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在一个团队里混用任意模型
在该花钱的地方用强模型、其余地方用便宜模型——在同一个团队、同一次运行里。
01 问题
问题在哪。
整条流水线用一个模型，要么在简单步骤上多花钱，要么在难的那步上力不从心。而拆分提供方通常意味着各立一套客户端、再手工把它们的输出粘起来。
02 做法
open-multi-agent 怎么做。
每个智能体各自指定模型，它们在一个团队里协作——Anthropic、OpenAI、Gemini、本地 Ollama，或任意兼容 OpenAI 的端点，自由混编。一份 thinking 配置跨提供方映射，modelRouting 把工作送到合适的档位，onTrace span 让你看清每个智能体的成本与延迟，而非靠猜。
03 适用
何时合适。
当不同步骤的难度与成本画像确实不同、你想要一个团队而非在 Node 应用旁再立一个 Python 服务时，这种形态很合适。如果单个模型就能从容覆盖整件事，你不需要混编。
// 企业服务
要把它用到生产环境？
open-multi-agent 采用 MIT 许可、可自行免费运行。当你需要在期限内交付、集成，或获得支持时，元定义科技（YuanASI）提供商业交付与支持。