AgentCodec

整合低成本模型，与前沿大语言模型和视觉语言模型相抗衡

AgentCodec 通过组合多个 LLM 与 VLM 模型（开源或托管均可），借助借鉴通信理论的技术——反馈重试、增加冗余、融合多份输出——让组合后的效果对标前沿大模型，即便只用两个开源权重模型也能在基准测试中获得明显提升。用户可在自有数据上评估 28 种组合策略，系统路由器会为每次请求自动挑选合适的模型与技术，仅用一个旋钮即可调节成本与质量的取舍，对外提供统一的 OpenAI 兼容接口。