diff --git a/.astra/project-context/architecture.md b/.astra/project-context/architecture.md
index 59c5869..73c1bb8 100644
--- a/.astra/project-context/architecture.md
+++ b/.astra/project-context/architecture.md
@@ -3,15 +3,15 @@
 <!-- ASTRA:AUTO-START -->
 
 ## Snapshot
-- **Workspace**: `ConnectAI` `v2.2.17` _(absolute path varies by environment; resolved from the active VS Code workspace)_
+- **Workspace**: `ConnectAI` `v2.2.18` _(absolute path varies by environment; resolved from the active VS Code workspace)_
 - **Description**: The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.
 - **Stack**: TypeScript, Node.js, VS Code Extension, LM Studio SDK, Test runner
-- **Stats**: 250 source files, ~51,189 lines across 5 top-level modules.
+- **Stats**: 257 source files, ~52,121 lines across 5 top-level modules.
 
 ## Last Refresh
-- **Time**: 2026-05-16T13:51:21.324Z
-- **Files newly analysed**: 8
-- **Files reused from cache**: 242
+- **Time**: 2026-05-16T14:34:03.239Z
+- **Files newly analysed**: 3
+- **Files reused from cache**: 254
 
 ## Directory Map
 ```mermaid
@@ -37,7 +37,7 @@ mindmap
 > Arrows: which top-level module imports from which.
 ```mermaid
 flowchart LR
-    src["src/<br/>127 files"]
+    src["src/<br/>134 files"]
     media["media/<br/>6 files"]
     tests["tests/<br/>33 files"]
     core_py["core_py/<br/>6 files"]
@@ -64,10 +64,10 @@ flowchart LR
 
 ## Modules
 
-### `src/` — 127 files, ~34,824 lines
+### `src/` — 134 files, ~35,756 lines
 
 **Sub-directories**
-- `src/features/` (54) — Astra Office — public API. 다음 세션에서 추가될 OfficeSnapshot presenter / schema 도 같은 entry 로 노출 예정. 현재 노출: full webview panel H
+- `src/features/` (61) — Astra Office — public API. 다음 세션에서 추가될 OfficeSnapshot presenter / schema 도 같은 entry 로 노출 예정. 현재 노출: full webview panel H
 - `src/core/` (15) — Astra Path Resolver (경로 해결기) Astra의 모든 데이터 파일(.astra 디렉토리)의 경로를 중앙에서 관리합니다. 확장 프로그램의 설치 경로(extensionUri) 기반으로 .astra 디렉토
 - `src/memory/` (8) — Episodic Memory (일화 기억) 과거 대화/회의/결정의 맥락 흐름을 저장합니다. 세션 종료 시 자동으로 에피소드를 요약하여 저장합니다. "왜 이렇게 결정했는지", "어떤 흐름으로 진행했는지" 기록. 저장 
 - `src/retrieval/` (8) — Brain Index — persistent, mtime-keyed tokenized cache of the Second Brain RAG 검색은 매 질의마다 브레인의 모든 .md 파일을 읽고 토크나이즈해서 TF-I
@@ -87,25 +87,25 @@ flowchart LR
 - `src/core/services.ts` (164 lines)
 - `src/lib/paths.ts` (151 lines)
 - `src/features/company/companyConfig.ts` (896 lines) — State + config plumbing for 1인 기업 모드. Two surfaces: - CompanyState (runtime data: enabled flag, company name, which agents are active, per-agent model overrides). Persisted in VS Code's globalState so
-- `src/sidebarProvider.ts` (4149 lines)
+- `src/sidebarProvider.ts` (4165 lines)
 - `src/memory/types.ts` (126 lines) — Memory Type Definitions (메모리 타입 정의) Astra의 5-Layer Cognitive Memory System의 모든 타입을 정의합니다. ① Short-Term ② Long-Term ③ Project ④ Procedural ⑤ Episodic
 - `src/retrieval/scoring.ts` (518 lines) — Scoring Engine — TF-IDF + Bilingual Tokenizer 단순 includes() 키워드 매칭을 넘어서, TF-IDF 가중치 기반의 문서 스코어링을 제공합니다. 한국어/영어 양국어 토크나이저를 포함합니다.
 - `src/skills/agentKnowledgeMap.ts` (374 lines)
 - `src/retrieval/lessonHelpers.ts` (325 lines) — Lesson / Experience Memory — pure helpers (no vscode dependency) "Lesson" = a markdown file in the active brain that captures a past mistake/risk and how to avoid repeating it. Identified by a lessons
-- `src/agent.ts` (3509 lines)
+- `src/agent.ts` (3579 lines)
+- `src/features/providers/types.ts` (63 lines) — Cloud LLM provider routing — model id prefix → provider id 매핑. Prefix 규칙: openrouter:anthropic/claude-3.5-sonnet → { provider: 'openrouter', model: 'anthropic/claude-3.5-sonnet' } anthropic:claude-3-5
 - `src/lib/engine.ts` (906 lines)
 - `src/features/company/dispatcher.ts` (1435 lines) — Sequential dispatcher for 1인 기업 모드. Drives one company "turn": user prompt → CEO planner (JSON {brief, tasks}) → for each task in plan: dispatch one specialist (sequentially) - build specialist prompt
+- `src/features/providers/providerConfig.ts` (78 lines) — Provider 별 API key + enable 토글 저장소. 설계: - API key 자체는 vscode.SecretStorage (secrets) 에 — settings.json / Settings Sync 침범 안 받음. - enabled 토글은 일반 settings (g1nation.providers.<id>.enabled) — 사용자가 패널에서 
 - `src/features/approval/approvalQueue.ts` (129 lines)
 - `src/integrations/telegram/telegramClient.ts` (154 lines)
-- `src/features/astraOffice/view/runtime.ts` (1564 lines) — 자동 분리: src/sidebarProvider.ts 4002-5116 (IIFE 본문) 에서 추출. 동작 동등. ${assets.derivedBase} placeholder 는 panelHtml 에서 .replace() 로 실제 값 주입. 다음 세션에서 OfficeSnapshot 기반으로 단계적으로 잘라낼 예정.
+- `src/features/astraOffice/view/runtime.ts` (1765 lines) — 자동 분리: src/sidebarProvider.ts 4002-5116 (IIFE 본문) 에서 추출. 동작 동등. ${assets.derivedBase} placeholder 는 panelHtml 에서 .replace() 로 실제 값 주입. 다음 세션에서 OfficeSnapshot 기반으로 단계적으로 잘라낼 예정.
 - `src/features/company/agents.ts` (211 lines) — 기본 에이전트 로스터 — 1인 기업 모드의 출고 디폴트. 설계 의도: 소프트웨어/게임 개발 IT 회사의 1인 기업 운영을 가정. 한 사람이 기획 → 디자인 → 개발 → QA → 출시 → 운영/마케팅을 모두 책임질 때 필요한 직군을 빠짐없이 커버하되 역할이 겹치지 않게 분리한다. 직군 구분 (혼동 방지): - 기획자(business) : 무엇을 만들지 정의 
 - `src/features/company/pixelOfficeState.ts` (286 lines) — Pixel Office — Agent Work Pipeline 상태를 시각화하는 UI Layer 전용 모듈. ─────────────────── 설계 원칙 ─────────────────── 1. Agent 핵심 판단 로직을 절대 바꾸지 않는다. Pipeline 진행, contract 합의, 검수 cycle, 승인 게이트 — 모두 기존 dispatcher 
 - `src/features/company/sessionStore.ts` (231 lines) — Disk persistence for company-mode session artefacts. Each company turn produces a timestamped directory: <workspaceRoot>/.astra/company/sessions/2026-05-13T21-29/ ├─ brief.md ← CEO's task decompositio
 - `src/features/projectArchitecture/scanner.ts` (644 lines) — Deep static analyser for the Project Architecture Context generator. Walks the project tree (skipping the usual nodemodules / out / dist noise), pulls the role of each interesting file from its leadin
 - `src/lib/contextManager.ts` (275 lines) — Context Manager (컨텍스트 한계 관리) "context length = 132k" 는 "답변을 132k 토큰까지 생성해도 된다" 가 아닙니다. 시스템 프롬프트 + 대화 기록 + 입력 문서 + 생성될 답변 + 여유분 ≤ context length 이 모듈은 요청을 보내기 전에 입력 토큰을 추정하고, - 동적으로 출력 상한(maxTokens)을 계
 - `src/extension.ts` (1202 lines)
-- `src/features/company/resumeStore.ts` (134 lines) — Disk persistence for company-turn resume state. 각 turn의 sessionDir 안에 resume.json을 두고, dispatcher가 매 의미 있는 시점(plan 확정 / 각 stage 직후 / abort 시점)에 현재 상태를 덮어쓴다. 재개 시점에는 이 파일을 읽어 nextIndex 부터 dispatch 재개. 
-- `src/core/astraPath.ts` (50 lines) — Astra Path Resolver (경로 해결기) Astra의 모든 데이터 파일(.astra 디렉토리)의 경로를 중앙에서 관리합니다. 확장 프로그램의 설치 경로(extensionUri) 기반으로 .astra 디렉토리를 해결하여, 사용자 프로젝트 루트가 아닌 ConnectAI 패키지 내부에 데이터를 저장합니다. 이 모듈은 AAL(Astra Autonomou
 
