别押一个万能模型：把 AI 当成工程团队来编排
AI Agent模型编排工程方法论
核心观点
AI 系统的核心不是挑一个万能模型，而是按研究、规划、执行、评审、决策拆成多模型协作链路。
框架能提升稳定性和复用性，但底层模型能力差距会直接限制任务上限。
低成本模型更适合初稿和批量执行，高风险决策与最终定版仍应交给强模型。
可执行建议
把自己的 AI 工作流拆成研究、规划、执行、评审、决策五层，并为每层指定默认模型。
将低成本模型先用于草稿、批量生成和测试，不要直接用于最终决策。
为关键产出增加独立评审模型，至少让一个模型负责逻辑和用户体验，另一个模型负责安全与代码风险。
展开知识正文
当天最有价值的模型讨论，不是简单比较 DeepSeek、GPT、Claude 谁更强，而是把模型能力拆成岗位分工。Alex 提出的混动模式很清晰：Research Layer 用 Perplexity / Google 做信息收集，Planning Layer 用 Opus 拆需求、架构和任务，Execution Layer 用 DeepSeek 或低成本模型生成代码、测试、文档初稿，Review Layer 用 GPT 看产品、表达、逻辑和用户体验，用 Sonnet 看安全、权限、合规和代码风险，最后再由 Opus 做合并取舍。
这个框架回应了群里对国产模型、Codex、Claude Code 的争论：框架很重要，但不能弥补底层模型的能力差距。Taylor 认为框架在项目里的权重大约只有 20%-30%，Responses API 与 Chat Completions 的能力差异会直接决定可做的任务边界。更务实的结论是：不要把低成本模型伪装成强模型，也不要期待一个模型包办所有环节；应该用任务边界、成本结构和风险等级来决定谁负责哪一层。