多模型协作实战：别让单一模型拖垮你的系统

最近在搞一个多模型协作的项目，简单说就是让不同模型各司其职，而不是一个模型包打天下。比如，用轻量模型干分类、过滤任务，把重活甩给大模型做生成，效果直接拉满。🎯

先盘下常见方案：  
- **串行流**：模型A输出给模型B，适合有明确顺序的任务，比如先检测后识别。  
- **并行融合**：多模型同时跑，投票或加权得分，适合容错场景，比如内容审核。  
- **分层调度**：网关模型先判断复杂度，简单任务丢给小模型，复杂任务丢给大模型，省成本神器。

部署时注意：用异步队列（比如Redis或Kafka）解耦模型间的依赖，避免一个模型卡死全链路。推理框架推荐vLLM或Triton，支持动态批处理，吞吐能翻倍。

现实痛点：模型间通信延迟、结果一致性、资源竞争。我们试过用Golang写中间层，延迟压到毫秒级，但调试时模型输出格式不一致是真头疼。😤

提问环节：你们项目中多模型协作是走“串行流水”还是“并行投票”？有踩过模型输出格式不统一的坑吗？评论区聊聊。

分层调度那个方案确实香，我这边试过用个分类器前置过滤，大模型成本直接砍了40%👍 你们异步队列用的啥？Redis做简单任务还行，高并发下感觉容易丢消息吧？