 ### `media/` — 6 files, ~7,011 lines
 
@@ -224,7 +224,7 @@ flowchart LR
   - `g1nation.calendar.connect` — Astra: Google Calendar (iCal) 연결 📅
   - `g1nation.calendar.refresh` — Astra: Google Calendar 새로고침 📅
   - `g1nation.calendar.connectOAuth` — Astra: Google Calendar OAuth 연결 (쓰기) 🔐
-- **Configuration** (56 settings):
+- **Configuration** (62 settings):
   - `g1nation.multiAgentEnabled` *(boolean)* _(default: `false`)_ — Enable Multi-Agent Workflow (Planner -> Researcher -> Writer) for complex tasks.
   - `g1nation.memoryEnabled` *(boolean)* _(default: `true`)_ — Enable layered memory injection before each model response.
   - `g1nation.memoryShortTermMessages` *(number)* _(default: `8`)_ — Number of recent conversation messages included as short-term memory.
@@ -281,6 +281,11 @@ flowchart LR
   - `g1nation.google.defaultEventDurationMinutes` *(number)* _(default: `60`)_ — end / duration 둘 다 없는 일정의 기본 길이 (분). agent 가 회의록에서 시각만 추출하고 종료 시각은 명시 안 했을 때 적용.
   - `g1nation.google.icalUrl` *(string)* _(default: `""`)_
   - `g1nation.google.icalDaysAhead` *(number)* _(default: `14`)_ — iCal 캐시에 포함할 다가오는 일정 기간 (일). default 14 = 2주치.
+  - `g1nation.providers.openrouter.enabled` *(boolean)* _(default: `false`)_ — OpenRouter cloud provider 활성화 — Claude/Gemini/GPT 등 100+ 모델을 OpenAI 호환 API 로 사용. API key 는 Astra Settings 패널에서 등록 (Secret Storage 사용, settings.json 비저장).
+  - `g1nation.providers.openrouter.defaultModel` *(string)* _(default: `""`)_ — OpenRouter 의 기본 모델 (예: 'anthropic/claude-3.5-sonnet'). 모델 선택 시 'openrouter:<model>' 형식으로 사이드바 dropdown 에 표시.
+  - `g1nation.providers.anthropic.enabled` *(boolean)* _(default: `false`)_ — Anthropic Claude 직접 API 활성화. OpenRouter 보다 마진 적고 prompt caching 등 native 기능 사용 가능. API key 는 Secret Storage.
+  - `g1nation.providers.anthropic.defaultModel` *(string)* _(default: `"claude-3-5-sonnet-20241022"`)_ — Anthropic 의 기본 모델. 예: 'claude-3-5-sonnet-20241022', 'claude-3-5-haiku-20241022'.
+  - _…and 2 more_
 
 ## Dependencies
 - **Runtime** (2): `@lmstudio/sdk`, `pdf-parse`
@@ -328,7 +333,7 @@ Astra는 대표님의 명시적인 승인 하에 로컬 시스템의 강력한 
 **Designed for High-Performance Decision Making.**
 Copyright (C) **g1nation**. All rights reserved.
 
-_Last auto-scan: 2026-05-16T13:51:21.324Z · signature `ebf5ecaf`_
+_Last auto-scan: 2026-05-16T14:34:03.239Z · signature `857a73ab`_
 <!-- ASTRA:AUTO-END -->
 
 ## Purpose
diff --git a/.astra/project-context/scan-cache.json b/.astra/project-context/scan-cache.json
index c17d250..96807a6 100644
--- a/.astra/project-context/scan-cache.json
+++ b/.astra/project-context/scan-cache.json
@@ -1,11 +1,11 @@
 {
   "version": 1,
-  "generatedAt": "2026-05-16T13:51:21.336Z",
+  "generatedAt": "2026-05-16T14:34:03.249Z",
   "files": {
     "src/agent.ts": {
-      "mtimeMs": 1778936503000,
-      "size": 201748,
-      "lines": 3509,
+      "mtimeMs": 1778941597000,
+      "size": 205909,
+      "lines": 3579,
       "role": "",
       "imports": [
         "src/utils",
@@ -34,7 +34,8 @@
         "src/core/responseRecovery",
         "src/lib/contextManager",
         "src/lmstudio/streamer",
-        "src/features/approval/approvalQueue"
+        "src/features/approval/approvalQueue",
+        "src/features/providers"
       ]
     },
     "src/agents/AgentWorkflowManager.ts": {
@@ -387,9 +388,9 @@
       ]
     },
     "src/features/astraOffice/view/runtime.ts": {
-      "mtimeMs": 1778939265000,
-      "size": 73382,
-      "lines": 1564,
+      "mtimeMs": 1778941900000,
+      "size": 82015,
+      "lines": 1765,
       "role": "자동 분리: src/sidebarProvider.ts 4002-5116 (IIFE 본문) 에서 추출. 동작 동등. ${assets.derivedBase} placeholder 는 panelHtml 에서 .replace() 로 실제 값 주입. 다음 세션에서 OfficeSnapshot 기반으로 단계적으로 잘라낼 예정.",
       "imports": []
     },
@@ -731,6 +732,74 @@
       "role": "",
       "imports": []
     },
+    "src/features/providers/anthropic.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941456000,
+      "size": 4111,
+      "lines": 108,
+      "role": "Anthropic Messages API adapter. 차이점 (OpenAI 와): 1. base URL: https://api.anthropic.com/v1 2. 인증: x-api-key: <key> + anthropic-version: 2023-06-01 3. system prompt 는 messages 가 아니라 top-level system 필드 ",
+      "imports": [
+        "src/features/providers/types",
+        "src/features/providers/providerConfig",
+        "src/features/providers/streamHelpers"
+      ]
+    },
+    "src/features/providers/gemini.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941478000,
+      "size": 4326,
+      "lines": 108,
+      "role": "Google Gemini Generative Language API adapter. 차이점 (OpenAI 와): 1. base URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta 2. 인증: ?key=<api key> (query parameter) 3. 메시지 형식: contents: [{role: 'user'",
+      "imports": [
+        "src/features/providers/types",
+        "src/features/providers/providerConfig",
+        "src/features/providers/streamHelpers"
+      ]
+    },
+    "src/features/providers/index.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941521000,
+      "size": 3242,
+      "lines": 69,
+      "role": "Cloud LLM provider public API. 일반 호출 흐름: 1. agent.ts 의 chat 진입부에서 parseModelPrefix(modelId) 호출 2. null → local engine 경로 (옛 로직). 객체 → streamCloudCompletion(context, hit, params) 호출 3. Response 의 body ",
+      "imports": [
+        "src/features/providers/types",
+        "src/features/providers/openrouter",
+        "src/features/providers/anthropic",
+        "src/features/providers/gemini",
+        "src/features/providers/providerConfig"
+      ]
+    },
+    "src/features/providers/openrouter.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941431000,
+      "size": 2673,
+      "lines": 75,
+      "role": "OpenRouter — OpenAI 호환 API. 별도 transform 없이 fetch Response 를 그대로 반환. Base: https://openrouter.ai/api/v1 POST /chat/completions — OpenAI 형식 그대로. stream:true 면 SSE. GET /models — 사용 가능 모델 목록. 인증: Author",
+      "imports": [
+        "src/features/providers/types",
+        "src/features/providers/providerConfig"
+      ]
+    },
+    "src/features/providers/providerConfig.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941498000,
+      "size": 2683,
+      "lines": 78,
+      "role": "Provider 별 API key + enable 토글 저장소. 설계: - API key 자체는 vscode.SecretStorage (secrets) 에 — settings.json / Settings Sync 침범 안 받음. - enabled 토글은 일반 settings (g1nation.providers.<id>.enabled) — 사용자가 패널에서 ",
+      "imports": [
+        "src/features/providers/types"
+      ]
+    },
+    "src/features/providers/streamHelpers.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941413000,
+      "size": 5904,
+      "lines": 144,
+      "role": "Stream transformer — provider 별 SSE 형식을 OpenAI 호환 SSE 로 변환. 이렇게 하면 agent.ts 의 기존 SSE 파서 (data: {...delta...} 형식 가정) 가 변경 없이 모든 provider 출력을 같은 코드 경로로 소비할 수 있다. 신규 provider 가 들어와도 adapter 하나만 추가하면 됨 (c",
+      "imports": []
+    },
+    "src/features/providers/types.ts": {
+      "mtimeMs": 1778941377000,
+      "size": 2370,
+      "lines": 63,
+      "role": "Cloud LLM provider routing — model id prefix → provider id 매핑. Prefix 규칙: openrouter:anthropic/claude-3.5-sonnet → { provider: 'openrouter', model: 'anthropic/claude-3.5-sonnet' } anthropic:claude-3-5",
+      "imports": []
+    },
     "src/features/secondBrainTrace.ts": {
       "mtimeMs": 1778248166000,
       "size": 37475,
@@ -1184,9 +1253,9 @@
       ]
     },
     "src/sidebarProvider.ts": {
-      "mtimeMs": 1778937445000,
-      "size": 189218,
-      "lines": 4149,
+      "mtimeMs": 1778941620000,
+      "size": 189927,
+      "lines": 4165,
       "role": "",
       "imports": [
         "src/utils",
@@ -1861,7 +1930,7 @@
       "imports": []
     },
     "docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json": {
-      "mtimeMs": 1778937757000,
+      "mtimeMs": 1778940893000,
       "size": 416,
       "lines": 11,
       "role": "JSON configuration",
diff --git a/.astra/tests/stress/.astra/cache/259a37934ead3910a8722b82054d46d2ca2057b05c488be1dcf439166ac5a9a1.json b/.astra/tests/stress/.astra/cache/259a37934ead3910a8722b82054d46d2ca2057b05c488be1dcf439166ac5a9a1.json
index b9e6e77..4d3dc89 100644
--- a/.astra/tests/stress/.astra/cache/259a37934ead3910a8722b82054d46d2ca2057b05c488be1dcf439166ac5a9a1.json
+++ b/.astra/tests/stress/.astra/cache/259a37934ead3910a8722b82054d46d2ca2057b05c488be1dcf439166ac5a9a1.json
@@ -1,5 +1,5 @@
 {
   "result": "Final report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.",
-  "createdAt": 1778939488449,
+  "createdAt": 1778941922044,
   "modelVersion": "unknown"
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/.astra/tests/stress/.astra/cache/65775be352df43297b63c7af59c9f4f39d2bc368f77456c37b5eef9a94a66b5c.json b/.astra/tests/stress/.astra/cache/65775be352df43297b63c7af59c9f4f39d2bc368f77456c37b5eef9a94a66b5c.json
index 1d4a375..a10e2ae 100644
--- a/.astra/tests/stress/.astra/cache/65775be352df43297b63c7af59c9f4f39d2bc368f77456c37b5eef9a94a66b5c.json
+++ b/.astra/tests/stress/.astra/cache/65775be352df43297b63c7af59c9f4f39d2bc368f77456c37b5eef9a94a66b5c.json
@@ -1,5 +1,5 @@
 {
   "result": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
-  "createdAt": 1778939488449,
+  "createdAt": 1778941922043,
   "modelVersion": "unknown"
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/.astra/tests/stress/.astra/cache/6894d26c5b0a55d25d756a473225c7a44d7661af673b24e3f49551a7a2e50280.json b/.astra/tests/stress/.astra/cache/6894d26c5b0a55d25d756a473225c7a44d7661af673b24e3f49551a7a2e50280.json
index 337646c..aaaed8d 100644
--- a/.astra/tests/stress/.astra/cache/6894d26c5b0a55d25d756a473225c7a44d7661af673b24e3f49551a7a2e50280.json
+++ b/.astra/tests/stress/.astra/cache/6894d26c5b0a55d25d756a473225c7a44d7661af673b24e3f49551a7a2e50280.json
@@ -1,5 +1,5 @@
 {
   "result": "Detailed Execution Plan: 1. Research 2. Analyze 3. Write report with high quality.",
-  "createdAt": 1778939488444,
+  "createdAt": 1778941922042,
   "modelVersion": "unknown"
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/.astra/tests/stress/.astra/cache/88cb61499f88ed38165b64bd3e8adc543795e4b427b64540a49c9ab27c7fe213.json b/.astra/tests/stress/.astra/cache/88cb61499f88ed38165b64bd3e8adc543795e4b427b64540a49c9ab27c7fe213.json
index f0b8da4..4e8126e 100644
--- a/.astra/tests/stress/.astra/cache/88cb61499f88ed38165b64bd3e8adc543795e4b427b64540a49c9ab27c7fe213.json
+++ b/.astra/tests/stress/.astra/cache/88cb61499f88ed38165b64bd3e8adc543795e4b427b64540a49c9ab27c7fe213.json
@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "result": "---\nid: stress_conflict_1778939488432\ndate: 2026-05-16T13:51:28.450Z\ntype: knowledge_artifact\nstandard: P-Reinforce v3.0\ntags: [automated, connect_ai, brain_sync]\n---\n\n## 📌 Brief Summary\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\n---\n## 💡 Astra의 선제적 제안 (Proactive Next Actions)\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n---\n## 🛡️ Reliability & Audit Summary\n> [!NOTE]\n> 이 문서는 ConnectAI의 **Intelligent Resilience** 엔진에 의해 검증 및 정제되었습니다.\n\n| Metric | Value | Status |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Conflict Risk** | `60/100` | ⚠️ Medium |\n| **Fallbacks Used** | `0` | ✅ None |\n| **Auto Retries** | `0` | ✅ Stable |\n| **Deduplication** | `0` | Standard |\n| **Processing Time** | `0.0s` | ✅ Fast |\n\n### 🔍 Decision Audit Trail\n- **[PLANNER]** 전략 수립 중... (12ms)\n- **[RESEARCHER]** 핵심 정보 수집 및 분석 중... (1ms)\n- **[WRITER]** 최종 리포트 작성 및 편집 중... (4ms)\n",
-  "createdAt": 1778939488450,
+  "result": "---\nid: stress_conflict_1778941922031\ndate: 2026-05-16T14:32:02.046Z\ntype: knowledge_artifact\nstandard: P-Reinforce v3.0\ntags: [automated, connect_ai, brain_sync]\n---\n\n## 📌 Brief Summary\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\n---\n## 💡 Astra의 선제적 제안 (Proactive Next Actions)\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n---\n## 🛡️ Reliability & Audit Summary\n> [!NOTE]\n> 이 문서는 ConnectAI의 **Intelligent Resilience** 엔진에 의해 검증 및 정제되었습니다.\n\n| Metric | Value | Status |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Conflict Risk** | `60/100` | ⚠️ Medium |\n| **Fallbacks Used** | `0` | ✅ None |\n| **Auto Retries** | `0` | ✅ Stable |\n| **Deduplication** | `0` | Standard |\n| **Processing Time** | `0.0s` | ✅ Fast |\n\n### 🔍 Decision Audit Trail\n- **[PLANNER]** 전략 수립 중... (11ms)\n- **[RESEARCHER]** 핵심 정보 수집 및 분석 중... (1ms)\n- **[WRITER]** 최종 리포트 작성 및 편집 중... (0ms)\n",
+  "createdAt": 1778941922046,
   "modelVersion": "unknown"
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/.astra/tests/stress/.astra/missions/stress_conflict_1778939488432.json b/.astra/tests/stress/.astra/missions/stress_conflict_1778941922031.json
similarity index 80%
rename from .astra/tests/stress/.astra/missions/stress_conflict_1778939488432.json
rename to .astra/tests/stress/.astra/missions/stress_conflict_1778941922031.json
index 9e0514e..28f1340 100644
--- a/.astra/tests/stress/.astra/missions/stress_conflict_1778939488432.json
+++ b/.astra/tests/stress/.astra/missions/stress_conflict_1778941922031.json
@@ -1,8 +1,8 @@
 {
-  "missionId": "stress_conflict_1778939488432",
+  "missionId": "stress_conflict_1778941922031",
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-  "startTime": "2026-05-16T13:51:28.432Z",
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+  "totalElapsedMs": 15,
   "results": {
     "planner": "Detailed Execution Plan: 1. Research 2. Analyze 3. Write report with high quality.",
     "researcher": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
@@ -16,30 +16,30 @@
     {
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       "to": "writer",
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   ],
   "resilienceMetrics": {
diff --git a/PATCHNOTES.md b/PATCHNOTES.md
index 15073c0..c563a8e 100644
--- a/PATCHNOTES.md
+++ b/PATCHNOTES.md
@@ -1,5 +1,17 @@
 # Astra Patch Notes
 
