AI 编排平台（AI Orchestration Platform）

多模型编排不是简单的「调用多个模型」——它是一个分层的架构体系。编排层（Orchestration Layer） 是 Agent 的「大脑」，负责理解任务意图、拆解子任务、协调执行顺序。编排层不关心具体用哪个模型——它只关心「这个任务需要什么能力」。例如，「分析这份报告并生成摘要」会被拆解为：文档解析→信息提取→摘要生成→格式化输出。

路由层（Routing Layer） 是编排层和执行层之间的桥梁。它接收编排层的「能力需求」，根据当前模型状态（可用性、成本、延迟、质量指标）选择最合适的模型实例。路由层的核心是一个模型注册表，记录所有可用模型的元数据：能力标签、定价、SLA、健康状态。

执行层（Execution Layer） 是实际调用模型的地方。它封装了各模型供应商的 SDK 差异，提供统一的调用接口。执行层还负责重试、超时、限流等运维逻辑。

三层架构的价值：当你需要替换某个模型时，只需修改路由层的模型注册表，编排层和执行层的代码完全不变。这就是模型无关性的工程实现。

AI 编排层通常包含四个核心组件：

模型路由器（Model Router）：根据请求内容、复杂度、延迟要求动态选择最优模型。如 Microsoft Foundry 的 Model Router 支持 Balanced/Cost/Quality 三种模式。

故障转移引擎（Failover Engine）：当主模型不可用时自动切换到备用模型，支持优先级队列和降级策略。三级降级体系：模型级（切换模型）、能力级（降低能力要求）、功能级（部分功能不可用）。

成本追踪器（Cost Tracker）：实时监控各模型的 token 消耗和费用，支持预算告警和自动限流。Uber 在 2026 年 4 月烧光全年 AI 预算后实施的治理措施包括：分级支出上限（基础 $1,500/月/工具，高级需审批）、取消 Tokenmaxxing 排行榜、要求 AI 使用与可量化业务产出关联。

可观测性层（Observability）：记录每次模型调用的输入、输出、延迟、成本，支持 trace 级别的调试和审计。典型部署方式包括：API Gateway 模式（如 Vercel AI Gateway）、SDK 中间件模式（如 LiteLLM）、以及平台内置模式（如 Salesforce Agent Fabric）。

Salesforce Agent Fabric：企业级 AI 编排平台，支持编排数千个 AI Agent，内置模型路由、故障转移、成本追踪。

Microsoft Foundry Model Router：支持 Balanced/Cost/Quality 三种模式，与 Azure AI 生态深度集成。

Vercel AI Gateway：API Gateway 模式的编排层，支持多模型路由、缓存、限流、可观测性。

LiteLLM：开源的 SDK 中间件模式编排层，封装 100+ 模型供应商的 SDK 差异，提供统一调用接口。

OpenRouter：面向开发者的多模型路由平台，支持按成本、延迟、质量排序。

实战案例：Uber 在 2026 年 4 月烧光全年 AI 预算后，实施每工具每月 $1,500 的支出上限，并采用多模型编排策略——简单任务路由到 GPT-4o-mini，复杂任务路由到 Claude Opus。Lindy AI 初创公司将 100% 流量从 Anthropic 切换到 DeepSeek V4，节省数百万美元，且在许多核心用例中性能反而提升。