很多人把多模型架构想得很复杂，其实可以非常朴素。

雨沁

很多人把多模型架构想得很复杂，其实可以非常朴素。


比如装多台 OpenClaw，接不同级别的大模型。

架构思路只有一句话：
贵的负责思考，便宜的负责执行。

第一步，用最强模型从 0 到 1 跑流程。

让它：
• 反复试错
• 找最优路径
• 把隐性判断说清楚
• 把边界条件列出来

最后沉淀成一份标准化 SOP。

第二步，把 SOP 封装成 skill，丢进内部的 OpenClaw skill 仓库。

这一步很关键。
因为一旦抽象成 skill，它就变成了可复用资产，而不是一次性对话。
第三步，上小模型批量执行。

同系列的更好，比如 GPT 系内部，或 Claude 系内部。

顶级模型像“研发总监”。
便宜模型像“流水线工人”。

研发总监把菜单设计好，
后厨按照标准出餐。

真正值钱的不是模型能力本身，
而是你内部不断累积的 skill 库。

当你的 skill 越来越多，
就等于拥有了一套可复制的 Agent 生产线。
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