+## v2.2.19 (2026-05-16)
+### ☁️ Cloud Model Providers Support: OpenRouter, Anthropic, Gemini
+- **클라우드 모델 프로바이더 통합:** 이제 로컬 모델뿐만 아니라 OpenRouter, Anthropic, Gemini 등 주요 클라우드 AI 모델을 직접 사용할 수 있습니다.
+- **모델 접두사 라우팅(Prefix Routing) 도입:** 모델명 앞에 `openrouter:`, `anthropic:`, `gemini:` 접두사를 붙여 원하는 서비스로 자동 라우팅되는 지능형 엔진을 탑재했습니다.
+- **OpenAI 호환 스트리밍 어댑터:** 클라우드 각사의 독자적인 응답 형식을 OpenAI 호환 SSE 스트림으로 변환하여, 기존 아스트라의 모든 분석 기능을 클라우드 모델에서도 동일하게 사용할 수 있도록 구현했습니다.
+- **하이브리드 추론 환경 구축:** 지능이 필요한 작업은 클라우드 대형 모델로, 보안이 중요한 코딩 작업은 로컬 모델로 수행하는 유연한 워크플로우 기반을 마련했습니다.
+- **신규 패키징:** `astra-2.2.19.vsix` 패키지를 통해 로컬과 클라우드를 아우르는 하이브리드 지능형 레이아웃을 배포합니다.
+
+---
+
+
+
 ## v2.2.18 (2026-05-16)
 ### 🏗️ Dynamic Office Auto-Layout & Legacy Cleanup
 - **동적 오피스 레이아웃(Dynamic Auto-Layout) 엔진 도입:** 팀원 수에 따라 책상 배치를 1~3열로 자동 정렬하는 지능형 레이아웃 알고리즘을 탑재했습니다. 이제 팀원 수에 관계없이 최적화된 오피스 뷰를 제공합니다.
diff --git a/docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json b/docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json
index a3471dc..cdedc13 100644
--- a/docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json
+++ b/docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json
@@ -7,5 +7,5 @@
   "corePurpose": "",
   "detailLevel": "standard",
   "createdAt": "2026-05-13T13:09:33.788Z",
-  "updatedAt": "2026-05-16T13:52:09.001Z"
+  "updatedAt": "2026-05-16T14:14:53.934Z"
 }
diff --git a/media/settings-panel.html b/media/settings-panel.html
index 80d6abb..9db4dcd 100644
--- a/media/settings-panel.html
+++ b/media/settings-panel.html
@@ -212,6 +212,78 @@
             <div id="googleError" class="error" hidden></div>
         </section>
 
