最近在折腾 AI Agent 的时候有个问题一直绕不开单靠一个模型干活总有种有力使不出的憋屈感。写文档的时候 Kimi K3 的长文本组织能力确实舒服帧长一点的标书、技术方案生成出来结构是完整的可真到改代码、调 bug 的环节又得换回 Claude 这种 agent 能力强的模型才顺心。后来我干脆把两者合到一起做了一个带路由机制的 AI Agent让任务自己去找合适的模型处理这篇文章就把完整的搭建过程和踩坑经验整理出来。如果你正在做 AI Agent 落地或者在纠结“到底该用哪个模型跑我的业务”这套多模型路由的思路应该能给你省下不少时间。1. 这个项目到底在解决什么问题1.1 单一模型的天花板在哪里先说说我为什么非要折腾多模型路由。几个月前我搭了一个内部文档自动化 Agent思路很简单用户丢进来一段需求描述Agent 自动生成需求文档、接口文档、测试用例。最开始全部用 Claude 跑效果其实不错代码相关的输出尤其漂亮。但跑了一个月问题出来了第一是长文档场景下Claude 的单次输出长度和中文表达习惯跟我的需求有偏差生成的产品文档总有点“翻译腔”第二是成本问题所有请求都走 Claude 的话日常高频的简单问答和文档草拟消耗太大动辄几十到上百美元一天。后来我换了一版用 Kimi 来跑文档生成长文本和中文语感确实碾压但一旦任务里混入代码调试需求Kimi 的表现就差了一口气它更擅长生成和总结不像 Claude Code 那样能真的在项目目录里来回改动文件、执行命令、自己看测试结果。于是我开始认真考虑为什么不让它们各干各的擅长活1.2 Kimi K3 和 Claude 各自擅长什么我在实际使用中最直白的体感是Kimi K3 适合“写”Claude 适合“改”。Kimi K3长上下文理解能力非常突出中文文档生成结构完整、逻辑顺畅处理几十页的材料、会议纪要、知识库问答很稳。K3 相比 K2.6 在长文档的段落衔接和多级标题组织上明显更扎实K2.6 响应快适合草稿K3 质量高适合正式输出。成本上比 Claude 便宜不少适合作为高频的“写作/总结主力”。Claude含 Claude Code代码生成和 Agent 行动能力是它的强项。Claude Code 能在终端里直接操作文件、执行命令、主动修正代码错误这种“动手干活”的能力目前还是第一梯队。顺带一提我在路由里也给 DeepSeek 留了一个位置简单的分类问答、意图识别用 DeepSeek 便宜又稳定但这篇文章重点讲 Kimi 和 Claude 的配合。所以我的判断很明确文档生成、长文本处理类任务路由到 Kimi K3代码编写、工程修改、涉及工具调用的任务路由到 Claude。这就是整个项目的起点。2. 多模型路由的核心设计思路2.1 路由策略任务怎么分给合适的模型路由系统最关键的不是代码而是“判断标准”。我一开始想得很简单——识别到关键词“代码”“bug”“重构”就丢给 Claude识别到“文档”“报告”“总结”就丢给 Kimi。实际跑起来发现这种情况太理想化了真实任务往往是混合的比如“帮我把这个接口的对接文档写出来顺便检查一下示例代码有没有问题”——既涉及文档生成又涉及代码。所以我后来把路由判断拆成了三个维度任务类型代码类、文档类、问答类、分析类这是最粗粒度的分流。上下文长度如果单次输入超过 8K token优先考虑 Kimi K3它的长窗口处理更从容成本也更低如果控制在 4K 以内且以代码为主走 Claude。动作需求任务是否需要“执行操作”——比如修改多个文件、运行测试、调用命令行工具。有这类需求时Claude Code 的 Agent 能力无可替代纯生成类任务则不需要这种能力。这三个维度组合起来就是一个非常实用的路由策略。举个例子一个任务如果被识别为“代码类 短上下文 需要改动文件”路由目标就是 Claude如果是“文档类 长上下文 纯生成”路由目标就是 Kimi K3。2.2 路由判断的实现方式LLM 判断还是规则匹配实现路由判断我试过两种方案各有各的适用场景。第一种是纯规则匹配用关键词和正则判断任务类型。优点是速度快、结果可控、不消耗额外 token适合任务类型相对固定的业务场景。缺点是遇到描述模糊的任务容易误判比如用户说的是“把这一段需求整理成文档”里面没有出现任何关键词规则就蒙了。第二种是拿模型来做路由判断我管它叫 Router Prompt。把用户任务描述塞给一个小模型让它输出路由目标的 JSON 结果。我实践下来用 Kimi 或 DeepSeek 这种便宜模型做 Router 很划算一次路由判断的 token 成本几乎可以忽略却能大幅提升判断准确率。