这件事同样可以建模：把工作流画成一张技能 DAG，每个节点声明自己的能力需求，路由按标注调度。DAG 就是那条弧，调度策略就是 frontier 的使用纪律。

关于?，可以试试用pang路由的方式去搞，可以用NAS的虚拟机装一个 O'p'e'n'W'r't。对于小白来说，用 i'S't'o'r'e'O'S 会更简单。

最近在读《一个人活成一家公司：WorkBuddy 专家团 + 数字员工完全指南（终章）》，这篇重度玩家篇把一件事讲得很透：

在 AI 网关判断一句话该送去哪个模型、要不要拦截时，端到端耗时通常在数十毫秒以内。实测 GPU 路径表明：共享底座模型跑一次前向计算耗时约 4 毫秒，而领域判...

我测试了不同模型接入 Claude Code 的表现。试了各种路由方案和 OpenRouter 集成，跑过的配置包括：

需要注意，我们之前创建路由都是先 app = FastAPI() ，然后用 @app.get() 等方法创建路由。但要路由分发时（子路由）用的是 router ...

OpenClaw.NET 的解法：MetaSkill DAG 的条件路由（MetaRoutePlanner）和人工审批节点。图可以在任意节点暂停（Session...

?Parallel and recursive route rendering：介绍并行与递归路由渲染（基于 RSC）的实现思路与收益。

我们介绍了 MIRROR，这是一个包含跨越四个元认知水平的八个实验的基准，旨在评估大型语言模型是否能利用自我知识做出更好的决策。我们使用五个独立的行为测量通道，...

为了估算成本，作者先从 Dev Server（dashboard 路由的一个子集）开始试转。结果转得比预期快，于是直接一路做到底：

最近Codex杀疯了，周边很多人都从Claude转向了GPT。而作为Open AI推出的coding agent，口碑也是相当不错。

运行时路由： 用条件节点（JavaScript if/switch）根据结果决定走哪条路径。判断可以用Claude，但路由用代码保证确定性。