+        <!-- Cloud LLM Providers -->
+        <section class="section" data-section="providers">
+            <h2>Cloud LLM Providers</h2>
+            <p class="hint">Ollama / LM Studio 로컬 외에 cloud API 를 붙여서 모델 선택지를 확장. API key 는 모두 Secret Storage 에 저장 (settings.json 침범 X). 사이드바 모델 dropdown 에서 활성 provider 의 모델이 함께 표시됩니다.</p>
+
+            <!-- OpenRouter -->
+            <h3 style="margin-top:6px;font-size:13px;color:var(--text)">OpenRouter</h3>
+            <p class="hint">100+ 모델 (Claude / Gemini / GPT / Llama 전부) 을 단일 API 로. <a href="https://openrouter.ai/keys" target="_blank">openrouter.ai/keys</a> 에서 API key 발급.</p>
+            <div class="row toggle">
+                <label><input id="prOpenrouterEnabled" type="checkbox"> OpenRouter 활성화</label>
+            </div>
+            <div class="row">
+                <label for="prOpenrouterKey">API Key</label>
+                <div class="input-group">
+                    <input id="prOpenrouterKey" type="password" placeholder="sk-or-..." autocomplete="off" spellcheck="false" />
+                    <button data-save="providers.openrouter.apiKey">저장</button>
+                </div>
+            </div>
+            <div class="row">
+                <label for="prOpenrouterDefault">기본 모델 (선택)</label>
+                <div class="input-group">
+                    <input id="prOpenrouterDefault" type="text" placeholder="anthropic/claude-3.5-sonnet" autocomplete="off" />
+                    <button data-save="providers.openrouter.defaultModel">저장</button>
+                </div>
+            </div>
+
+            <!-- Anthropic -->
+            <h3 style="margin-top:18px;font-size:13px;color:var(--text)">Anthropic Claude (직통)</h3>
+            <p class="hint">Anthropic 직접 API — prompt caching 등 native 기능 활용 가능. <a href="https://console.anthropic.com/settings/keys" target="_blank">console.anthropic.com/settings/keys</a> 에서 API key 발급.</p>
+            <div class="row toggle">
+                <label><input id="prAnthropicEnabled" type="checkbox"> Anthropic 활성화</label>
+            </div>
+            <div class="row">
+                <label for="prAnthropicKey">API Key</label>
+                <div class="input-group">
+                    <input id="prAnthropicKey" type="password" placeholder="sk-ant-..." autocomplete="off" spellcheck="false" />
+                    <button data-save="providers.anthropic.apiKey">저장</button>
+                </div>
+            </div>
+            <div class="row">
+                <label for="prAnthropicDefault">기본 모델</label>
+                <div class="input-group">
+                    <input id="prAnthropicDefault" type="text" placeholder="claude-3-5-sonnet-20241022" autocomplete="off" />
+                    <button data-save="providers.anthropic.defaultModel">저장</button>
+                </div>
+            </div>
+
+            <!-- Gemini -->
+            <h3 style="margin-top:18px;font-size:13px;color:var(--text)">Google Gemini (직통)</h3>
+            <p class="hint">1M context (gemini-1.5-pro), 무료 tier 사용 가능. <a href="https://aistudio.google.com/app/apikey" target="_blank">aistudio.google.com/app/apikey</a> 에서 발급.</p>
+            <div class="row toggle">
+                <label><input id="prGeminiEnabled" type="checkbox"> Gemini 활성화</label>
+            </div>
+            <div class="row">
+                <label for="prGeminiKey">API Key</label>
+                <div class="input-group">
+                    <input id="prGeminiKey" type="password" placeholder="AIzaSy..." autocomplete="off" spellcheck="false" />
+                    <button data-save="providers.gemini.apiKey">저장</button>
+                </div>
+            </div>
+            <div class="row">
+                <label for="prGeminiDefault">기본 모델</label>
+                <div class="input-group">
+                    <input id="prGeminiDefault" type="text" placeholder="gemini-2.0-flash-exp" autocomplete="off" />
+                    <button data-save="providers.gemini.defaultModel">저장</button>
+                </div>
+            </div>
+
+            <div id="providersFeedback" class="feedback" hidden></div>
+            <div id="providersError" class="error" hidden></div>
+        </section>
+
         <!-- Advanced -->
         <section class="section" data-section="advanced">
             <h2>고급</h2>
diff --git a/package.json b/package.json
index 4abcb75..7075f5d 100644
--- a/package.json
+++ b/package.json
@@ -2,7 +2,7 @@
   "name": "astra",
   "displayName": "Astra",
   "description": "The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.",
-  "version": "2.2.18",
+  "version": "2.2.19",
   "publisher": "g1nation",
   "license": "MIT",
   "icon": "assets/icon.png",
@@ -527,6 +527,36 @@
           "minimum": 1,
           "maximum": 90,
           "description": "iCal 캐시에 포함할 다가오는 일정 기간 (일). default 14 = 2주치."
+        },
+        "g1nation.providers.openrouter.enabled": {
+          "type": "boolean",
+          "default": false,
+          "description": "OpenRouter cloud provider 활성화 — Claude/Gemini/GPT 등 100+ 모델을 OpenAI 호환 API 로 사용. API key 는 Astra Settings 패널에서 등록 (Secret Storage 사용, settings.json 비저장)."
+        },
+        "g1nation.providers.openrouter.defaultModel": {
+          "type": "string",
+          "default": "",
+          "description": "OpenRouter 의 기본 모델 (예: 'anthropic/claude-3.5-sonnet'). 모델 선택 시 'openrouter:<model>' 형식으로 사이드바 dropdown 에 표시."
+        },
+        "g1nation.providers.anthropic.enabled": {
+          "type": "boolean",
+          "default": false,
+          "description": "Anthropic Claude 직접 API 활성화. OpenRouter 보다 마진 적고 prompt caching 등 native 기능 사용 가능. API key 는 Secret Storage."
+        },
+        "g1nation.providers.anthropic.defaultModel": {
+          "type": "string",
+          "default": "claude-3-5-sonnet-20241022",
+          "description": "Anthropic 의 기본 모델. 예: 'claude-3-5-sonnet-20241022', 'claude-3-5-haiku-20241022'."
+        },
+        "g1nation.providers.gemini.enabled": {
+          "type": "boolean",
+          "default": false,
+          "description": "Google Gemini 직접 API 활성화. 1M context (gemini-1.5-pro), 무료 tier 등 native 기능 사용. API key 는 Secret Storage."
+        },
+        "g1nation.providers.gemini.defaultModel": {
+          "type": "string",
+          "default": "gemini-2.0-flash-exp",
+          "description": "Gemini 의 기본 모델. 예: 'gemini-2.0-flash-exp', 'gemini-1.5-pro', 'gemini-1.5-flash'."
         }
       }
     }
diff --git a/src/agent.ts b/src/agent.ts
index b66ccbb..81cad7d 100644
--- a/src/agent.ts
+++ b/src/agent.ts
@@ -731,8 +731,16 @@ export class AgentExecutor {
                 this.abortController?.abort();
             }, timeout);
 
-            const engine = resolveEngine(ollamaUrl);
-            const useLmStudioSdk = engine === 'lmstudio' && !!this.options.lmStudioStreamer;
+            // Cloud provider 라우팅 — actualModel 의 prefix 가 cloud 면 SDK / 로컬 REST 경로 둘 다 우회.
+            // SSE 파서 입장에서는 동일한 OpenAI 호환 stream 이 들어오므로 consumer 변경 없음.
+            const _cloudHit = (() => {
+                try {
+                    const { parseModelPrefix } = require('./features/providers') as typeof import('./features/providers');
+                    return parseModelPrefix(actualModel);
+                } catch { return null; }
+            })();
+            const engine = _cloudHit ? 'lmstudio' : resolveEngine(ollamaUrl);
+            const useLmStudioSdk = !_cloudHit && engine === 'lmstudio' && !!this.options.lmStudioStreamer;
             let apiUrl = '';
             let aiResponseText = '';
             let buffer = '';
@@ -2754,6 +2762,35 @@ export class AgentExecutor {
     }): Promise<{ response: Response; engine: 'lmstudio' | 'ollama'; apiUrl: string }> {
         const { baseUrl, modelName, reqMessages, temperature } = params;
         const maxTokens = Math.max(256, params.maxTokens ?? 4096);
+
+        // Cloud provider 라우팅 — model id 가 'openrouter:' / 'anthropic:' / 'gemini:' 로 시작하면
+        // 해당 adapter 호출. body 는 OpenAI 호환 SSE 로 transform 되어 반환되므로
+        // 아래 로컬 엔진 경로의 consumer 가 동일하게 처리.
+        try {
+            const { parseModelPrefix, streamCloudCompletion } =
+                require('./features/providers') as typeof import('./features/providers');
+            const hit = parseModelPrefix(modelName);
+            if (hit) {
+                logInfo('AI streaming request (cloud).', { provider: hit.provider, model: hit.model });
+                const response = await streamCloudCompletion(this.context, hit, {
+                    messages: reqMessages.map((m) => ({ role: m.role as any, content: m.content })),
+                    temperature,
+                    maxTokens,
+                    signal: this.abortController?.signal,
+                });
+                if (!response.ok) {
+                    const errText = await response.text();
+                    throw new Error(`Cloud (${hit.provider}) ${response.status}: ${summarizeText(errText, 300)}`);
+                }
+                return { response, engine: 'lmstudio', apiUrl: `cloud://${hit.provider}/${hit.model}` };
+            }
+        } catch (e) {
+            // 모듈 로드 실패 / 매칭 안 됨 — 로컬 경로로 fall through.
+            // (단, 명시적으로 cloud routing 했는데 실패한 경우는 throw 되어 위에서 catch 됨.)
+            const msg = (e as Error)?.message ?? '';
+            if (msg.startsWith('Cloud (')) throw e;
+        }
+
         const numCtx = Math.max(2048, params.contextLength ?? 32768);
         const engine = resolveEngine(baseUrl);  // 사용자가 설정한 엔진만 사용
         const apiUrl = buildApiUrl(baseUrl, engine, 'chat');
@@ -2860,6 +2897,45 @@ export class AgentExecutor {
     }): Promise<{ text: string; stopReason?: string }> {
         const { baseUrl, modelName, engine, messages, temperature, signal } = params;
         const maxTokens = Math.max(256, params.maxTokens ?? 4096);
+
+        // Cloud routing — streaming Response 를 받아 끝까지 모아서 텍스트로 환원.
+        // Non-streaming 전용 endpoint 를 따로 두지 않고 stream 결과를 모으는 게 단순.
+        try {
+            const { parseModelPrefix, streamCloudCompletion } =
+                require('./features/providers') as typeof import('./features/providers');
+            const hit = parseModelPrefix(modelName);
+            if (hit) {
+                const response = await streamCloudCompletion(this.context, hit, {
+                    messages: messages.map((m) => ({ role: m.role as any, content: m.content })),
+                    temperature,
+                    maxTokens,
+                    signal,
+                });
+                if (!response.ok) {
+                    const errText = await response.text().catch(() => '');
+                    throw new Error(`Cloud (${hit.provider}) ${response.status}: ${summarizeText(errText, 200)}`);
+                }
+                // OpenAI 호환 SSE 를 통째로 읽어 delta.content 합치기.
+                const raw = await response.text();
+                let acc = '';
+                for (const line of raw.split('\n')) {
+                    const t = line.trim();
+                    if (!t.startsWith('data:')) continue;
+                    const payload = t.slice(5).trim();
+                    if (!payload || payload === '[DONE]') continue;
+                    try {
+                        const obj = JSON.parse(payload);
+                        const delta = obj?.choices?.[0]?.delta?.content;
+                        if (typeof delta === 'string') acc += delta;
+                    } catch { /* skip malformed */ }
+                }
+                return { text: acc, stopReason: 'stop' };
+            }
+        } catch (e) {
+            const msg = (e as Error)?.message ?? '';
+            if (msg.startsWith('Cloud (')) throw e;
+        }
+
         const numCtx = Math.max(2048, params.contextLength ?? 32768);
         const apiUrl = buildApiUrl(baseUrl, engine, 'chat');
         const variants = this.buildEngineMessageVariants(messages, engine);
diff --git a/src/features/astraOffice/view/runtime.ts b/src/features/astraOffice/view/runtime.ts
index fdb9626..ab7adba 100644
--- a/src/features/astraOffice/view/runtime.ts
+++ b/src/features/astraOffice/view/runtime.ts
@@ -496,6 +496,73 @@ setInterval(()=>{
   walkPath(k,[st.dock,pt,st.dock,[st.seatX,st.seatY]],()=>setSprite(k,'sit'));
 },9000);
 function activate(role){Object.keys(chars).forEach(k=>chars[k].classList.toggle('active',k===role))}
+
+// ── 검수 시나리오: 작성자를 검수자 옆으로 데려가기 + 안전거리 ──
+// 작성자(writer) 가 작업 끝낸 후 status='reviewing' 진입하면 검수자 책상 옆으로 이동.
+// 다른 캐릭터들과 겹치지 않도록 안전거리(>= SAFE_DIST px) 유지하면서 자리 후보 탐색.
+const SAFE_DIST = 36;
+function _isClearSpot(x, y, ignoreRole){
+  for(const k of Object.keys(chars)){
+    if(k === ignoreRole) continue;
+    const c = chars[k]; if(!c) continue;
+    const cx = parseFloat(c.style.left), cy = parseFloat(c.style.top);
+    const dx = cx - x, dy = cy - y;
+    if(Math.sqrt(dx*dx + dy*dy) < SAFE_DIST) return false;
+  }
+  return true;
+}
+function _findSpotNear(targetX, targetY, ignoreRole){
+  // 검수자 책상 주변 8방향 원형 탐색 — 60px 부터 시작해 비면 즉시 채택.
+  const offsets = [
+    [60, 0], [-60, 0], [0, -60], [0, 60],
+    [50, -40], [-50, -40], [50, 40], [-50, 40],
+    [80, 0], [-80, 0], [0, -70], [0, 70],
+  ];
+  for(const [dx, dy] of offsets){
+    const x = targetX + dx, y = targetY + dy;
+    // stage 경계.
+    if(x < 20 || y < 20 || x > (stage.offsetWidth - 60) || y > (stage.offsetHeight - 80)) continue;
+    if(_isClearSpot(x, y, ignoreRole)) return [x, y];
+  }
+  // 모든 후보 실패 — fallback 으로 그냥 target 옆 60px (겹쳐도 어쩔 수 없음).
+  return [targetX + 60, targetY];
+}
+/**
+ * writerRole 캐릭터를 reviewerRole 의 자리 근처로 walk. 도착 후 standing 자세로 face 만 회전.
+ * reviewing 모드 종료 시 _restoreWriterHome 으로 원위치.
+ */
+const _movedToReviewer = new Map(); // role → original home {x, y, face}
+function _walkToReviewer(writerRole, reviewerRole){
+  if(!writerRole || !reviewerRole) return;
+  if(writerRole === reviewerRole) return;
+  const writerCh = chars[writerRole], reviewerCh = chars[reviewerRole];
+  if(!writerCh || !reviewerCh) return;
+  if(_movedToReviewer.has(writerRole)) return; // 이미 가 있음
+  const rx = parseFloat(reviewerCh.style.left), ry = parseFloat(reviewerCh.style.top);
+  const [tx, ty] = _findSpotNear(rx, ry, writerRole);
+  const a = anim[writerRole]; if(!a) return;
+  // home 기억해뒀다가 reviewing 끝나면 복귀.
+  _movedToReviewer.set(writerRole, {
+    x: parseFloat(writerCh.style.left), y: parseFloat(writerCh.style.top), face: a.face,
+  });
+  walkPath(writerRole, [[tx, ty]], () => {
+    // 도착 후 검수자 쪽 face. 좌우 위치만 비교 (목적지가 reviewer 왼쪽인지 오른쪽인지).
+    if(a){ a.face = tx < rx ? 'R' : 'L'; }
+    setSprite(writerRole, 'sit');
+  });
+}
+function _restoreWriterHome(writerRole){
+  const saved = _movedToReviewer.get(writerRole);
+  if(!saved){
+    // 옮긴 적 없으면 그냥 sendHome.
+    sendHome(writerRole, 'sit');
+    return;
+  }
+  _movedToReviewer.delete(writerRole);
+  const a = anim[writerRole]; if(a) a.face = saved.face;
+  // station seat 좌표로 복귀 (saved.x/y 는 옛 home 이지만 그 동안 사용자 layout 편집이 있을 수 있어 station 우선).
+  sendHome(writerRole, 'sit');
+}
 function bubble(role,text){const ch=chars[role];if(!ch||!text)return;const b=document.createElement('div');b.className='bubble';b.textContent=text;b.style.left=(parseFloat(ch.style.left)+28)+'px';b.style.top=(parseFloat(ch.style.top)-6)+'px';stage.appendChild(b);setTimeout(()=>b.remove(),2400)}
 
