[Dify] 多模型协作的工作流设计策略

在 Dify 的最新版与社区实践中，多模型协作已经成为提升质量、覆盖不同任务类型、优化效率的重要手段。所谓“多模型协作”，是指在同一个工作流中，组合使用两个或多个不同模型（可能精度、速度、能力不同）来承担不同职责，比如一个模型用于快速分类，一个模型用于深度生成；或一个模型校验，另一个生成。正确设计这种协作模式，可以让系统既快且稳，既强且灵活。

本文将系统探讨：

1. 多模型协作为何有用

2. 哪些场景适合使用多模型协作

3. 多模型协作的设计策略与结构模板

4. 实战示例流程设计

5. 常见问题与优化建议

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一、多模型协作为何必要

多个模型协作带来的好处包括：

• 性能-精度的权衡：速度快但准确性一般的模型用于初筛 /分类／过滤；高精度但成本或响应时间较大的模型用于深度生成／分析。

• 不同任务分工：一个模型处理文本分类／意图识别；另一个模型做摘要、生成、翻译等。

• 冗余与校验：某些任务希望模型生成内容并有另一个模型进行校验 /纠错 /一致性检查，提升质量与可靠性。