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CrewAI 的 LLM 选择方法

我们不提供规定性的模型建议，而是倡导一种**思维框架**，帮助您根据特定的用例、限制和要求做出明智的决策。LLM 格局瞬息万变，新模型层出不穷，现有模型频繁更新。最重要的是开发一种系统化的评估方法，无论有哪些具体的模型可用，该方法始终保持相关性。
本指南侧重于战略性思维而非具体的模型推荐，因为 LLM 格局变化迅速。

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快速决策框架

1

分析您的任务

首先深入了解您的任务实际需要什么。考虑所涉及的认知复杂性、所需的推理深度、预期输出的格式以及模型需要处理的上下文量。这一基础分析将指导后续的每一个决策。
2

映射模型能力

一旦您了解了需求，就将其映射到模型的优势。不同的模型系列擅长不同类型的工作；有些针对推理和分析进行优化，有些针对创造力和内容生成，还有些则针对速度和效率。
3

考虑约束

考虑您的实际操作约束，包括预算限制、延迟要求、数据隐私需求和基础设施能力。理论上最好的模型可能不是您情况下实际的最佳选择。
4

测试和迭代

从可靠、易于理解的模型开始，并根据您特定用例中的实际性能进行优化。实际结果通常与理论基准不同，因此经验测试至关重要。

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核心选择框架

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a. 任务优先思维

LLM 选择中最关键的一步是理解您的任务实际需要什么。团队通常根据普遍声誉或基准分数选择模型，而没有仔细分析其具体要求。这种方法会导致简单任务过度工程化，使用昂贵、复杂的模型，或者复杂工作能力不足，使用的模型缺乏必要的能力。
  • 推理复杂性
  • 输出要求
  • 上下文需求
  • **简单任务**代表了日常 AI 工作的大多数，包括基本的指令遵循、直接的数据处理和简单的格式化操作。这些任务通常具有清晰的输入和输出，模糊性最小。认知负荷低，模型主要需要遵循明确的指令，而不是进行复杂的推理。
  • **复杂任务**需要多步推理、战略思维以及处理模糊或不完整信息的能力。这些可能涉及分析多个数据源、制定全面的策略或解决需要分解为更小组件的问题。模型需要在多个推理步骤中保持上下文，并且通常必须做出未明确说明的推断。
  • **创意任务**需要不同类型的认知能力，侧重于生成新颖、引人入胜且上下文相关的内容。这包括讲故事、营销文案创作和创造性问题解决。模型需要理解细微差别、语气和受众，同时生成感觉真实和引人入胜而不是公式化的内容。