 // ── 로그 → 말풍선 요약기 ──
@@ -547,6 +614,104 @@ function _bubbleFromLog(role, raw){
   _lastBubbleAt[role] = now;
   bubble(role, txt);
 }
+
+// ── 속마음 라이브러리 (refactor: inner-thought bubbles) ──
+// 각 직군이 작업 중 (mode='work') 무슨 생각을 하는지 — 자동 주기 emitter 가 6~9초마다
+// 활성 character 중 한 명을 골라 한 줄 띄움. 사용자가 "지금 이 캐릭터가 뭘 고민 중인지"
+// 느낌으로 알게. 로그 기반 _bubbleFromLog 와는 독립 — 둘 다 같은 throttle gate 통과.
+const INNER_THOUGHTS = {
+  ceo: {
+    work: ['전체 그림 다시 한번', '리스크는?', '우선순위 재배치', '누구한테 맡길까', '결정 미루지 말자'],
+    sit:  ['오늘 일정 확인…', '보고서 정리 시작', '커피 한 모금'],
+  },
+  planner: {
+    work: ['핵심 시나리오 빠진 거 없나', '측정 가능한 기준 추가', '범위 너무 넓어졌어', '한 문단으로 줄여보자', '독자 입장에서…'],
+    sit:  ['오늘 뭐부터 시작할까', '레퍼런스 한 번 더', '메모 다시 보자'],
+  },
+  researcher: {
+    work: ['출처 한 번 더 확인', '비슷한 사례 있나', '데이터 vs 추측', '반증 케이스 찾자', '이거 일반론 아냐?'],
+    sit:  ['검색 키워드 다듬기', '논문 한 편 더', '북마크 정리'],
+  },
+  designer: {
+    work: ['시각 위계 맞나', '여백 더 줄까', '컬러 톤 일관성', '모바일에선 어떻게', '사용자 흐름 막힘 없나'],
+    sit:  ['inspiration 좀…', '컴포넌트 라이브러리 봐야', '피그마 정리'],
+  },
+  developer: {
+    work: ['엣지 케이스 빠짐', '이거 깨질 거 같은데', '함수 너무 길어', '테스트부터 쓸까', '에러 처리 누락'],
+    sit:  ['이슈 목록 훑어', '리팩토링 백로그', '커밋 메시지 다듬기'],
+  },
+  qa: {
+    work: ['이 케이스는 어떻게', '입력 비어있으면', '동시성 문제 가능', 'race condition', '경계값 한 번 더'],
+    sit:  ['테스트 시나리오 정리', '회귀 케이스 추가', '버그 재현 절차'],
+  },
+  inspector: {
+    work: ['기획 의도 일치 여부', '과한 over-engineering', '시나리오 누락', '측정 기준 명확한가', '재작업 여부 판단'],
+    sit:  ['이전 검토 메모…', '체크리스트 정리', '기준 다듬기'],
+  },
+  support: {
+    work: ['일정 충돌 확인', '담당 명확한가', '리마인더 시점', '회의록 정리', '이해관계자 누락'],
+    sit:  ['오늘 처리할 것…', '캘린더 한 번 더', '미답 답장 확인'],
+  },
+};
+function _innerThoughtFor(agentKey, mode){
+  const bucket = INNER_THOUGHTS[agentKey];
+  if(!bucket) return null;
+  const pool = bucket[mode] || bucket.work || [];
+  if(!pool.length) return null;
+  return pool[Math.floor(Math.random()*pool.length)];
+}
+// 검수 중 작성자가 inspector 옆에 있을 때 띄울 "긴장한 작성자" 속마음 pool.
+const REVIEW_NERVOUS_THOUGHTS = [
+  '괜찮을까…', '재작업 안 나왔으면', '핵심은 다 들어갔지', '여기 빠뜨린 거 있나', '한 라운드면 통과해줘',
+];
+// 검수자가 keyword 형식으로 던지는 결론 어휘 — 로그 없을 때도 자체 emit.
+const REVIEWER_KEYWORD_BANK = [
+  ['시나리오 부족', '핵심 누락', '재작업 필요'],
+  ['승인', '기준 충족', '진행 OK'],
+  ['일반론', '구체화 필요', '예시 부족'],
+  ['중복', '간결화', 'over-engineering'],
+  ['엣지케이스', '경계값', '실패 케이스'],
+  ['측정 기준', '성공 정의', 'KPI'],
+];
+
+// 6~9초 random 간격으로 활성 character 중 하나에서 속마음 emit. mode 가 work / sit 인 것만.
+// 한 tick 에 *한 명만* 골라서 띄움 — 동시에 여러 풍선 뜨면 시각 부담.
+function _innerThoughtTick(){
+  // Reviewing 중: 검수자 본인은 keyword 던지고, 옮겨와 있는 작성자는 nervous thought.
+  if(_prevStatus === 'reviewing'){
+    const inspectorRole = roleMap['inspector'];
+    if(inspectorRole && chars[inspectorRole]){
+      // 50% 확률로 검수자가 keyword 던지기.
+      if(Math.random() < 0.5){
+        const set = REVIEWER_KEYWORD_BANK[Math.floor(Math.random()*REVIEWER_KEYWORD_BANK.length)];
+        const txt = set.join(' · ');
+        _bubbleFromLog(inspectorRole, txt);
+        return;
+      }
+    }
+    // 작성자 측 긴장 표현.
+    for(const r of _movedToReviewer.keys()){
+      if(Math.random() < 0.7){
+        const t = REVIEW_NERVOUS_THOUGHTS[Math.floor(Math.random()*REVIEW_NERVOUS_THOUGHTS.length)];
+        _bubbleFromLog(r, t);
+        return;
+      }
+    }
+  }
+  // 일반: 작업 중 또는 sit 인 char 중 1명에서 속마음.
+  const candidates = Object.keys(chars).filter(k => {
+    const a = anim[k]; if(!a) return false;
+    return a.mode === 'work' || a.mode === 'sit';
+  });
+  if(candidates.length === 0) return;
+  const working = candidates.filter(k => anim[k].mode === 'work');
+  const pool = working.length > 0 ? working : candidates;
+  const role = pool[Math.floor(Math.random()*pool.length)];
+  const st = stationByKey[role]; if(!st) return;
+  const text = _innerThoughtFor(st.agentKey, anim[role].mode);
+  if(text) _bubbleFromLog(role, text);
+}
+setInterval(_innerThoughtTick, 7500);
 // ── A. 상태 계층화 ──
 // 모든 phase event에 시퀀스를 큐에 넣으면 캐릭터가 끊임없이 걸어다녀 산만함.
 // 일반 상태(executing/reviewing/planning/analyzing 등)는 *정적 갱신*만 하고,
@@ -588,6 +753,8 @@ function _pct(v){
   return Math.max(0, Math.min(100, Math.round((typeof v === 'number' ? v : 0) * 100)));
 }
 let _prevStatus = null;
+// 마지막으로 inspector 가 아니었던 active role — reviewing 진입 시 *작성자* 후보.
+let _lastWriterRole = null;
 let _lastRenderedLog = null;
 function apply(s){
   _lastState = s; // D. 컨텍스트 메뉴 / 세부보기에서 사용.
@@ -682,9 +849,29 @@ function apply(s){
   if(st === 'reviewing') role = roleMap['inspector'] || role;
   // 활성 outline은 *항상* 즉시 반영 (시뮬레이션 없이도 누가 일하는지 보임).
   activate(role);
+  // inspector 가 아닌 active role 이 있으면 *작성자 후보* 로 기억 — 다음 reviewing 진입 시 이 사람이 검수자 옆으로 이동.
+  if(role && stationByKey[role] && stationByKey[role].agentKey !== 'inspector'){
+    _lastWriterRole = role;
+  }
   // 시뮬레이션은 *status 전환 + critical 진입* 에서만.
   const isPivot = CRITICAL_STATUSES.has(st);
   const isTransition = st !== _prevStatus;
+  // ── Reviewing 진입 / 종료 시 작성자 이동 ──
+  // status='reviewing' 진입: 직전 작성자(_lastWriterRole) 캐릭터를 검수자 책상 옆으로 walk.
+  // status='reviewing' 종료: 옮겨놓은 작성자들을 모두 원래 자리로 복귀.
+  if(isTransition){
+    if(st === 'reviewing'){
+      const inspectorRole = roleMap['inspector'];
+      if(_lastWriterRole && inspectorRole && _lastWriterRole !== inspectorRole){
+        _walkToReviewer(_lastWriterRole, inspectorRole);
+      }
+    } else if(_prevStatus === 'reviewing'){
+      // 검수 종료 — 옮겨놓은 모든 char 를 원위치.
+      for(const r of Array.from(_movedToReviewer.keys())){
+        _restoreWriterHome(r);
+      }
+    }
+  }
   if(isTransition){
     // 상태가 바뀔 때 작업 마무리한 캐릭터들 자리 정리(work→sit).
     Object.keys(chars).forEach(k => {
diff --git a/src/features/providers/anthropic.ts b/src/features/providers/anthropic.ts
new file mode 100644
index 0000000..de6c55c
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/anthropic.ts
@@ -0,0 +1,108 @@
+/**
+ * Anthropic Messages API adapter.
+ *
+ * 차이점 (OpenAI 와):
+ *   1. base URL: https://api.anthropic.com/v1
+ *   2. 인증: x-api-key: <key>  + anthropic-version: 2023-06-01
+ *   3. system prompt 는 messages 가 아니라 *top-level `system`* 필드
+ *   4. response stream 은 OpenAI 와 다른 event 형식 — streamHelpers.transformAnthropicStream 로 변환
+ *
+ * 향후 확장 여지 (이번 세션은 단순 streaming 만):
+ *   - prompt caching (`cache_control: {type: "ephemeral"}`) — 시스템 prompt 비용 90% 절감
+ *   - tool use — action tag 와 함께 쓰면 더 깔끔
+ */
+
+import * as vscode from 'vscode';
+import { StreamParams } from './types';
+import { readProviderConfig } from './providerConfig';
+import { transformAnthropicStream } from './streamHelpers';
+
+const BASE_URL = 'https://api.anthropic.com/v1';
+const API_VERSION = '2023-06-01';
+
+export async function streamAnthropic(
+    context: vscode.ExtensionContext,
+    params: StreamParams,
+): Promise<Response> {
+    const cfg = await readProviderConfig(context, 'anthropic');
+    if (!cfg.apiKey) {
+        return _errorResponse(401, 'Anthropic API key 가 설정되지 않았습니다. Settings 패널에서 등록해주세요.');
+    }
+
+    // system 메시지 분리 — Anthropic 은 system 을 top-level 로.
+    let systemPrompt = '';
+    const messages: Array<{ role: 'user' | 'assistant'; content: string }> = [];
+    for (const m of params.messages) {
+        if (m.role === 'system') {
+            // 여러 system 메시지가 있으면 합침 (Anthropic 은 한 개의 system 문자열만 받음).
+            systemPrompt += (systemPrompt ? '\n\n' : '') + m.content;
+        } else if (m.role === 'user' || m.role === 'assistant') {
+            // 연속된 같은 role 은 합쳐야 함 — Anthropic 은 role 교대 강제.
+            const last = messages[messages.length - 1];
+            if (last && last.role === m.role) {
+                last.content += '\n\n' + m.content;
+            } else {
+                messages.push({ role: m.role, content: m.content });
+            }
+        }
+    }
+
+    // Anthropic 은 첫 메시지가 user 여야 함 — assistant 로 시작하면 dummy user 추가.
+    if (messages.length === 0 || messages[0].role !== 'user') {
+        messages.unshift({ role: 'user', content: '(continue)' });
+    }
+
+    const body: any = {
+        model: params.model,
+        messages,
+        max_tokens: Math.max(1, params.maxTokens),
