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多模型编排实战:让多个大模型协同工作的架构设计与实现
2026.05.30 |
youres
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为什么单一模型不够用了 去年我给公司搭建AI客服系统,用一个GPT-4模型包打天下。结果发现几个问题:成本高得离谱(每天API费用两百多),简单问题用大模型纯属浪费,复杂推理又经常超时。后来改成多模型协同架构,成本降了70%,响应速度提升了3倍。 这篇文章记录我设计多模型编排系统的完整过程,适合有一定Agent开发基础、想优化AI系统性价比的技术人。 多模型编排的核心逻辑 多模型编排不是简单的负载均衡,而是根据任务特征动态路由到最合适的模型。一个完整的编排系统包含四个组件:...
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OpenClaw记忆系统架构设计详解:构建智能Agent的长期记忆能力
2026.05.27 |
youres
| 143次围观
为什么记忆系统决定了AI Agent的智商上限当我第一次深入OpenClaw源码时,最让我震撼的不是它的工具调用能力,而是它的记忆系统设计。很多开发者关注Agent能不能调用API、能不能操作浏览器,却忽略了一个根本问题:Agent如何记住过去、学习成长、形成个性化服务能力?传统的聊天机器人每次对话都是全新的开始,而真正的智能Agent需要像人类一样,有短期工作记忆、长期经验积累、以及能够跨会话学习和进化的能力。OpenClaw的记忆系统正是为了解决这个问题而设计的。Open...
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