多智能体编排器选型两难:便宜模型放水,贵模型烧钱
Muted_Ad_9442 · reddit · 2026-09-03
一位开发者分享了多智能体系统的实战配置与选型难题。
现有架构:四个角色按判断需求分层,每个角色挂模型链,首选被限流就降级——
- planner:顶级推理模型优先(决策成本高)
- validator / worker:中档模型为主
- mechanical:便宜快速模型(纯机械编辑)
编排器的两难:它既做纯文书工作(读模板、派发任务、回写计划文件),又做判断工作(发现任务做错、分辨失败是真是假、防止并行任务互踩)。
- 用顶级推理模型:成本高到肉眼可见,两三个机械任务就烧钱明显
- 换小模型:什么都答应。子 agent 什么都没干却返回成功码,便宜编排器直接记为完成
当前的折中方案:拆分角色——便宜模型负责派发和记账,只在真正需要判断的地方(这个发现是不是真的、修还是记录)调用大模型。复盘日志发现这类判断调用约十分之一,但出错的损失几乎全在这里。
作者在征求社区经验:大家用什么跑编排器、有没有人做过这种拆分、小模型如何避免接受坏结果。
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