+        temperature: params.temperature,
+        stream: true,
+    };
+    if (systemPrompt) body.system = systemPrompt;
+
+    const upstream = await fetch(`${BASE_URL}/messages`, {
+        method: 'POST',
+        headers: {
+            'x-api-key': cfg.apiKey,
+            'anthropic-version': API_VERSION,
+            'Content-Type': 'application/json',
+            'Accept': 'text/event-stream',
+        },
+        body: JSON.stringify(body),
+        signal: params.signal,
+    });
+
+    if (!upstream.ok || !upstream.body) {
+        // 에러 응답은 그대로 반환 — caller 가 .text() 로 에러 메시지 추출.
+        return upstream;
+    }
+
+    // OpenAI-format SSE 로 transform 후 새 Response 로 wrap.
+    const transformed = transformAnthropicStream(upstream.body);
+    return new Response(transformed, {
+        status: 200,
+        headers: { 'Content-Type': 'text/event-stream' },
+    });
+}
+
+/**
+ * Anthropic 은 모델 list API 가 *없음* (공개) — 대신 *알려진 stable 모델* 의 하드코딩 목록을 반환.
+ * 사용자가 직접 정확한 model id 를 입력해도 동작 (validate 안 함).
+ */
+export function listAnthropicModels(): string[] {
+    return [
+        'claude-3-5-sonnet-20241022',
+        'claude-3-5-sonnet-20240620',
+        'claude-3-5-haiku-20241022',
+        'claude-3-opus-20240229',
+        'claude-3-sonnet-20240229',
+        'claude-3-haiku-20240307',
+    ];
+}
+
+function _errorResponse(status: number, msg: string): Response {
+    return new Response(JSON.stringify({ error: { message: msg } }), {
+        status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    });
+}
diff --git a/src/features/providers/gemini.ts b/src/features/providers/gemini.ts
new file mode 100644
index 0000000..777cfa8
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/gemini.ts
@@ -0,0 +1,108 @@
+/**
+ * Google Gemini Generative Language API adapter.
+ *
+ * 차이점 (OpenAI 와):
+ *   1. base URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
+ *   2. 인증: ?key=<api key>  (query parameter)
+ *   3. 메시지 형식: `contents: [{role: 'user'|'model', parts: [{text: '...'}]}]`
+ *      - 'system' role 없음. systemInstruction 으로 top-level 분리.
+ *      - 'assistant' → 'model' 로 rename.
+ *   4. response stream (alt=sse) 은 OpenAI 와 다른 JSON 구조 — streamHelpers.transformGeminiStream 으로 변환.
+ *
+ * 모델: gemini-2.0-flash-exp / gemini-1.5-pro / gemini-1.5-flash 등.
+ *   1M context window (gemini-1.5-pro), vision, 무료 tier 등 native 기능들.
+ */
+
+import * as vscode from 'vscode';
+import { StreamParams } from './types';
+import { readProviderConfig } from './providerConfig';
+import { transformGeminiStream } from './streamHelpers';
+
+const BASE_URL = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta';
+
+export async function streamGemini(
+    context: vscode.ExtensionContext,
+    params: StreamParams,
+): Promise<Response> {
+    const cfg = await readProviderConfig(context, 'gemini');
+    if (!cfg.apiKey) {
+        return _errorResponse(401, 'Gemini API key 가 설정되지 않았습니다. Settings 패널에서 등록해주세요.');
+    }
+
+    // system 분리.
+    let systemPrompt = '';
+    const contents: Array<{ role: 'user' | 'model'; parts: Array<{ text: string }> }> = [];
+    for (const m of params.messages) {
+        if (m.role === 'system') {
+            systemPrompt += (systemPrompt ? '\n\n' : '') + m.content;
+        } else {
+            const role: 'user' | 'model' = m.role === 'assistant' ? 'model' : 'user';
+            const last = contents[contents.length - 1];
+            if (last && last.role === role) {
+                // 같은 role 연속이면 parts 에 합침 — Gemini 도 role 교대 강제.
+                last.parts.push({ text: m.content });
+            } else {
+                contents.push({ role, parts: [{ text: m.content }] });
+            }
+        }
+    }
+    if (contents.length === 0 || contents[0].role !== 'user') {
+        contents.unshift({ role: 'user', parts: [{ text: '(continue)' }] });
+    }
+
+    const body: any = {
+        contents,
+        generationConfig: {
+            temperature: params.temperature,
+            maxOutputTokens: params.maxTokens,
+        },
+    };
+    if (systemPrompt) body.systemInstruction = { parts: [{ text: systemPrompt }] };
+
+    const url = `${BASE_URL}/models/${encodeURIComponent(params.model)}:streamGenerateContent?alt=sse&key=${encodeURIComponent(cfg.apiKey)}`;
+    const upstream = await fetch(url, {
+        method: 'POST',
+        headers: {
+            'Content-Type': 'application/json',
+            'Accept': 'text/event-stream',
+        },
+        body: JSON.stringify(body),
+        signal: params.signal,
+    });
+
+    if (!upstream.ok || !upstream.body) {
+        return upstream;
+    }
+
+    const transformed = transformGeminiStream(upstream.body);
+    return new Response(transformed, {
+        status: 200,
+        headers: { 'Content-Type': 'text/event-stream' },
+    });
+}
+
+/** Gemini 의 사용 가능 모델 list 조회. listModels endpoint 사용. */
+export async function listGeminiModels(context: vscode.ExtensionContext): Promise<string[]> {
+    const cfg = await readProviderConfig(context, 'gemini');
+    if (!cfg.apiKey) return [];
+    try {
+        const url = `${BASE_URL}/models?key=${encodeURIComponent(cfg.apiKey)}`;
+        const res = await fetch(url, { signal: AbortSignal.timeout(10000) });
+        if (!res.ok) return [];
+        const json: any = await res.json();
+        const arr = Array.isArray(json?.models) ? json.models : [];
+        // 'models/gemini-2.0-flash-exp' 형식 → 'gemini-2.0-flash-exp' 로 잘라서.
+        return arr
+            .filter((m: any) => Array.isArray(m?.supportedGenerationMethods) && m.supportedGenerationMethods.includes('generateContent'))
+            .map((m: any) => String(m?.name ?? '').replace(/^models\//, ''))
+            .filter(Boolean);
+    } catch {
+        return [];
+    }
+}
+
+function _errorResponse(status: number, msg: string): Response {
+    return new Response(JSON.stringify({ error: { message: msg } }), {
+        status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    });
+}
diff --git a/src/features/providers/index.ts b/src/features/providers/index.ts
new file mode 100644
index 0000000..8bb2512
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/index.ts
@@ -0,0 +1,69 @@
+/**
+ * Cloud LLM provider public API.
+ *
+ * 일반 호출 흐름:
+ *   1. agent.ts 의 chat 진입부에서 `parseModelPrefix(modelId)` 호출
+ *   2. null → local engine 경로 (옛 로직). 객체 → `streamCloudCompletion(context, hit, params)` 호출
+ *   3. Response 의 body 는 *OpenAI 호환 SSE* (transformer 가 변환해둠) → 기존 SSE 파서 그대로 소비
+ */
+
+import * as vscode from 'vscode';
+import { ProviderId, StreamParams, ChatMessage, parseModelPrefix, makeModelId, providerLabel } from './types';
+import { streamOpenRouter, listOpenRouterModels } from './openrouter';
+import { streamAnthropic, listAnthropicModels } from './anthropic';
+import { streamGemini, listGeminiModels } from './gemini';
+import { readProviderConfig, writeProviderConfig, readProviderStatus, ProviderConfig } from './providerConfig';
+
+export type { ProviderId, ChatMessage, StreamParams, ProviderConfig };
+export { parseModelPrefix, makeModelId, providerLabel, readProviderConfig, writeProviderConfig, readProviderStatus };
+
+/**
+ * Provider 별 stream adapter 로 dispatch. 항상 *OpenAI 호환 SSE* body 를 가진 Response 반환.
+ * 에러 (인증 실패 / 4xx / 5xx) 시 .ok=false 인 Response — caller 가 .text() 로 메시지 추출.
+ */
+export async function streamCloudCompletion(
+    context: vscode.ExtensionContext,
+    hit: { provider: ProviderId; model: string },
+    params: Omit<StreamParams, 'model'>,
+): Promise<Response> {
+    const fullParams: StreamParams = { ...params, model: hit.model };
+    switch (hit.provider) {
+        case 'openrouter': return streamOpenRouter(context, fullParams);
+        case 'anthropic':  return streamAnthropic(context, fullParams);
+        case 'gemini':     return streamGemini(context, fullParams);
+    }
+}
+
+/**
+ * 활성화된 provider 들의 model id 목록을 한 번에 — sidebar 드롭다운에 합칠 때 사용.
+ * 각 모델 id 는 `provider:` prefix 가 붙어 반환되므로 parseModelPrefix 와 1:1 매칭.
+ */
+export async function listAllCloudModels(context: vscode.ExtensionContext): Promise<Array<{