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b. 模型能力映射

理解模型能力需要超越营销宣传和基准分数，以了解不同模型架构和训练方法的根本优势和局限性。
推理模型是一个专门的类别，专门为复杂、多步思维任务而设计。当问题需要仔细分析、战略规划或系统性问题分解时，这些模型表现出色。它们通常采用思维链推理或思维树处理等技术来逐步解决复杂问题。推理模型的优势在于它们能够在扩展的推理链中保持逻辑一致性，并将复杂问题分解为可管理的组件。它们对于战略规划、复杂分析以及推理质量比响应速度更重要的情况特别有价值。然而，推理模型通常在速度和成本方面存在权衡。它们也可能不太适合创意任务或不需要其复杂推理能力的简单操作。当您的任务涉及受益于系统、逐步分析的真正复杂性时，请考虑这些模型。
通用模型提供了 LLM 选择中最平衡的方法，在广泛的任务中提供稳定的性能，而无需在任何特定领域进行极端专业化。这些模型在多样化的数据集上进行训练，并针对多功能性进行优化，而不是在特定领域实现峰值性能。通用模型的主要优势在于它们在不同类型工作中的可靠性和可预测性。它们能胜任大多数标准业务任务，从研究和分析到内容创建和数据处理。这使得它们成为需要跨不同工作流保持一致性能的团队的绝佳选择。虽然通用模型可能无法在特定领域达到专业化替代方案的峰值性能，但它们提供了操作简单性和降低了模型管理复杂性。它们通常是新项目的最佳起点，允许团队在可能使用更专业的模型进行优化之前了解其具体需求。
快速高效模型优先考虑速度、成本效益和资源效率，而不是复杂的推理能力。这些模型针对高吞吐量场景进行了优化，其中快速响应和低运营成本比细致入微的理解或复杂推理更重要。这些模型在涉及例行操作、简单数据处理、函数调用和认知要求相对简单的批量任务中表现出色。它们对于需要快速处理大量请求或在严格预算限制下运行的应用程序特别有价值。高效模型的主要考虑因素是确保其能力与您的任务要求保持一致。虽然它们可以有效地处理许多例行操作，但它们可能难以处理需要细致理解、复杂推理或复杂内容生成的任务。它们最适用于定义明确、例行性的操作，其中速度和成本比复杂性更重要。
创意模型专门针对内容生成、写作质量和创意思维任务进行优化。这些模型通常擅长理解细微差别、语气和风格，同时生成引人入胜、上下文相关且感觉自然真实的内容。创意模型的优势在于它们能够根据不同受众调整写作风格、保持一致的语气和语调，并生成有效吸引读者的内容。它们在涉及讲故事、营销文案、品牌传播以及其他以创造力和参与度为主要目标的内容任务中表现更好。在选择创意模型时，不仅要考虑其生成文本的能力，还要考虑其对受众、上下文和目的的理解。最好的创意模型可以调整其输出以匹配特定的品牌声音、针对不同的受众群体，并在扩展内容片段中保持一致性。
开源模型在成本控制、定制潜力、数据隐私和部署灵活性方面提供了独特的优势。这些模型可以在本地或私有基础设施上运行，从而完全控制数据处理和模型行为。开源模型的主要优势包括消除按令牌收费、能够针对特定用例进行微调、完全的数据隐私以及独立于外部 API 提供商。它们对于具有严格数据隐私要求、预算限制或特定定制需求的组织特别有价值。然而，开源模型需要更多的技术专业知识才能有效地部署和维护。团队需要考虑基础设施成本、模型管理复杂性以及保持模型更新和优化所需的持续努力。考虑到技术开销，总拥有成本可能高于基于云的替代方案。

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战略配置模式

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a. 多模型方法

在同一个团队中使用不同的模型来优化性能和成本。
最复杂的 CrewAI 实现通常会战略性地使用多个模型，根据代理的特定角色和要求为不同代理分配不同的模型。这种方法允许团队通过为每种类型的工作使用最合适的模型来优化性能和成本。 规划代理受益于可以处理复杂战略思维和多步分析的推理模型。这些代理通常充当操作的“大脑”，制定策略并协调其他代理的工作。另一方面，内容代理使用擅长写作质量和受众参与的创意模型表现最佳。处理日常操作的代理可以使用优先考虑速度和成本效益的效率模型。 示例：研究和分析团队
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM

# High-capability reasoning model for strategic planning
manager_llm = LLM(model="gemini-2.5-flash-preview-05-20", temperature=0.1)

# Creative model for content generation
content_llm = LLM(model="claude-3-5-sonnet-20241022", temperature=0.7)

# Efficient model for data processing
processing_llm = LLM(model="gpt-4o-mini", temperature=0)

research_manager = Agent(
    role="Research Strategy Manager",
    goal="Develop comprehensive research strategies and coordinate team efforts",
    backstory="Expert research strategist with deep analytical capabilities",
    llm=manager_llm,  # High-capability model for complex reasoning
    verbose=True
)

content_writer = Agent(
    role="Research Content Writer",
    goal="Transform research findings into compelling, well-structured reports",
    backstory="Skilled writer who excels at making complex topics accessible",
    llm=content_llm,  # Creative model for engaging content
    verbose=True
)

data_processor = Agent(
    role="Data Analysis Specialist",
    goal="Extract and organize key data points from research sources",
    backstory="Detail-oriented analyst focused on accuracy and efficiency",
    llm=processing_llm,  # Fast, cost-effective model for routine tasks
    verbose=True
)

crew = Crew(
    agents=[research_manager, content_writer, data_processor],
    tasks=[...],  # Your specific tasks
    manager_llm=manager_llm,  # Manager uses the reasoning model
    verbose=True
)
成功实现多模型实施的关键在于理解不同代理如何交互，并确保模型能力与代理职责保持一致。这需要仔细规划，但可以显著提高输出质量和操作效率。

