如何构建一个成本高效的AI代理，采用分层模型路由

许多AI代理教程错误地将所有任务分配给最昂贵的模型。

本文提出了一种分层路由系统，根据任务需求将任务分配给更便宜的模型，从而降低成本。

通过Python进行简单检查，仅在必要时调用复杂模型，显著减少每个URL的审计成本。

分层路由系统包括三个层级：第一层使用确定性Python检查，第二层使用Claude Haiku处理模糊情况，第三层使用Claude Sonnet进行语义判断。

第一层的检查不需要API调用，完全依赖Python字符串操作。

第二层处理需要进一步判断的模糊情况，调用Claude Haiku，成本低廉。

第三层在需要语义判断时调用Claude Sonnet，适用于复杂的审计任务。

路由器函数audit_url()是公共接口，负责根据任务需求选择合适的层级进行处理。

在API调用失败时，系统能够优雅地回退到第一层检查，确保审计过程不崩溃。

该模式不仅适用于SEO审计，还可以应用于其他混合复杂度任务的代理系统。