从单体AI到智能体编排：oh my opencode多模型系统架构解析

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在复杂业务场景中，单一 AI 模型往往面临以下典型问题：

意图识别盲区 ：单一模型训练数据有限，难以覆盖用户所有可能的表达方式，导致意图识别准确率下降。
领域知识局限 ：不同业务领域需要专业的知识库，单一模型难以同时精通多个垂直领域。
长上下文处理 ：随着对话轮次增加，单一模型的上下文窗口限制会导致关键信息丢失。

优点：实现简单，部署方便
缺点：扩展性差，模型能力受限

优点：灵活组合不同模型，发挥各自优势
缺点：系统复杂度增加

采用基于 QoS 的动态选择算法，考虑因素包括：

模型响应时间
历史准确率
当前负载情况

实现对话状态的跟踪和信息共享，关键技术点：

会话标识生成
上下文压缩算法
跨模型信息转换

当多个模型返回冲突结果时，采用以下策略：

置信度加权投票
领域专家模型优先
用户历史偏好参考

建立在线学习机制，持续优化系统：

用户反馈收集
模型表现评估
路由策略调整

import asyncio
from typing import Dict, List

class OrchestrationEngine:
    """智能体编排引擎核心类"""

    def __init__(self):
        self.models = {}  # 注册的模型池
        self.connections = {}  # 各模型当前连接数

    async def health_check(self, model_id: str) -> bool:
        """
        模型健康检查
        :param model_id: 模型标识
        :return: 健康状态
        """
        # 实现检查逻辑

    async def route_request(self, request: Dict) -> Dict:
        """
        请求路由处理
        :param request: 输入请求
        :return: 处理结果
        """
        # 实现最少连接数负载均衡
        # 使用 asyncio 处理并发

    def add_model(self, model_id: str, endpoint: str):
        """
        添加新模型
        :param model_id: 模型标识
        :param endpoint: 模型端点
        """
        # 实现模型热插拔