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b. 组件特定选择

  • 管理器 LLM
  • 函数调用 LLM
  • 代理特定覆盖
管理器 LLM 在 CrewAI 的分层流程中扮演着至关重要的角色，作为多个代理和任务的协调点。该模型需要擅长委派、任务优先级排序以及在多个并发操作中保持上下文。高效的管理器 LLM 需要强大的推理能力才能做出良好的委派决策，一致的性能才能确保可预测的协调，以及出色的上下文管理才能同时跟踪多个代理的状态。该模型需要理解不同代理的能力和局限性，同时优化任务分配以提高效率和质量。成本考虑对于管理器 LLM 尤其重要，因为它们参与到每个操作中。该模型需要提供足够的能力以实现有效协调，同时对于频繁使用仍保持成本效益。这通常意味着寻找具有良好推理能力但没有最复杂选项的高价的模型。

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任务定义框架

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a. 侧重清晰而非复杂

有效的任务定义在确定 CrewAI 输出质量方面通常比模型选择更重要。定义明确的任务提供清晰的方向和上下文，即使是普通的模型也能表现良好，而定义不佳的任务即使是复杂的模型也可能产生不令人满意的结果。
最佳任务描述在提供足够细节和保持清晰度之间取得了平衡。它们应该足够清晰地定义具体目标，以便成功是什么样子没有歧义，同时足够详细地解释方法或方法论，以便代理理解如何进行。有效的任务描述包括相关的上下文和约束，帮助代理理解更广泛的目的以及他们需要在其中工作的任何限制。它们将复杂的工作分解为可以系统执行的重点步骤，而不是呈现难以系统处理的压倒性的多方面目标。常见错误包括对目标过于模糊、未能提供必要的上下文、设置不明确的成功标准或将多个不相关的任务组合成一个描述。目标是提供足够的信息让代理成功，同时专注于一个单一、明确的目标。
预期输出指南作为任务定义和代理之间的契约，明确指定可交付成果应如何呈现以及如何进行评估。这些指南应描述所需的格式和结构，以及必须包含的关键要素，才能使输出被视为完整。最佳输出指南提供具体的质量指标示例，并足够清晰地定义完成标准，以便代理和人工审核者都能评估任务是否已成功完成。这减少了模糊性，并有助于确保多次任务执行之间结果的一致性。避免适用于任何任务的通用输出描述、缺少格式规范（让代理猜测结构）、不明确的质量标准（使评估变得困难）或未能提供帮助代理理解期望的示例或模板。

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b. 任务排序策略

  • 顺序依赖
  • 并行执行
当任务建立在以前的输出之上，信息从一个任务流向另一个任务，或者质量取决于先决工作的完成时，顺序任务依赖性至关重要。这种方法确保每个任务都可以访问成功所需的信息和上下文。有效实施顺序依赖性需要使用上下文参数来链接相关任务，通过任务进展逐步构建复杂性，并确保每个任务产生的输出作为后续任务的有意义的输入。目标是在依赖任务之间保持逻辑流，同时避免不必要的瓶颈。顺序依赖性在任务之间存在清晰的逻辑进展，并且一个任务的输出真正提高了后续任务的质量或可行性时效果最佳。但是，如果管理不当，它们可能会造成瓶颈，因此识别哪些依赖性是真正必要的，哪些只是方便的非常重要。