实际操作中我最终采用了两层结构先用规则做快速通道命中高置信度关键词就直接路由没命中或者任务描述复杂再走 LLM 路由判断。这么做既省成本又保证准确率。路由结果里还会带上一个置信度字段低于阈值时默认走 Kimi K3 兜底因为长文本模型对大多数任务都有基本能力。2.3 架构选型LangGraph 还是自研 Router聊到 AI Agent 架构很多人第一反应是 LangGraph,确实是个好东西。它天然支持多节点的图编排每个节点可以绑定不同的模型或工具非常适合做复杂工作流。我之前用 LangGraph 搭过一个知识库问答 Agent节点之间的状态传递、条件跳转设计得非常顺手。但这次的多模型路由项目我反而选了更轻量的自研方案。原因很直接这个项目的工作流不算复杂——接收任务、路由判断、分发模型、收集结果、必要时回退重试总共也就五六个步骤用 LangGraph 属于过度设计。而且 LangGraph 的调试成本不低每次改节点逻辑都要重新梳理状态流对一个小工具来说负担太重。我的建议是如果你的 Agent 要处理超过 10 个节点的复杂编排或者需要并行分支、人工审批这类高复杂度流程上 LangGraph 没问题如果只是 3 到 5 个步骤的模型路由分发自己写一个 Router 类加几张函数调用表就够了后期维护起来反而轻松。3. 实操搭建一个可用的多模型路由 Agent3.1 环境准备与依赖安装先说环境。我的开发环境是 Python 3.11 FastAPI这套路由 Agent 最终通过 HTTP 接口对外提供服务。依赖方面主要就三个openaiSDKKimi 的 API 兼容 OpenAI 的调用格式直接用它省事anthropicSDKClaude 官方 Python SDKpydantic做路由结果的格式校验安装命令很简单pip install openai anthropic pydantic fastapi uvicorn密钥配置我建议放到环境变量里不要在代码里硬编码。我在.env里维护两个变量MOONSHOT_API_KEY和ANTHROPIC_API_KEY用python-dotenv加载。3.2 编写路由核心模块路由核心我设计成一个ModelRouter类内部维护模型路由表和处理函数映射。代码不复杂重点是结构清晰方便后续扩展。import json import os from typing import Dict, Callable, Any from openai import OpenAI from anthropic import Anthropic # Kimi K3 走 OpenAI 兼容格式 kimi_client OpenAI( api_keyos.getenv(MOONSHOT_API_KEY), base_urlhttps://api.moonshot.cn/v1, ) # Claude 走 Anthropic 官方接口 claude_client Anthropic( api_keyos.getenv(ANTHROPIC_API_KEY), ) ROUTING_PROMPT 你是模型路由判断器。根据用户的任务描述判断该任务应该交给哪个模型处理。 判断规则 1. 如果任务是代码编写、代码修改、调试、执行命令、操作文件输出 claude 2. 如果任务是文档生成、长文本总结、知识库问答、中文写作输出 kimi 3. 如果任务不确定默认输出 kimi 只输出JSON格式{target: claude 或 kimi, confidence: 0到1之间的小数} class ModelRouter: def __init__(self): self.handlers: Dict[str, Callable[[str], str]] { kimi: self._handle_kimi, claude: self._handle_claude, } def _quick_route(self, task: str) - str | None: 规则快筛命中高置信度关键词直接返回 code_keywords [代码, bug, 重构, 函数, 调试, git, 提交, 报错] doc_keywords [文档, 报告, 总结, 方案, 纪要, 标书, 需求] for kw in code_keywords: if kw in task: return claude for kw in doc_keywords: if kw in task: return kimi return None def _llm_route(self, task: str) - dict: LLM 路由处理规则无法判定的复杂任务 response kimi_client.chat.completions.create( modelkimi-k3, messages[ {role: system, content: ROUTING_PROMPT}, {role: user, content: task}, ], temperature0, max_tokens128, ) return json.loads(response.choices[0].message.content) def route(self, task: str) - str: quick self._quick_route(task) if quick: return quick result self._llm_route(task) # 置信度低于阈值时走 kimi 兜底 if result.get(confidence, 0) 0.6: return kimi return result.get(target, kimi) def run(self, task: str) - str: target self.route(task) handler self.handlers[target] return handler(task)这段代码的核心逻辑就两件事先规则快筛再 LLM 兜底。我特别要说一下confidence这个字段它是救命的东西。有一次用户描述了一个特别模糊的任务Router 在 claude 和 kimi 之间反复横跳最后给出 0.52 的置信度被兜底逻辑拉回了 kimi。事后人工判断这个任务确实应该走 kimi,兜底策略成功避免了一次错误分发。3.3 文档写作场景Kimi K3 路线的实现在文档生成环节我用的是 Kimi K3并且专门对比了 K2.6。先说结论K2.6 响应速度快适合写初稿、写草稿、做头脑风暴K3 生成速度稍慢但长文档的结构完整度、逻辑一致性明显更强特别适合正式交付物。不信你可以拿同一个需求分别让 K2.6 和 K3 写一份十页的技术方案K2.6 写出来像是“内容都对但需要大改的初稿”K3 写出来基本可以直接做人审。我的实现很简单就是在 handler 里拼好 system prompt调用 Kimi APIdef _handle_kimi(self, task: str) - str: system ( 你是一个资深技术文档专家。请根据用户需求生成结构完整、逻辑清晰的文档。 要求1. 使用规范的中文表达2. 合理使用多级标题组织内容3. 涉及技术细节时补充必要的表格和示例4. 文档长度以内容质量为优先不要刻意追求字数。 ) response kimi_client.chat.completions.create( modelkimi-k3, messages[ {role: system, content: system}, {role: user, content: task}, ], temperature0.3, ) return response.choices[0].message.content这里有一个实际踩过的坑temperature 参数不能设得太高。我最早设成 0.7生成的文档倒是文采飞扬但技术细节经常“发挥过头”会出现一些看似合理实则编造的接口字段。降到 0.3 之后输出稳定了很多虽然文采平淡了一点但准确率上来了。文档类任务准确性永远比文采重要。3.4 代码生成场景Claude 路线的实现代码类任务我分两种情况处理一种是把 Claude 当作 API 调用适合单次生成代码片段另一种是直接拉起 Claude Code 命令行工具让它以 Agent 身份在项目里干活适合多文件修改、工程级重构。API 调用方式的 handler 长这样def _handle_claude(self, task: str) - str: response claude_client.messages.create( modelclaude-sonnet-4-5, max_tokens8192, system你是一名资深软件工程师。只输出可直接使用的代码和必要说明。, messages[{role: user, content: task}], ) return response.content[0].text工程级的代码任务我基本不走 API,而是交给 Claude Code 来跑。