在过去的两年间，AI 大模型的能力得到了显著增强，有些大模型的幻觉问题甚至已经消失。

到了2025年，在大模型的工程化应用方面，我们仍然遇到诸多挑战，包括：成本问题、稳定性问题、性能难题以及大模型能力限制。我们必须认识到，AI大模型并非全能，尽管在某些领域它们表现出色，但并不意味着它们能够解决所有问题。

那么，如何应对这些挑战呢？

根据我们团队帮忙60多家企业落地100+企业案例来看，一种主流的 AI Agent 智能应用落地的架构模式为：大模型+多个专用小模型+IT 系统的解决方案应运而生。

一、大模型+小模型+IT 系统架构模式

当我们提到“大模型+多个小模型+ IT 系统”的组合时，是否有人会误以为大模型就是指参数量巨大的模型，而多个小模型则是参数量较小的模型呢？

实际上，这里所说的“大模型+多个小模型+IT 系统”并不仅仅是从技术角度来定义的，而是更多地从业务角度来考虑的。

所谓的大模型，是指企业赖以支撑主要业务的模型。例如，一家专注于 AIGC 业务的公司，其大模型可能主要专注于内容生成。但由于生成内容的范围广泛，没有哪家公司能够维护所有相关模型，因此通常会聚焦于一两个主要业务方向，其他则作为辅助。

举个例子，如果一家公司专注于 AI 音乐生成，但还想涉足视频处理和文字处理业务，它可能没有足够的资金、技术或时间来维护这么多模型。

而所谓的多个垂直小模型，并不一定是指模型体量小，而是指那些服务于非主要业务的模型。这些模型可能是公司自己维护的，也可能是调用第三方的大模型服务。

“大模型+小模型+ IT 系统”的配置方式在多种场景下都有应用，比如主业务模型结合边缘业务模型，或者是一个功能强大的视频生成模型配合多个不同风格的小模型，通过这种组合方式来解决不同场景的问题，并节约企业成本。

在企业应用中，我们必须明白没有人能够解决所有问题，也没有人能够完成所有任务，因此合作是最佳选择。大模型与垂直小模型的结合正是合作共赢的体现。

个人或企业应该专注于核心业务，而不应将时间和精力浪费在无法完成的任务上，这才是最具性价比的做法。

许多人追求一站式服务，集研发、生产、销售于一体，但对于大多数中小企业来说，成为产业链中的一环可能更为合适。

在今年上半年，360公司的 CEO 周鸿祎也多次提到，不应过分追求大模型的能力和性能，使用多个功能强大的垂直小模型可能会取得更好的效果。

那么，使用“大模型+小模型”的方案是否有什么不利之处呢？

任何事物都有两面性，虽然“大模型+小模型”的组合带来了许多好处，但也存在一些问题。由于业务多样性，我们往往需要使用多个模型，而这最大的挑战在于适配不同的模型，每个模型的输入和输出都不尽相同，且能力参差不齐。

我们不仅要在兼容不同模型的基础上，还要考虑多种模型的复杂性和稳定性。

这就像在传统业务系统架构中，由于业务需求或其他原因引入中间件，但每个中间件的加入都可能给项目带来潜在的风险。如何处理中间件的不稳定性或故障，以及如何进行容错处理，都是需要考虑的问题。

总之，没有一成不变的架构，也没有完美无缺的系统。我们需要根据不同的业务场景选择合适的解决方案，而不是试图用一个架构解决所有问题。

最重要的是，面对问题时，我们一定要灵活应对，避免陷入僵局。

这种主流的架构设计落地模式，又叫路由分发架构模式，本质是一种 AI Agent 智能体的架构设计模式，如上图中的“路由转发模块”就是一个 AI Agent 智能体，AI Agent 智能体起到非常关键的意图识别作用，进一步下发到下游的大模型、小模型或者 IT 系统中进行执行。因此 AI Agent 智能体技术是非常重要的技术！

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二、如何系统学习掌握AI大模型？

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