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优化代理配置以提高 LLM 性能

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a. 角色驱动的 LLM 选择

通用代理角色使得选择合适的 LLM 变得不可能。特定角色能够实现有针对性的模型优化。
您的代理角色的特异性直接决定了哪些 LLM 功能对于最佳性能最重要。这创造了一个战略机会，可以将精确的模型优势与代理职责相匹配。 通用与特定角色对 LLM 选择的影响： 在定义角色时，请考虑对代理将处理的任务最有价值的特定领域知识、工作风格和决策框架。角色定义越具体、越有上下文，模型就越能有效地体现该角色。
# ✅ Specific role - clear LLM requirements
specific_agent = Agent(
    role="SaaS Revenue Operations Analyst",  # Clear domain expertise needed
    goal="Analyze recurring revenue metrics and identify growth opportunities",
    backstory="Specialist in SaaS business models with deep understanding of ARR, churn, and expansion revenue",
    llm=LLM(model="gpt-4o")  # Reasoning model justified for complex analysis
)
角色到模型的映射策略
  • “研究分析师” → 推理模型（GPT-4o、Claude Sonnet）用于复杂分析
  • “内容编辑” → 创意模型（Claude、GPT-4o）用于写作质量
  • “数据处理器” → 高效模型（GPT-4o-mini、Gemini Flash）用于结构化任务
  • “API 协调员” → 函数调用优化模型（GPT-4o、Claude）用于工具使用

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b. 背景故事作为模型上下文放大器

战略性背景故事通过提供通用提示无法实现的领域特定上下文，倍增您选择的 LLM 的有效性。
精心设计的背景故事将您的 LLM 选择从通用能力转变为专业知识。这对于成本优化尤其重要——一个上下文良好的高效模型可以超越没有适当上下文的高级模型。 上下文驱动的性能示例：
# Context amplifies model effectiveness
domain_expert = Agent(
    role="B2B SaaS Marketing Strategist",
    goal="Develop comprehensive go-to-market strategies for enterprise software",
    backstory="""
    You have 10+ years of experience scaling B2B SaaS companies from Series A to IPO.
    You understand the nuances of enterprise sales cycles, the importance of product-market
    fit in different verticals, and how to balance growth metrics with unit economics.
    You've worked with companies like Salesforce, HubSpot, and emerging unicorns, giving
    you perspective on both established and disruptive go-to-market strategies.
    """,
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet", temperature=0.3)  # Balanced creativity with domain knowledge
)

# This context enables Claude to perform like a domain expert
# Without it, even it would produce generic marketing advice
增强 LLM 性能的背景故事元素
  • 领域经验：“10 年以上企业 SaaS 销售经验”
  • 特定专业知识：“专注于 B 轮及以上融资的技术尽职调查”
  • 工作风格：“偏爱有清晰文档的数据驱动决策”
  • 质量标准：“坚持引用来源并展示分析工作”

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c. 整体代理-LLM 优化

最有效的代理配置在角色特异性、背景故事深度和 LLM 选择之间创造了协同效应。每个元素都相互增强，以最大化模型性能。 优化框架：
# Example: Technical Documentation Agent
tech_writer = Agent(
    role="API Documentation Specialist",  # Specific role for clear LLM requirements
    goal="Create comprehensive, developer-friendly API documentation",
    backstory="""
    You're a technical writer with 8+ years documenting REST APIs, GraphQL endpoints,
    and SDK integration guides. You've worked with developer tools companies and
    understand what developers need: clear examples, comprehensive error handling,
    and practical use cases. You prioritize accuracy and usability over marketing fluff.
    """,
    llm=LLM(
        model="claude-3-5-sonnet",  # Excellent for technical writing
        temperature=0.1  # Low temperature for accuracy
    ),
    tools=[code_analyzer_tool, api_scanner_tool],
    verbose=True
)
对齐检查清单
  • ✅ 角色特异性：清晰的领域和职责
  • ✅ LLM 匹配：模型优势与角色要求一致
  • ✅ 背景故事深度：提供 LLM 可以利用的领域上下文
  • ✅ 工具集成：工具支持代理的专业功能
  • ✅ 参数调整：温度和设置根据角色需求进行优化
关键在于创建代理，其中每个配置选择都强化了您的 LLM 选择策略，从而最大限度地提高性能并优化成本。

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实际实施清单

这里不是重复战略框架，而是为在 CrewAI 中实施 LLM 选择决策提供一个战术清单

审计您的当前设置

要审查什么
  • 所有代理默认都使用相同的 LLM 吗？
  • 哪些代理处理最复杂的推理任务？
  • 哪些代理主要进行数据处理或格式化？
  • 是否有任何代理严重依赖工具？
行动：记录当前代理角色并确定优化机会。