我的做法是让路由 Agent 收到代码类任务后自动把任务描述拼成一条 Claude Code 命令行指令在指定的项目目录里执行claude -p 修复 src/utils/parser.py 中的正则表达式匹配问题并补充单元测试-p参数表示 print 模式执行完直接输出结果适合被程序调用。用这种方式Claude Code 会在项目里自行阅读代码、定位问题、修改文件、运行测试整个过程完全自主。实测下来对于 bug 修复、需求开发这类任务Claude Code 的完成度非常高是我目前用过的最省心的 AI 编程工具。3.5 MCP 协议接入与工具扩展做到这一步路由 Agent 已经能完成文档生成和代码修改两大核心任务。但真正的 Agent 还需要“工具”比如查数据库、调内部 API、读文件系统。这里就引入了 MCPModel Context Protocol相当于给模型插上了手和眼睛。我用 MCP 的方式比较朴素自己写一个 MCP Server把内部的知识库查询接口和数据库查询接口注册成工具然后让 Claude 通过 MCP 调用。配置方式是在 Claude Code 的项目配置文件里声明{ mcpServers: { internal-docs: { command: python, args: [mcp/doc_server.py], env: { DOC_API_BASE: http://internal-doc-service:8080 } } } }配好之后Claude Code 在项目里干活时就能主动调用这些工具获取上下文。比如让它修一个数据统计相关的 bug它可以先通过内部工具查出真实数据格式再根据格式修正代码。这种“模型 工具”的组合才是 AI Agent 真正值钱的地方。另外提一句MCP 协议目前对 Kimi 的生态支持还在完善中我的经验是 Kimi 侧先用普通 API 做文本任务即可工具调用能力暂时不是它的长板没必要硬上。4. 关键参数与调优经验4.1 上下文管理与分块策略把任务路由到对应模型之后还有一个细节决定成败上下文怎么管理。Kimi K3 的长窗口能力很强但不代表你可以无限塞材料进去。我的经验是分两层处理第一层任务输入做分块摘要。用户上传的内容如果超过一定长度先让 Kimi 按章节做结构化摘要再把摘要作为后续生成任务的上下文。这比直接全量塞给模型更稳定,因为长文本里难免有噪音信息摘要相当于一次信息提纯。第二层生成过程中的上下文窗口控制。Kimi K3 单次生成长文档时我习惯把内容分段生成再拼接而不是让它一口气写两万字。分段的好处是每段都能保持质量出问题时也方便定点修改。具体分段策略我一般是先让模型生成文档大纲然后按大纲逐节生成每个章节控制在 1500 到 2500 字之间。代码任务的上下文管理则相反,Claude Code 的优势在于它会自己按需读取文件不需要你把整个项目塞给它。我只需要在任务描述里说清楚目标、涉及的文件路径和约束条件剩下的交给它自己探索。强行把所有代码塞进上下文反而是灾难。4.2 成本与延迟的取舍多模型路由除了效果好另一个实实在在的收益是省钱。我在生产环境跑了三周统计下来的成本数据很能说明问题场景全部走 Claude全部走 Kimi K3路由分发日均文档生成约 80 元约 15 元约 18 元日均代码任务约 60 元约 35 元且质量差约 62 元日均总成本约 140 元约 50 元约 80 元整体交付质量高中代码弱高能看到设计合理的路由在保证质量的前提下比全 Claude 方案省了接近一半的成本。这里的核心洞察是不要用最贵的模型处理所有任务也不要用最便宜的模型处理关键任务。按任务价值分配模型成本才是长期可持续的方案。延迟方面Kimi K3 的文档生成属于长任务一次请求通常在 30 秒到 2 分钟之间适合异步任务Claude Code 的工程修改时间更不可控从十几秒到十几分钟都有可能。所以我在接口层做了一层异步处理任务提交后返回一个任务 ID前端轮询结果而不是同步等待。5. 常见问题与排查实录5.1 Claude Code 在 Windows 上的启动问题不少朋友在 Windows 上装 Claude Code 会碰到各种启动报错我整理一下自己遇到过的几种情况。第一种claude : 无法将“claude”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。这是典型的 PATH 没配好。安装完成后需要把 npm 全局安装目录一般是%APPDATA%\npm加到系统 PATH。装完新版本记得重开终端让环境变量生效。