](/cn/concepts/security.md)