实施团队级策略

设定您的基线
# Start with a reliable default for the crew
default_crew_llm = LLM(model="gpt-4o-mini")  # Cost-effective baseline

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    memory=True
)
行动：在优化单个代理之前，建立您的团队的默认 LLM。

优化高影响代理

识别并升级关键代理
# Manager or coordination agents
manager_agent = Agent(
    role="Project Manager",
    llm=LLM(model="gemini-2.5-flash-preview-05-20"),  # Premium for coordination
    # ... rest of config
)

# Creative or customer-facing agents
content_agent = Agent(
    role="Content Creator",
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet"),  # Best for writing
    # ... rest of config
)
行动：升级处理 80% 复杂度的 20% 代理。

通过企业测试验证

一旦您将代理部署到生产环境
  • 使用 CrewAI AOP 平台 对您的模型选择进行 A/B 测试
  • 使用真实输入运行多次迭代以衡量一致性和性能
  • 比较优化设置的成本与性能
  • 与您的团队分享结果以进行协作决策
行动：使用测试平台用数据驱动的验证取代猜测。

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何时使用不同模型类型

  • 推理模型
  • 创意模型
  • 高效模型
  • 开源模型
当任务需要真正的多步逻辑思维、战略规划或受益于系统分析的高级决策时，推理模型变得至关重要。当问题需要分解为组件并系统地分析，而不是通过模式匹配或简单指令遵循来处理时，这些模型表现出色。考虑将推理模型用于业务战略制定、需要从多个来源提取洞察的复杂数据分析、每个步骤都依赖于先前分析的多步问题解决，以及需要考虑多个变量及其相互作用的战略规划任务。然而，推理模型通常成本更高且响应时间更慢，因此它们最适用于其复杂功能提供真正价值的任务，而不是用于不需要复杂推理的简单操作。

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CrewAI 模型选择的常见陷阱

问题：在团队中所有代理都使用相同的 LLM，无论其具体角色和职责如何。这通常是默认方法，但很少是最佳方法。真实示例：将 GPT-4o 用于战略规划经理和数据提取代理。经理需要值得高价的推理能力，但数据提取器可以使用 GPT-4o-mini 以极低的成本完成同样出色的工作。CrewAI 解决方案：利用代理特定的 LLM 配置，使模型能力与代理角色匹配：
# Strategic agent gets premium model
manager = Agent(role="Strategy Manager", llm=LLM(model="gpt-4o"))

# Processing agent gets efficient model
processor = Agent(role="Data Processor", llm=LLM(model="gpt-4o-mini"))
问题：不理解 CrewAI 的 LLM 层次结构如何工作——团队 LLM、经理 LLM 和代理 LLM 设置可能会冲突或协调不力。真实示例：将团队设置为使用 Claude，但代理配置为 GPT 模型，导致行为不一致和不必要的模型切换开销。CrewAI 解决方案：战略性规划您的 LLM 层次结构：
crew = Crew(
    agents=[agent1, agent2],
    tasks=[task1, task2],
    manager_llm=LLM(model="gpt-4o"),  # For crew coordination
    process=Process.hierarchical  # When using manager_llm
)

# Agents inherit crew LLM unless specifically overridden
agent1 = Agent(llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet"))  # Override for specific needs
问题：根据通用能力选择模型，而忽略工具密集型 CrewAI 工作流的函数调用性能。真实示例：为主要需要调用 API、搜索工具或处理结构化数据的代理选择以创意为重点的模型。代理在工具参数提取和可靠函数调用方面遇到困难。CrewAI 解决方案：优先考虑工具密集型代理的函数调用能力：
# For agents that use many tools
tool_agent = Agent(
    role="API Integration Specialist",
    tools=[search_tool, api_tool, data_tool],
    llm=LLM(model="gpt-4o"),  # Excellent function calling
    # OR
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet")  # Also strong with tools
)
问题：基于理论性能做出复杂的模型选择决策，而未经实际 CrewAI 工作流和任务的验证。真实示例：根据任务类型实现复杂的模型切换逻辑，但未测试性能提升是否足以证明操作复杂性。CrewAI 解决方案：从简单开始，然后根据实际性能数据进行优化：
# Start with this
crew = Crew(agents=[...], tasks=[...], llm=LLM(model="gpt-4o-mini"))

