シームレスなマルチモデルスイッチングのための統一インターフェース層
AutoAgentは、次のような設計によってモデルの互換性の問題を解決しています。
1.標準化されたアダプター・アーキテクチャ
- すべてのモデルの呼び出しは、統一されたインターフェースを通じて行われるllm_provider.py
- OpenAI/Grok/Geminiなどのプロトコルコンバーターを内蔵
- 入出力フォーマットの調和（プロンプトテンプレートの変換を含む）
2.環境変数設定プログラム
- モディファイ.envファイルでモデルを切り替える。
COMPLETION_MODEL=grok-2
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
- モデル混合戦略のサポート（クロード＋GPTチェックサムによる生成など）
3.例外処理メカニズム
- APIエラーを自動的にキャッチし、エスカレーションを解除する
- 代替モデル間の自動切り替え
- アクセス周波数リミッター内蔵でオーバーコールを防止
操作の例。
1.各プラットフォームのAPIキーを取得する。
2..envで複数のキーを設定する。
3.採用model --list利用可能なモデルを見る
4.使用するmodel --switch grok-2インスタント・スイッチング
この答えは記事から得たものである。AutoAgent：自然言語によるAIインテリジェンスの迅速な作成と展開のためのフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 異なるLLMモデルAPIとの互換性の問題を克服するには？