第二种提示Claudes workspace requires the Virtual Machine platform on Windows. Enable it。这是因为 Claude Code 在 Windows 上的 workspace 功能依赖 Windows 的虚拟机平台组件。解决办法是以管理员身份打开 PowerShell执行dism.exe /Online /Enable-Feature /FeatureName:VirtualMachinePlatform /All执行完重启电脑再重新打开 Claude Code 就正常了。第三种Failed to start Claudes workspace, RPC error -1: SDK version 2.1.260 not supported。这类报错通常是版本不匹配导致的可能是 Claude Code 主体和内部 SDK 版本不一致。解决办法很简单升级 Claude Code 到最新版本。npm update -g anthropic-ai/claude-code清掉缓存重装也可以npm uninstall -g anthropic-ai/claude-code npm install -g anthropic-ai/claude-code5.2 路由误判与兜底策略路由判断再准也免不了误判。我遇到过两个典型场景第一个是用户任务描述里同时包含“写”和“改”。比如“把这段接口文档里的示例代码改一改”。我最初的规则快筛里命中“代码”关键词就直接走 Claude结果 Claude 把整篇文档重写了一遍而用户其实只想改两行示例。后来我在路由 prompt 里加了优先级规则如果任务主体是文档生成代码只是附带仍然走 Kimi反之亦然。这个细节让误判率下降了不少。第二个是用户问“你觉得哪个模型写文档好用”这类元问题。我的路由识别成文档类发给 Kimi,结果 Kimi 用自己举例推荐自己答案虽然有参考价值但不够客观。后来我在处理层加了一个“元问题识别”这类问题不做模型路由直接返回预设的对比数据。反正我自己在 K3 和 K2.6 的对比测试数据是现成的,直接展示给用户反而更直观。无论是哪种误判,兜底策略都是一样的支持用户手动指定模型。我在接口层加了一个可选参数model_hint用户明确指定了就优先使用指定模型路由逻辑只对没有明确指定的任务生效。别小看这个参数它挽救了大量“AI 自作主张”的尴尬场景。5.3 模型返回格式兼容与错误重试多模型接入之后格式兼容是绕不开的坑。Kimi 走 OpenAI 兼容格式返回的message.content是字符串Claude 返回的是message.content数组每个元素可能是 text 类型也可能是 tool_use 类型。我在封装层统一做了格式转换把两者的输出都转成纯字符串再返回给上层避免调用方处理两种格式。def normalize_output(model: str, raw_response) - str: if model.startswith(claude): return .join( block.text for block in raw_response.content if block.type text ) return raw_response.choices[0].message.content网络层面的错误重试也要设计好。我的经验是分两类处理限流类错误HTTP 429做退避重试第一次等 2 秒第二次等 5 秒最多三次服务端错误HTTP 500、502、503直接切换到备选模型跑。比如 Kimi 服务不稳定时文档任务可以临时切到 Claude 处理虽然成本高一点但至少任务不会中断。这个降级策略在生产环境里救过我好几次。6. 写在最后一些个人体会这个多模型路由项目做下来我最大的体会是AI Agent 的世界里没有“最好用的模型”只有“最合适的模型”。Kimi K3 和 Claude 就像两个风格不同的同事一个擅长写文档一个擅长改代码把任务分给对的人比逼着一个人干所有活要高效得多。路由机制本质上就是在做这件事。最后再分享一个小技巧路由判断的 prompt 别写得过于复杂规则越简单误判率反而越低。我最初版的路由 prompt 写了几百字规定了十几条判断规则实测准确率还不如现在这个几十字的版本。让模型抓核心矛盾就好细节交给下游的 handler 去处理。这个项目后续我还打算做两件事一是把路由决策过程记录下来生成可视化的调度日志方便复盘每次路由是否合理二是接入更多垂直领域的专用模型比如让专业模型处理特定行业的结构化数据抽取任务。多模型路由这条路越往后走越有意思。