# Test performance, then optimize specific agents as needed
# Use Enterprise platform testing to validate improvements
问题：未考虑模型上下文窗口如何与 CrewAI 的内存和代理之间的上下文共享交互。真实示例：为需要在多个任务迭代中维护对话历史的代理，或在具有广泛代理间通信的团队中使用短上下文模型。CrewAI 解决方案：将上下文能力与团队通信模式匹配。

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测试和迭代策略

从简单开始

从可靠、通用、易于理解和广泛支持的模型开始。这为理解您的特定要求和性能预期提供了稳定的基础，然后再优化专业需求。

衡量重要指标

开发与您的特定用例和业务要求一致的指标，而不是仅仅依赖通用基准。专注于衡量直接影响您成功的成果，而不是理论性能指标。

根据结果迭代

根据您特定上下文中观察到的性能进行模型更改，而不是基于理论考虑或一般建议。实际性能通常与基准结果或普遍声誉显著不同。

考虑总成本

评估总拥有成本，包括模型成本、开发时间、维护开销和操作复杂性。考虑到所有因素，每令牌最便宜的模型可能不是最具成本效益的选择。
首先专注于理解您的需求，然后选择最能满足这些需求的模型。最佳的 LLM 选择是能够持续在您的操作限制内提供您所需结果的模型。

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企业级模型验证

对于认真优化 LLM 选择的团队，**CrewAI AOP 平台**提供了超越基本 CLI 测试的复杂测试功能。该平台支持全面的模型评估，帮助您就 LLM 策略做出数据驱动的决策。
Enterprise Testing Interface
高级测试功能
  • 多模型比较：同时针对相同任务和输入测试多个 LLM。并行比较 GPT-4o、Claude、Llama、Groq、Cerebras 和其他领先模型的性能，以确定最适合您特定用例的模型。
  • 统计严谨性：配置多次迭代以一致的输入来衡量可靠性和性能方差。这有助于识别不仅表现良好而且在多次运行中始终如一的模型。
  • 真实世界验证：使用您的实际团队输入和场景，而不是合成基准。该平台允许您使用您的特定行业背景、公司信息和真实用例进行测试，以获得更准确的评估。
  • 综合分析：访问所有测试模型的详细性能指标、执行时间、和成本分析。这使得数据驱动的决策成为可能，而不是依赖于通用模型声誉或理论能力。
  • 团队协作：在团队中共享测试结果和模型性能数据，从而实现协作决策和跨项目的一致模型选择策略。
前往 app.crewai.com 开始吧！
企业平台将模型选择从猜测转变为数据驱动的过程，使您能够根据实际用例和要求验证本指南中的原则。

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关键原则总结

任务驱动选择

根据任务实际需求选择模型，而非理论能力或普遍声誉。

能力匹配

将模型优势与代理角色和职责对齐，以实现最佳性能。

战略一致性

在相关组件和工作流中保持模型选择策略的一致性。

实际测试

通过实际使用而不是仅仅通过基准测试来验证选择。

迭代改进

从简单开始，并根据实际性能和需求进行优化。

运营平衡

平衡性能要求与成本和复杂性限制。
请记住：最佳的 LLM 选择是能够持续在您的操作限制内提供您所需结果的模型。首先专注于理解您的需求，然后选择最能满足这些需求的模型。

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当前模型概览（2025 年 6 月）

时间快照：以下模型排名代表截至 2025 年 6 月的当前排行榜排名，数据来源于 LMSys Arena、Artificial Analysis 和其他领先基准。LLM 性能、可用性和定价变化迅速。始终根据您的具体用例和数据进行自己的评估。

