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超越巨型模型：为什么AI编排是新的架构
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
AI编排将多个专业模型和工具整合为更强大的系统。随着AI行业的发展，开发者关注模型的协同工作。现代AI应用分为模型层、工具层和编排层，编排层负责协调任务和工具调用。有效的路由器是成功的关键，确保请求正确引导到合适的模型。未来的AI编排将致力于将专业模型组合成更高效的系统。
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关键要点
- AI编排将多个专业模型和工具整合为更强大的系统。
- 开发者关注如何使多个模型协同工作，而非单一模型的优劣。
- 现代AI应用分为模型层、工具层和编排层，编排层负责协调任务和工具调用。
- 有效的路由器是成功的关键，确保请求正确引导到合适的模型。
- AI编排的未来将致力于将专业模型组合成更高效的系统。
- 模型层包括各种大型语言模型和专业模型，每个模型具有特定能力。
- 工具层使语言模型能够与外部世界交互，包括网络搜索和API调用。
- 编排层负责决定调用哪个模型、何时调用工具以及如何处理失败。
- 编排框架正在标准化AI系统的构建，形成持久的架构模式。
- 链模式、RAG模式和多代理模式是三种主要的编排模式，适用于不同类型的问题。
- 路由器是编排系统的核心，决定请求的处理路径，影响系统的成功与否。
- 并非所有AI应用都需要编排，简单任务可以使用单一模型。
- 编排适用于需要多种能力、外部数据或操作、可靠性和成本优化的场景。
- AI编排标志着该领域的成熟，未来将更多关注如何架构AI系统。
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