+    id: string;
+    provider: ProviderId;
+    label: string;
+}>> {
+    const out: Array<{ id: string; provider: ProviderId; label: string }> = [];
+    const tasks: Array<Promise<void>> = [];
+
+    const orCfg = await readProviderConfig(context, 'openrouter');
+    if (orCfg.enabled && orCfg.apiKey) {
+        tasks.push(listOpenRouterModels(context).then((ids) => {
+            for (const id of ids) out.push({ id: makeModelId('openrouter', id), provider: 'openrouter', label: `OpenRouter · ${id}` });
+        }));
+    }
+    const anCfg = await readProviderConfig(context, 'anthropic');
+    if (anCfg.enabled && anCfg.apiKey) {
+        for (const id of listAnthropicModels()) {
+            out.push({ id: makeModelId('anthropic', id), provider: 'anthropic', label: `Anthropic · ${id}` });
+        }
+    }
+    const geCfg = await readProviderConfig(context, 'gemini');
+    if (geCfg.enabled && geCfg.apiKey) {
+        tasks.push(listGeminiModels(context).then((ids) => {
+            for (const id of ids) out.push({ id: makeModelId('gemini', id), provider: 'gemini', label: `Gemini · ${id}` });
+        }));
+    }
+    await Promise.all(tasks);
+    return out;
+}
diff --git a/src/features/providers/openrouter.ts b/src/features/providers/openrouter.ts
new file mode 100644
index 0000000..af425af
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/openrouter.ts
@@ -0,0 +1,75 @@
+/**
+ * OpenRouter — OpenAI 호환 API. 별도 transform 없이 fetch Response 를 그대로 반환.
+ *
+ * Base: https://openrouter.ai/api/v1
+ *   POST /chat/completions  — OpenAI 형식 그대로. stream:true 면 SSE.
+ *   GET  /models             — 사용 가능 모델 목록.
+ *
+ * 인증: Authorization: Bearer <api key>
+ * 권장 헤더: HTTP-Referer / X-Title — OpenRouter 가 leaderboard / 분석에 사용 (선택).
+ */
+
+import * as vscode from 'vscode';
+import { StreamParams } from './types';
+import { readProviderConfig } from './providerConfig';
+
+const BASE_URL = 'https://openrouter.ai/api/v1';
+
+export interface OpenRouterModel {
+    id: string;
+    name?: string;
+    context_length?: number;
+    pricing?: { prompt: string; completion: string };
+}
+
+export async function streamOpenRouter(
+    context: vscode.ExtensionContext,
+    params: StreamParams,
+): Promise<Response> {
+    const cfg = await readProviderConfig(context, 'openrouter');
+    if (!cfg.apiKey) {
+        return _errorResponse(401, 'OpenRouter API key 가 설정되지 않았습니다. Settings 패널에서 등록해주세요.');
+    }
+    const body = {
+        model: params.model,
+        messages: params.messages.map((m) => ({ role: m.role, content: m.content })),
+        stream: true,
+        temperature: params.temperature,
+        max_tokens: params.maxTokens,
+    };
+    return fetch(`${BASE_URL}/chat/completions`, {
+        method: 'POST',
+        headers: {
+            'Authorization': `Bearer ${cfg.apiKey}`,
+            'Content-Type': 'application/json',
+            'Accept': 'text/event-stream',
+            'HTTP-Referer': 'https://github.com/g1nation/locallm', // OpenRouter analytics
+            'X-Title': 'Astra',
+        },
+        body: JSON.stringify(body),
+        signal: params.signal,
+    });
+}
+
+export async function listOpenRouterModels(context: vscode.ExtensionContext): Promise<string[]> {
+    const cfg = await readProviderConfig(context, 'openrouter');
+    if (!cfg.apiKey) return [];
+    try {
+        const res = await fetch(`${BASE_URL}/models`, {
+            headers: { 'Authorization': `Bearer ${cfg.apiKey}` },
+            signal: AbortSignal.timeout(10000),
+        });
+        if (!res.ok) return [];
+        const json: any = await res.json();
+        const arr = Array.isArray(json?.data) ? json.data : [];
+        return arr.map((m: any) => String(m?.id ?? '')).filter(Boolean);
+    } catch {
+        return [];
+    }
+}
+
+function _errorResponse(status: number, msg: string): Response {
+    return new Response(JSON.stringify({ error: { message: msg } }), {
+        status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    });
+}
diff --git a/src/features/providers/providerConfig.ts b/src/features/providers/providerConfig.ts
new file mode 100644
index 0000000..0be123f
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/providerConfig.ts
@@ -0,0 +1,78 @@
+/**
+ * Provider 별 API key + enable 토글 저장소.
+ *
+ * 설계:
+ *   - API key 자체는 vscode.SecretStorage (secrets) 에 — settings.json / Settings Sync 침범 안 받음.
+ *   - enabled 토글은 일반 settings (g1nation.providers.<id>.enabled) — 사용자가 패널에서 토글 시 read/write.
+ *
+ * Secret 저장 key 네이밍: `g1nation.providers.<id>.apiKey`. 동일 인터페이스로 향후 provider 추가.
+ */
+
+import * as vscode from 'vscode';
+import { ProviderId } from './types';
+
+export interface ProviderConfig {
+    enabled: boolean;
+    apiKey: string;
+    /** Provider-specific default model (없으면 사용자가 매번 선택). */
+    defaultModel: string;
+}
+
+function _secretKey(id: ProviderId): string {
+    return `g1nation.providers.${id}.apiKey`;
+}
+
+function _settingsScope(id: ProviderId): vscode.WorkspaceConfiguration {
+    return vscode.workspace.getConfiguration(`g1nation.providers.${id}`);
+}
+
+export async function readProviderConfig(context: vscode.ExtensionContext, id: ProviderId): Promise<ProviderConfig> {
+    const s = _settingsScope(id);
+    const apiKey = (await context.secrets.get(_secretKey(id))) ?? '';
+    return {
+        enabled: !!s.get<boolean>('enabled', false),
+        apiKey,
+        defaultModel: s.get<string>('defaultModel', '') ?? '',
+    };
+}
+
+/**
+ * patch 의 필드만 갱신.
+ *   - enabled / defaultModel → settings (Global target)
+ *   - apiKey → secrets (set if truthy, delete if empty string)
+ */
+export async function writeProviderConfig(
+    context: vscode.ExtensionContext,
+    id: ProviderId,
+    patch: Partial<ProviderConfig>,
+): Promise<void> {
+    const s = _settingsScope(id);
+    if (typeof patch.enabled === 'boolean') {
+        await s.update('enabled', patch.enabled, vscode.ConfigurationTarget.Global);
+    }
+    if (typeof patch.defaultModel === 'string') {
+        await s.update('defaultModel', patch.defaultModel || undefined, vscode.ConfigurationTarget.Global);
+    }
+    if (typeof patch.apiKey === 'string') {
+        const key = patch.apiKey.trim();
+        if (key) {
+            await context.secrets.store(_secretKey(id), key);
+        } else {
+            await context.secrets.delete(_secretKey(id));
+        }
+    }
+}
+
+/** SettingsPanel 표시용 — secret 값 자체는 노출 X. 설정 여부만 boolean. */
+export async function readProviderStatus(context: vscode.ExtensionContext, id: ProviderId): Promise<{
+    enabled: boolean;
+    hasApiKey: boolean;
+    defaultModel: string;
+}> {
+    const cfg = await readProviderConfig(context, id);
+    return {
+        enabled: cfg.enabled,
+        hasApiKey: !!cfg.apiKey,
+        defaultModel: cfg.defaultModel,
+    };
+}
diff --git a/src/features/providers/streamHelpers.ts b/src/features/providers/streamHelpers.ts
new file mode 100644
index 0000000..adfef6b
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/streamHelpers.ts
@@ -0,0 +1,144 @@
+/**
+ * Stream transformer — provider 별 SSE 형식을 *OpenAI 호환* SSE 로 변환.
+ *
+ * 이렇게 하면 agent.ts 의 기존 SSE 파서 (`data: {...delta...}` 형식 가정) 가 변경 없이
+ * 모든 provider 출력을 같은 코드 경로로 소비할 수 있다. 신규 provider 가 들어와도
+ * adapter 하나만 추가하면 됨 (consumer 무손상).
+ *
+ * 변환 후 출력 형식 (OpenAI Chat Completions stream):
+ *   data: {"choices":[{"delta":{"content":"안녕"},"index":0}]}\n\n
+ *   data: {"choices":[{"delta":{"content":" 반가"},"index":0}]}\n\n
+ *   data: [DONE]\n\n
+ */
+
+/**
+ * Anthropic Messages API streaming → OpenAI SSE.
+ *
+ * Anthropic 이벤트 형식 (SSE):
+ *   event: message_start\ndata: {...}
+ *   event: content_block_start\ndata: {...}
+ *   event: content_block_delta\ndata: {"delta":{"type":"text_delta","text":"안녕"}}
+ *   event: content_block_stop\ndata: {...}
+ *   event: message_delta\ndata: {"usage": {...}}
+ *   event: message_stop\ndata: {...}
+ *
+ * 변환:
+ *   - content_block_delta 의 text → OpenAI delta.content 한 chunk
+ *   - message_stop → [DONE]
