超越巨型模型：为什么AI编排是新的架构

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。