news 2026/5/6 12:30:55

第28篇:Vibe Coding时代:LangGraph 多模型路由实战,解决不同任务都用同一个模型导致成本高、效果不稳的问题

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张小明

前端开发工程师

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第28篇:Vibe Coding时代:LangGraph 多模型路由实战,解决不同任务都用同一个模型导致成本高、效果不稳的问题

第28篇:Vibe Coding时代:LangGraph 多模型路由实战,解决不同任务都用同一个模型导致成本高、效果不稳的问题


一、问题场景:所有节点都用最强模型,成本很快爆了

很多 Agent 项目一开始会这样写:

llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o")

然后所有节点都用它:

需求分析 代码生成 代码审查 RAG 总结 commit message 风险判断 格式转换

效果可能不错,但成本很高。

更重要的是,不同任务对模型能力要求不同:

需求分类:小模型够用 commit message:小模型够用 代码生成:需要强模型 代码审查:需要强模型 格式转换:小模型够用 安全判断:可能需要强模型

本文要解决:

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