分诊机制

一种Agent架构中的任务路由策略——像医院分诊台一样，用一个便宜快速的小模型接住所有任务，简单的自己当场处理，真正复杂或拿不准的才升级转交给贵模型处理。

简介

分诊机制（Triage Mechanism）是AI Agent架构中”按场景分模型”原则的具体落地方式。其核心逻辑是：不是所有任务都需要最强模型的推理能力，大量常规确定的任务用便宜小模型就够用，而小模型拿不准的复杂任务才值得升级给贵模型。这个机制在高频调用场景下能节省数量级的Token成本。

用户任务 → [分诊层（小模型）] → 简单任务 → 直接处理并返回
                                    ↓
                            不确定/复杂任务 → 升级给强模型

轻量模型处理的任务：

强模型处理的任务：

分诊机制是AD提出四层省Token架构中第二层”按场景分模型”的具体落地形态，类比医院分诊台：便宜快速的小模型当前台接住所有任务，简单的自己当场处理，只有真正复杂、拿不准的才升级给贵模型
这个机制在高频调用下，可将模型费用从”全高端套餐”换成”基础+极少专家号”，省下量级差异
重要的例外：对小团队来说第一版直接上最贵模型反而是对的，因为初期最大风险不是成本而是员工不信任和弃用——贵模型和便宜模型对小公司的绝对费用差实际很小，但建立信任的价值远大于那几十块钱

多模型路由：分诊机制是多模型路由的一种具体实现形态，分诊特指”先分支分诊→分诊升级”的升级路径；多模型路由是更广泛的概念，涵盖各种按任务特征路由到不同模型的策略。
风险路由：分诊机制处理的是成本优化维度（便宜 vs 贵），风险路由处理的是安全维度（低风险 vs 高风险）——两者都是分诊路由模式，但分诊维度不同。