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按类别划分的领先模型

下表显示了当前不同类别中表现最佳的代表性模型样本，并提供了它们对 CrewAI 代理的适用性指南
这些表格/指标展示了每个类别中选定的领先模型，并非详尽无遗。除了此处列出的模型之外，还有许多优秀模型。目的是说明要寻找的能力类型，而不是提供完整的目录。
  • 推理与规划
  • 编码与技术
  • 速度与效率
  • 均衡性能
最适合管理器 LLM 和复杂分析
模型智能得分成本（美元/百万令牌）速度在 CrewAI 中的最佳用途
o370$17.50快速用于复杂多代理协调的管理器 LLM
Gemini 2.5 Pro69$3.44快速战略规划代理、研究协调
DeepSeek R168$0.96中等经济高效的推理，适用于注重预算的团队
Claude 4 Sonnet53$6.00快速需要细致理解的分析代理
Qwen3 235B（推理）62$2.63中等用于推理任务的开源替代方案
这些模型擅长多步推理，非常适合需要制定策略、协调其他代理或分析复杂信息的代理。

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当前模型的选择框架

当性能是首要任务时：将 **o3**、**Gemini 2.5 Pro** 或 **Claude 4 Sonnet** 等顶级模型用于管理器 LLM 和关键代理。这些模型在复杂推理和协调方面表现出色，但成本较高。策略：实施多模型方法，其中高级模型处理战略思维，而高效模型处理日常操作。
当预算是主要限制时：重点关注 **DeepSeek R1**、**Llama 4 Scout** 或 **Gemini 2.0 Flash** 等模型。这些模型以显著降低的成本提供强大的性能。策略：对大多数代理使用经济高效的模型，仅将高级模型保留给最关键的决策角色。
对于特定领域专业知识：选择针对您的主要用例优化的模型。**Claude 4** 系列用于编码，**Gemini 2.5 Pro** 用于研究，**Llama 405B** 用于函数调用。策略：根据您的团队的主要功能选择模型，确保核心能力与模型优势相符。
对于数据敏感操作：考虑 **Llama 4** 系列、**DeepSeek V3** 或 **Qwen3** 等开源模型，这些模型可以在本地部署，同时保持有竞争力的性能。策略：在私有基础设施上部署开源模型，接受潜在的性能权衡以换取数据控制。

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模型选择的关键考虑因素

  • 性能趋势：当前格局显示，推理驱动模型（o3、Gemini 2.5 Pro）与平衡模型（Claude 4、GPT-4.1）之间竞争激烈。DeepSeek R1 等专业模型提供了出色的成本性能比。
  • 速度与智能权衡：Llama 4 Scout 等模型优先考虑速度（2,600 令牌/秒），同时保持合理的智能，而 o3 等模型则以速度和价格为代价最大限度地提高推理能力。
  • 开源可行性：开源模型与专有模型之间的差距不断缩小，Llama 4 Maverick 和 DeepSeek V3 等模型以诱人的价格点提供具有竞争力的性能。快速推理提供商在开源模型方面表现尤为出色，通常提供比专有替代方案更好的速度成本比。
测试至关重要：排行榜排名提供了一般指导，但您的特定用例、提示风格和评估标准可能会产生不同的结果。在做出最终决定之前，务必使用您的实际任务和数据测试候选模型。

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实际实施策略

1

从成熟模型开始

从 **GPT-4.1**、**Claude 3.7 Sonnet** 或 **Gemini 2.0 Flash** 等成熟模型开始，它们在多个维度上提供良好的性能，并经过广泛的实际验证。
2

识别专业需求

确定您的团队是否有需要专业模型的特定要求（编码、推理、速度），例如用于开发的 **Claude 4 Sonnet** 或用于复杂分析的 **o3**。对于速度关键型应用程序，除了模型选择之外，还要考虑 **Groq** 等快速推理提供商。
3

实施多模型策略

根据代理的角色为不同的代理使用不同的模型。对于管理器和复杂任务使用高能力模型，对于日常操作使用高效模型。
4

监控和优化

跟踪与您的用例相关的性能指标，并准备好随着新模型的发布或定价变化调整模型选择。