本文讨论一套面向企业应用的多模型路由网关方案。系统沿用现有模型接口，在网关内部完成请求规范化、上下文整理、能力需求识别、模型选择、供应商适配、结果校验和故障回退。路由器不直接预测模型名称，而是判断任务需要的基础能力及难度，再结合模型能力画像、接口支持、成本、延迟和合规限制完成选模。文章同时说明了上下文管理、能力维度设计、模型评测、轻量路由模型选型、训练数据构造、策略引擎和数据闭环等关键环节，并列出仍需通过企业内部数据验证的问题。

本社团课程专为零基础新生设计，旨在揭开大模型的神秘面纱。我们将从核心原理出发，让你理解AI并非无所不能的“神”，而是一个有“脾气”的强大工具。课程将系统教授上下文管理、提示词工程（R-T-F-E公式）等实用技巧，并展示AI在编码、创意领域的应用。最终，你将学会如何根据任务需求，在众多开源与闭源模型中做出明智选择，成为一名高效、理性的AI使用者，真正将AI融入学习与工作流。

一种基于LLM Agent的瀑布模型Agent模拟实现方案，通过LLM Agent分别扮演不同角色，并按照瀑布模型的阶段划分任务

本文记录了一些自己常用的大模型提示词。