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AI 发展到现在，"模型一神论"——即相信一个模型能解决所有问题——已经破产。

站在 2026 年的视角，工程现实是异构的。我们拥有 Claude Code 用于深度架构推理，GPT-5.2 用于细腻的规划与指令遵循，以及 Gemini 3 Pro 用于海量上下文吞吐。

现在的挑战不再是如何提示（Prompting）单个模型，而是编排（Orchestration）。我们如何构建一个“超级 Agent”（或称 Meta-Agent），让这三个截然不同的大脑像一个紧密的团队一样协作？

角色定义：特种部队

要组建高效的团队，首先必须了解每个工兵的“认知画像”。

1. 架构师：Claude Code

核心优势：扩展思维（Extended Thinking）、递归调试以及维护复杂代码库的心智模型。
团队角色：负责编写具体实现代码、重构以及解决“不可能”的 Bug。
触发场景：当任务涉及 write_code (写代码), debug (调试), 或 architecture_design (架构设计) 时。

2. 战略家：GPT-5.2

核心优势：极致的指令遵循能力、用户意图分析以及高层规划能力。它拥有最高的“情商”，能理解模糊的需求。
团队角色：项目经理 (PM)。它将用户的 Prompt 拆解为任务的有向无环图 (DAG)。
触发场景：初始需求处理、计划调整、最终结果合成。

3. 学者：Gemini 3 Pro

核心优势：无限的上下文窗口（目前 10M+ 已成标配）和多模态极速处理。
团队角色：研究员与 QA。它负责阅读整个文档库、分析海量日志，并进行“大海捞针”式的信息检索。
触发场景：read_docs (读文档), analyze_logs (分析日志), context_retrieval (上下文检索)。

架构设计："专家委员会" 模式

我们不需要线性的链式结构，我们需要一个带有共享状态的 Hub-and-Spoke (辐射型) 架构。

核心组件

路由层 (The Router)：通常是一个轻量级的 GPT-5.2 实例或微调过的分类器。它是“大脑”，决定谁来接单。
共享状态 (The Shared State)：一个 Redis 或向量数据库实例，保存着“世界观”——当前文件内容、计划进度和短期记忆。
执行层 (The Workers)：上述三大模型的 API 封装。

工作流

graph TD
    User["用户请求"] --> Router["路由 (GPT-5.2)"]
    Router -->|"需要规划"| PM["GPT-5.2 Agent"]
    Router -->|"需要上下文"| Res["Gemini 3 Agent"]
    Router -->|"需要代码"| Dev["Claude Code Agent"]
    
    PM -->|"更新计划"| State[("共享状态")]
    Res -->|"注入背景信息"| State
    Dev -->|"提交代码"| State
    
    State -->|"反馈循环"| Router

代码实现：路由逻辑

以下是编排器（Orchestrator）主循环的 Python 伪代码：

class SuperAgent:
    def __init__(self):
        self.state = SharedMemory()
        self.router = RouterModel(model="gpt-5.2-turbo")

    async def run(self, user_goal):
        # 初始化目标
        self.state.update(goal=user_goal)
        
        while not self.state.is_complete():
            # 1. 观察当前状态 (Observe)
            context = self.state.get_snapshot()
            
            # 2. 决策下一步行动和人选 (Decide)
            action = await self.router.decide(context)
            
            # 3. 分发给专家 (Dispatch)
            if action.type == "RESEARCH":
                result = await GeminiAgent.execute(action.payload)
            elif action.type == "CODE":
                result = await ClaudeCodeAgent.execute(action.payload)
            elif action.type == "PLAN":
                result = await GPTAgent.execute(action.payload)
                
            # 4. 更新状态 (Update)
            self.state.apply(result)
            
        return self.state.final_output()

关键难点：共识与交接

最难的部分不是调用 API，而是 Handoff (交接)。

"Context Baton" (上下文接力棒)

当 Gemini 读完 50 个 PDF 文档后，它不应该直接把 1000 万 token 的原文甩给 Claude（这既昂贵又慢）。相反，它必须生成一个 Compressed Insight (压缩洞察)——一个高密度的摘要或特定的代码片段——传递给架构师。

投票机制 (Voting Protocol)

对于关键决策（例如“删除生产库”），我们需要实施投票协议。

GPT-5.2 提出变更计划。
Claude Code 审查技术可行性。
Gemini 对照历史事故记录进行检查。
只有当 3/3 全票通过时，才执行操作。

结论

AI 工程化的未来不是等待一个在所有领域都拥有 200 智商的全能模型。未来属于那些能构建 管理层 (Management Layer) 来协调各路天才的工程师。

通过将 Claude、GPT 和 Gemini 视为大型系统中的功能组件，我们正在从单纯的“聊天机器人”迈向真正的“数字劳动力”。

AI 三巨头：构建超级 Agent 编排系统