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source: ../../../core/model-selection.md
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last_synced: 2026-03-24
status: current
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> **语言**: [English](../../../core/model-selection.md) | 简体中文

# AI 模型选择策略

**版本**: 1.0.0
**最后更新**: 2026-03-20
**适用范围**: 使用多层级模型的 AI 辅助开发
**范围**: universal
**灵感来源**: [Superpowers](https://github.com/obra/superpowers) — subagent-driven-development (MIT)

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## 目的

定义基于任务复杂度的 AI 模型分级选择策略。使用能胜任的最便宜模型，仅在必要时升级。

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## 术语表

| 术语 | 定义 |
|------|------|
| 模型层级 | 代表模型能力和成本的分类级别 |
| 复杂度信号 | 表明所需能力的任务可观察特征 |
| 升级 | 在低层级模型失败后升级到更高层级模型 |

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## 核心原则 — 成本效率

> **始终使用与任务复杂度匹配的最便宜模型层级。**

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## 三层模型分类

### 第 1 层：快速层（Fast）

**用途**: 机械性实现 — 单一文件、明确规格、无需判断。

**复杂度信号**:
- 修改单一文件
- 规格完全明确
- 不需要设计判断
- 重复性、基于模式的工作

**示例**:
- 更新 `package.json` 版本号
- 添加新的 export 语句
- 修复拼写错误
- 在文件中重命名变量

### 第 2 层：标准层（Standard）

**用途**: 需要跨文件理解和适度判断的任务。

**复杂度信号**:
- 修改 2-5 个文件
- 需要理解上下文
- 需要适度的设计判断
- 遵循已有模式

**示例**:
- 实现新的 API 端点
- 添加带有测试的新功能
- 重构模块

### 第 3 层：推理层（Reasoning）

**用途**: 需要深度分析、架构决策或创造性问题解决的任务。

**复杂度信号**:
- 修改 5 个以上文件
- 需要架构决策
- 涉及权衡取舍
- 需要创新解决方案

**示例**:
- 设计新的系统架构
- 调试复杂的竞态条件
- 大规模重构

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## 升级规则

| 条件 | 动作 |
|------|------|
| 低层级模型产出错误结果 | 升级到更高层级 |
| 任务比预期更复杂 | 重新评估复杂度信号 |
| 连续 2 次失败 | 直接升级到推理层 |

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## 相关标准

- [代理派遣与并行协调](agent-dispatch.md)
- [验证证据](verification-evidence.md)

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## 许可证

本标准采用 [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 发布。
