现在很多人手里都有好几个 AI 套餐了，GPT、Claude、Gemini、DeepSeek……问题是怎么把这些模型真正结合起来，而不是一会儿用这个，一会儿用那个。多模型协作其实可以很简单，就三个步骤。
第一步，一个模型负责理解需求、制定方案。第二步，一个模型负责具体执行，把代码写出来。第三步，另一个模型负责独立审查，发现问题再反馈修改。
但最关键的不是谁负责什么，而是让它们共享同一套需求、代码和执行结果，尽量减少中间的信息损失。至于具体用哪个模型，完全可以根据各自的优势自由组合。
模型是可以替换的，协作流程才是应该沉淀下来的东西。这比单纯讨论哪个模型更强，更值得折腾。
想直接上手的话，有几个相关的开源项目可以研究：
Cezar：多模型工作流编排
https://github.com/open-mercato/cezar
Orka：代码审查与质量控制
https://github.com/Dusttoo/orka
Hydra：多模型智能路由与协作
https://github.com/krowxx/hydra
AGTX：多 Agent 任务调度
https://github.com/thereal4th/AGTX
正文完