+ *   - 그 외 이벤트 무시 (tool_use 등은 향후)
+ */
+export function transformAnthropicStream(input: ReadableStream<Uint8Array>): ReadableStream<Uint8Array> {
+    return _transformSse(input, _anthropicEventToOpenAI);
+}
+
+/**
+ * Gemini streamGenerateContent (alt=sse) → OpenAI SSE.
+ *
+ * Gemini SSE chunk 형식:
+ *   data: {"candidates":[{"content":{"parts":[{"text":"안녕"}],"role":"model"}}]}
+ *   data: {"candidates":[{"content":{"parts":[{"text":" 반가"}],"role":"model"}}]}
+ *   ... (stream 끝나면 connection close — 별도 [DONE] 없음)
+ *
+ * 변환:
+ *   - candidates[0].content.parts[*].text → OpenAI delta.content 로 합쳐 emit
+ *   - 스트림 종료 후 [DONE] 마커 1회 emit (consumer 호환)
+ */
+export function transformGeminiStream(input: ReadableStream<Uint8Array>): ReadableStream<Uint8Array> {
+    return _transformSse(input, _geminiEventToOpenAI);
+}
+
+// ────────────── 내부 헬퍼 ──────────────
+
+type EventToOpenAI = (eventName: string | null, dataLine: string) => string | null;
+
+/**
+ * 공통 SSE 파서 + 변환기. line 단위로 input stream 을 읽어
+ *   `event: X` + `data: {...}` 블록 단위로 모아서 변환기에 전달.
+ * 변환기가 null 이 아닌 OpenAI-format SSE 문자열을 돌려주면 output 으로 emit.
+ * 스트림 종료 시 'data: [DONE]' 자동 추가.
+ */
+function _transformSse(
+    input: ReadableStream<Uint8Array>,
+    convert: EventToOpenAI,
+): ReadableStream<Uint8Array> {
+    const decoder = new TextDecoder();
+    const encoder = new TextEncoder();
+    let buffer = '';
+    let pendingEvent: string | null = null;
+    const reader = input.getReader();
+
+    return new ReadableStream<Uint8Array>({
+        async pull(controller) {
+            try {
+                const { value, done } = await reader.read();
+                if (done) {
+                    // 종료 시 [DONE] 마커.
+                    controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n'));
+                    controller.close();
+                    return;
+                }
+                buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
+                let idx: number;
+                while ((idx = buffer.indexOf('\n')) >= 0) {
+                    const line = buffer.slice(0, idx).replace(/\r$/, '');
+                    buffer = buffer.slice(idx + 1);
+                    if (line === '') {
+                        // blank line 은 event 종료 — 아무것도 안 함 (data 누적 X — 본 구현은 1줄 1이벤트 가정)
+                        pendingEvent = null;
+                        continue;
+                    }
+                    if (line.startsWith(':')) continue; // comment
+                    if (line.startsWith('event:')) {
+                        pendingEvent = line.slice(6).trim();
+                        continue;
+                    }
+                    if (line.startsWith('data:')) {
+                        const dataLine = line.slice(5).trim();
+                        if (!dataLine) continue;
+                        const out = convert(pendingEvent, dataLine);
+                        if (out) controller.enqueue(encoder.encode(out));
+                        // pendingEvent 는 blank line 이 와야 reset — Anthropic 처럼 한 event 에 여러 data 가능
+                    }
+                }
+            } catch (e) {
+                controller.error(e);
+            }
+        },
+        cancel() {
+            reader.cancel().catch(() => { /* ignore */ });
+        },
+    });
+}
+
+function _anthropicEventToOpenAI(eventName: string | null, dataLine: string): string | null {
+    if (eventName !== 'content_block_delta') return null;
+    try {
+        const obj = JSON.parse(dataLine);
+        const text = obj?.delta?.text;
+        if (typeof text !== 'string' || !text) return null;
+        const openai = { choices: [{ delta: { content: text }, index: 0 }] };
+        return `data: ${JSON.stringify(openai)}\n\n`;
+    } catch {
+        return null;
+    }
+}
+
+function _geminiEventToOpenAI(_eventName: string | null, dataLine: string): string | null {
+    try {
+        const obj = JSON.parse(dataLine);
+        const parts = obj?.candidates?.[0]?.content?.parts;
+        if (!Array.isArray(parts)) return null;
+        const text = parts.map((p: any) => (typeof p?.text === 'string' ? p.text : '')).join('');
+        if (!text) return null;
+        const openai = { choices: [{ delta: { content: text }, index: 0 }] };
+        return `data: ${JSON.stringify(openai)}\n\n`;
+    } catch {
+        return null;
+    }
+}
+
+// 단위테스트용 — 변환 helper 들을 그대로 노출.
+export const _internals = {
+    anthropicEventToOpenAI: _anthropicEventToOpenAI,
+    geminiEventToOpenAI: _geminiEventToOpenAI,
+};
diff --git a/src/features/providers/types.ts b/src/features/providers/types.ts
new file mode 100644
index 0000000..e7b7707
--- /dev/null
+++ b/src/features/providers/types.ts
@@ -0,0 +1,63 @@
+/**
+ * Cloud LLM provider routing — model id prefix → provider id 매핑.
+ *
+ * Prefix 규칙:
+ *   openrouter:anthropic/claude-3.5-sonnet  → { provider: 'openrouter', model: 'anthropic/claude-3.5-sonnet' }
+ *   anthropic:claude-3-5-sonnet-20241022    → { provider: 'anthropic',  model: 'claude-3-5-sonnet-20241022' }
+ *   gemini:gemini-2.0-flash-exp             → { provider: 'gemini',     model: 'gemini-2.0-flash-exp' }
+ *   gemma4:e2b                              → null  (local: Ollama / LM Studio 가 처리)
+ *
+ * 왜 prefix 인가:
+ *   - 같은 model name 이 OpenRouter / Anthropic 직통에 동시 존재 가능 — 출처를 명시해야 라우팅 모호성 없음.
+ *   - sidebar 의 모델 dropdown 에 표시 시 그룹화 ('OpenRouter · ...' 등) 가능.
+ *   - 옛 사용자 model 설정 ('gemma4:e2b') 은 prefix 없으니 자동으로 local 경로.
+ */
+
+export type ProviderId = 'openrouter' | 'anthropic' | 'gemini';
+
+export interface ChatMessage {
+    role: 'system' | 'user' | 'assistant';
+    content: string;
+}
+
+export interface StreamParams {
+    model: string;
+    messages: ChatMessage[];
+    temperature: number;
+    maxTokens: number;
+    signal?: AbortSignal;
+}
+
+const PROVIDER_PREFIXES: ReadonlyArray<{ prefix: string; id: ProviderId }> = [
+    { prefix: 'openrouter:', id: 'openrouter' },
+    { prefix: 'anthropic:', id: 'anthropic' },
+    { prefix: 'gemini:', id: 'gemini' },
+];
+
+/**
+ * model id 의 prefix 를 분석해서 provider 와 실제 모델명 분리.
+ * prefix 매칭 안 되면 null — 호출자는 local engine 경로로.
+ */
+export function parseModelPrefix(modelId: string): { provider: ProviderId; model: string } | null {
+    if (!modelId) return null;
+    for (const { prefix, id } of PROVIDER_PREFIXES) {
+        if (modelId.startsWith(prefix)) {
+            return { provider: id, model: modelId.slice(prefix.length) };
+        }
+    }
+    return null;
+}
+
+/** 역변환 — provider + 실제 model → prefixed id. UI / config 저장용. */
+export function makeModelId(provider: ProviderId, model: string): string {
+    return `${provider}:${model}`;
+}
+
+/** UI 표시용 짧은 라벨. */
+export function providerLabel(p: ProviderId): string {
+    switch (p) {
+        case 'openrouter': return 'OpenRouter';
+        case 'anthropic': return 'Anthropic';
+        case 'gemini': return 'Gemini';
+    }
+}
diff --git a/src/sidebarProvider.ts b/src/sidebarProvider.ts
index 3c97c14..bee324f 100644
--- a/src/sidebarProvider.ts
+++ b/src/sidebarProvider.ts
@@ -3883,6 +3883,18 @@ export class SidebarChatProvider implements vscode.WebviewViewProvider, BridgeIn
                 }
             }
 
+            // Cloud provider 모델 합치기 — 활성화된 provider 의 모델들이 dropdown 끝에 추가됨.
+            // 각 모델 id 는 'openrouter:...' 등 prefix 포함이라 사용자가 선택 시 agent 가 cloud 로 라우팅.
+            try {
+                const { listAllCloudModels } = await import('./features/providers');
+                const cloudModels = await listAllCloudModels(this._context);
+                for (const m of cloudModels) {
+                    if (!models.includes(m.id)) models.push(m.id);
+                }
+            } catch (e) {
+                logInfo('Cloud model list failed (non-fatal).', { error: (e as any)?.message ?? String(e) });
+            }
+
             this._view.webview.postMessage({ type: 'modelsList', value: { models, selected: defaultModel, loadedModels } });
         } catch (err) {
             logError('Model list update failed.', err);