多模型并发问答矩阵 · 原型架构说明一、总体定位面向多 LLM 并发调度与结果聚合的最小可行原型实现模型能力的无侵入式扩展业务逻辑与 UI 布局的强解耦从输入到内容产出的端到端自动化二、核心设计优势1. 模型扩展极低边际成本采用统一适配层 参数驱动机制新增一个大模型仅需配置三项要素Endpoint URL输入区 定位规则发送键 定位规则其余请求构造、异常处理、并发调度逻辑全部复用理论上支持N 模型无限横向扩展三、架构健壮性逻辑与视图彻底解耦1. 布局可拆解、可重组问答核心流程对窗口布局零感知支持任意粒度的窗口拆分与排列单模型独立窗口多模型对比视图混合布局自由组合布局变更不影响任务调度与数据一致性2. 高容错与稳定性单模型异常不影响整体矩阵执行各模型链路相互隔离失败自动降级便于后期引入重试、超时、熔断等策略四、交互范式极致简化输入侧单一text文本输入无需表单、无需模型选择、无需参数配置系统侧自动构建多模型并发任务自动维护执行状态与结果收集输出侧一次性返回所有模型生成结果结构清晰语义完整五、结果产出面向内容工程化原生支持问答矩阵 → 内容资产​ 的转化路径输出结构天然契合 CSDN 等技术社区文章规范可直接用于多模型对比分析技术评测文章Prompt 效果验证拒绝无效包装输出即内容内容即可用成果展示如下//部分测试代码示例 driveBrowser(https://www.qianwen.com/chat/a7d80f4b740a415fa5a5866bcecd8448) print(千问浏览器窗口启动完成) wd.execute_script(window.open(https://www.qianwen.com/chat/a7d80f4b740a415fa5a5866bcecd8448)) qianwen_windowwd.current_window_handle print(千问网页窗口007打开完成) sleep(5) wd.execute_script(window.open(https://www.doubao.com/chat/38425709094816258?channelbing_sem)) print(doubao网页窗口打开完成) sleep(5) print(当前所有窗口 handles:, wd.window_handles) wd.switch_to.window(wd.window_handles[1]) print(f已切换到{wd.window_handles[1]}窗口)