多模型编排调度

技能简介

该技能用于编排调度多个AI模型（包括GLM、MiniMax等），实现不同模型能力的组合调用，适用于需要多模型协同处理的金融与行情分析场景。

业务背景

该技能实现多AI模型的智能编排调度，统一对接GLM、MiniMax等不同厂商模型。根据金融分析、行情研判等任务特性自动匹配最优模型能力，避免单一模型局限，提升复杂数据处理与决策支持的准确性和效率。

落地案例：投资团队分析某行业趋势时，系统先将数据查询任务分配给擅长实时信息检索的模型，再将深度推理需求路由至长文本处理能力强的模型，最后由专精数值计算的模型完成财务指标验证。各模型输出经编排整合后，生成统一分析报告供决策参考。

能做什么

• 统一管理多个AI模型的调用接口
• 根据任务类型自动分配合适的模型
• 整合不同模型的输出结果
• 支持模型间的结果传递与链式处理

使用说明

安装指令

# 克隆技能仓库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git

# 进入技能目录
cd skills/dbhurley/pi-orchestration

# 根据项目要求配置环境依赖

配置步骤

1. 在配置文件中添加各模型的API密钥
2. 定义模型路由规则与优先级
3. 设置任务分发策略
4. 启动编排服务进行测试

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 多模型调用可能增加响应延迟
• 需关注各模型API的配额与费用限制
• 模型输出差异可能导致结果不一致
• API密钥管理不当存在泄露风险

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/dbhurley/pi-orchestration/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库