一个 Agent 干所有活，不如让每个子任务自己去找最合适的模型。Hermes Agent 最近搭了一套多模型分工：主 Agent 接到任务后，自己判断该派给谁，快活给快模型，难活给强模型。
做法是装上 Nous Research 的 advanced-delegation 插件，在 Nous Portal 上配了两条路由，然后给主 Agent 一条指令、两个任务，让它自己分流：
快任务走轻模型。给 Python 的 heapq 写一段快速摘要，派给了 Claude Haiku 5.5，3.0 秒返回。
难任务走强模型。一道五海盗逻辑谜题，派给了高推理档位的 Claude Opus 5.5，9.3 秒解出。
两次分流都是主 Agent 自己选的路，不用人工指定。整个过程跑下来，轻任务不占强模型的 expensive 算力，难任务也不被轻模型拖后腿。
这套打法可以直接搬到日常 Agent 工作流里：先按任务难度把活分成快慢两档，快档挂便宜快的模型，慢档挂推理强的模型，中间再留一轮强模型复核。路由配好一次，后面每次派活都是主 Agent 自己决定。
正文完