> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt
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> ## Agent Instructions
> Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0).
> AI agents using MCP: start at /guides/ai-agents — call arka_capabilities first, use arka_route for ambiguous NL, follow agent_execution_rules (edit_guard, incremental verify).
> Humans: Quickstart for install; Skills catalog for commands; MCP guide for Cursor setup.
> Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka.

# Sakana Fugu orchestrator

> Arka से Sakana Fugu के multi-agent orchestration का उपयोग करें — LLM provider, Codex bridge, और Agent Hub peer के रूप में।

[**Sakana Fugu**](https://sakana.ai/fugu/) Sakana AI का एक learned multi-agent orchestrator है। यह एक single **OpenAI-compatible API** (`https://api.sakana.ai/v1`) expose करता है जो frontier models के pool में कार्य को route, delegate, verify, और synthesize करता है। आपके कोड के दृष्टिकोण से यह एक model की तरह व्यवहार करता है — `fugu` (fast) या `fugu-ultra` (deeper)।

Arka तीन तरीकों से Fugu को integrate करता है:

1. **LLM provider** — failover chains, teams, और skills में `sakana` / `fugu` का उपयोग करें
2. **`arka fugu` CLI** — Fugu के माध्यम से one-shot prompts
3. **Agent Hub + MCP** — Arka memory, skills, और tools को Fugu के साथ साझा करें (Codex के माध्यम से)

## Quick start

```bash theme={null}
# 1. Create an API key at https://console.sakana.ai
# 2. Add to ~/.config/arka/.env
SAKANA_API_KEY=your_key_here

# 3. Verify
arka fugu status

# 4. Ask Fugu
arka fugu explain how TLS handshake works
arka fugu ultra design a multi-region failover plan
```

## LLM provider

Fugu provider `sakana` (alias `fugu`) के रूप में register है:

```env theme={null}
SAKANA_API_KEY=your_key_here
AI_PREFERRED_PROVIDER=sakana
AI_PREFERRED_MODEL=fugu
# SAKANA_MODELS=fugu,fugu-ultra
```

Failover chains में उपयोग करें:

```env theme={null}
LLM_FALLBACK=sakana:fugu,gemini:gemini-2.5-flash,groq:llama-3.3-70b-versatile
```

Per-skill override:

```bash theme={null}
arka ai-skill-model research sakana/fugu-ultra
```

## Agent teams

```yaml theme={null}
# ~/.config/arka/teams/research.yaml
name: research
members:
  - role: lead
    kind: model
    id: fugu-ultra
    provider: sakana
  - role: reviewer
    kind: model
    id: gemini-2.0-flash
    provider: gemini
```

या provider default का उपयोग करें:

```yaml theme={null}
  - role: orchestrator
    kind: provider
    id: sakana
```

## Codex bridge

Fugu का primary harness **OpenAI Codex** है। Sakana provider bundle install करें:

```bash theme={null}
curl -fsSL https://sakana.ai/fugu/install | bash
SAKANA_API_KEY=your_key codex -p fugu
```

Codex/Fugu के साथ Arka tools साझा करें:

```bash theme={null}
# Export hub memory, skills, and MCP registry
arka fugu sync

# Merge Arka MCP servers into ~/.codex/mcp.json (includes arka mcp serve)
arka fugu sync --unify
```

यह Fugu को [Agent Hub](/hi/guides/agent-hub) में register करता है और shared `hub/mcp.json` को Codex के MCP config में merge करता है ताकि Fugu `arka_ask`, `arka_skill`, `arka_team_run`, और अन्य Arka MCP tools को call कर सके।

## MCP: external orchestrators → Arka

MCP client support वाला कोई भी orchestrator (जिसमें Codex के माध्यम से Fugu शामिल है) Arka को tool server के रूप में consume कर सकता है:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "arka": {
      "command": "arka",
      "args": ["mcp", "serve"]
    }
  }
}
```

Install snippet:

```bash theme={null}
arka mcp install --agent cursor --write-config
arka agent_hub sync --unify
```

## HTTP webhook (वैकल्पिक ingress)

MCP के बजाय JSON POST करने वाले orchestrators के लिए:

```bash theme={null}
WEBHOOK_ENABLED=1
WEBHOOK_TOKEN=your-secret
arka webhook serve
```

Session continuity के लिए `channel` + `chat_id` के साथ `http://127.0.0.1:8767/v1/inbox` पर POST करें। session pattern के लिए [Hermes features](/hi/guides/hermes-features) देखें।

## Fugu क्या है (और क्या नहीं)

|               | Fugu                                                       | Arka                                         |
| ------------- | ---------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| **भूमिका**    | Multi-model orchestrator (frontier LLMs को routes करता है) | Local agent hub (skills, memory, MCP, teams) |
| **Interface** | OpenAI-compatible REST API                                 | CLI, fish, MCP server, webhooks              |
| **MCP**       | Codex harness के माध्यम से                                 | Native client + server                       |
| **Self-host** | API-only (closed weights)                                  | पूरी तरह से स्थानीय                          |

Fugu संभालता है **कौन से models को call करना है और उन्हें कैसे coordinate करना है**। Arka संभालता है **आपके environment में कौन से tools, memory, और workflows उपलब्ध हैं**। साथ में: Fugu reasoning को orchestrate करता है; Arka toolbox प्रदान करता है।

## संबंधित

* [LLM failover](/hi/concepts/llm) — provider registry और `sakana` slug
* [Agent Hub](/hi/guides/agent-hub) — cross-agent MCP/memory sync
* [MCP](/hi/guides/mcp) — `arka mcp serve` tool surface
* [Agent teams](/hi/guides/agent-teams) — `provider: sakana` के साथ `kind: model`


## Related topics

- [multi-provider failover के साथ LLM orchestration](/hi/concepts/llm.md)
- [Symbolic और LLM routing pipeline](/hi/concepts/routing.md)
- [Security model और prompt-injection रक्षा](/hi/concepts/security.md)
- [Arka troubleshooting: LLM, routing, voice, और RAG fixes](/hi/reference/troubleshooting.md)
- [Agent Teams](/hi/guides/agent-teams.md)