AI选型助手深度科普：概念、架构与选型实战（2026-04-08）

【RAG】→ 检索增强生成，为大模型提供外部知识
    ↓
【ReAct】→ 思考→行动→观察循环，让Agent学会“边想边做”
    ↓
【Agent】→ 智能体整体，包含RAG能力 + ReAct执行范式
    ↓
【MAS】→ 多智能体系统，专业分工、高效协作

 AI选型评估框架示例

from typing import Dict, List, Tuple
import json

class AIModel:
    """AI模型数据类"""
    def __init__(self, name: str, price_input: float, price_output: float,
                 context_window: int, reasoning_score: float, chinese_quality: float):
        self.name = name
        self.price_input = price_input    输入单价（美元/百万token）
        self.price_output = price_output   输出单价
        self.context_window = context_window   上下文窗口（token）
        self.reasoning_score = reasoning_score   推理能力（0-100）
        self.chinese_quality = chinese_quality   中文质量（0-100）

class SelectionEvaluator:
    """AI选型评估器"""
    
    def __init__(self, task_profile: Dict):
        """
        task_profile: 任务画像
        {
            "avg_input_tokens": 5000,    平均输入token数
            "avg_output_tokens": 2000,   平均输出token数
            "calls_per_day": 10000,      日调用量
            "weights": {                 指标权重
                "cost": 0.4,
                "reasoning": 0.3,
                "chinese": 0.3
            }
        }
        """
        self.task = task_profile
        self.models: List[AIModel] = []
    
    def add_model(self, model: AIModel):
        """注册候选模型"""
        self.models.append(model)
    
    def compute_cost_per_request(self, model: AIModel) -> float:
        """计算单次请求成本（美元）"""
        input_cost = model.price_input  (self.task["avg_input_tokens"] / 1_000_000)
        output_cost = model.price_output  (self.task["avg_output_tokens"] / 1_000_000)
        return input_cost + output_cost
    
    def compute_daily_cost(self, model: AIModel) -> float:
        """计算日成本"""
        return self.compute_cost_per_request(model)  self.task["calls_per_day"]
    
    def evaluate(self) -> List[Tuple[str, float]]:
        """评估并返回排序后的结果"""
        scores = []
        weights = self.task["weights"]
        
        for model in self.models:
             计算各维度分数（归一化到0-100）
            cost_score = 100 - min(100, self.compute_cost_per_request(model)  10000)
            reasoning_score = model.reasoning_score
            chinese_score = model.chinese_quality
            
             加权总分
            total = (cost_score  weights["cost"] + 
                    reasoning_score  weights["reasoning"] + 
                    chinese_score  weights["chinese"])
            scores.append((model.name, total))
        
         按总分降序排序
        return sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    def recommend(self) -> Tuple[str, Dict]:
        """返回最佳推荐及详细分析"""
        sorted_scores = self.evaluate()
        best_model_name = sorted_scores[0][0]
        best_model = next(m for m in self.models if m.name == best_model_name)
        
        analysis = {
            "daily_cost_usd": round(self.compute_daily_cost(best_model), 2),
            "monthly_cost_usd": round(self.compute_daily_cost(best_model)  30, 2),
            "reasoning_capability": best_model.reasoning_score,
            "chinese_quality": best_model.chinese_quality,
            "context_window": best_model.context_window
        }
        return best_model_name, analysis


 ===== 使用示例 =====
if __name__ == "__main__":
     1. 定义任务画像（中文智能客服场景）
    task_config = {
        "avg_input_tokens": 3000,       平均每次对话输入
        "avg_output_tokens": 1500,      平均每次输出
        "calls_per_day": 50000,         日调用5万次
        "weights": {
            "cost": 0.35,       成本权重35%
            "reasoning": 0.25,  推理能力25%
            "chinese": 0.40     中文质量40%（客服场景中文最重要）
        }
    }
    
     2. 注册候选模型（基于2026年3月官方定价）[reference:11]
    evaluator = SelectionEvaluator(task_config)
    evaluator.add_model(AIModel(
        name="DeepSeek-V3.2", price_input=0.28, price_output=1.12,
        context_window=131072, reasoning_score=88, chinese_quality=95
    ))
    evaluator.add_model(AIModel(
        name="Claude Sonnet 4.6", price_input=3.00, price_output=15.00,
        context_window=1000000, reasoning_score=92, chinese_quality=80
    ))
    evaluator.add_model(AIModel(
        name="GPT-4.1", price_input=2.00, price_output=8.00,
        context_window=1000000, reasoning_score=90, chinese_quality=75
    ))
    evaluator.add_model(AIModel(
        name="Qwen3-Flash", price_input=0.25, price_output=2.00,
        context_window=1000000, reasoning_score=82, chinese_quality=90
    ))
    
     3. 执行选型
    best, analysis = evaluator.recommend()
    
    print("="  60)
    print(f"📊 推荐模型：{best}")
    print(f"💰 预估日成本：${analysis['daily_cost_usd']}")
    print(f"💰 预估月成本：${analysis['monthly_cost_usd']}")
    print(f"🧠 推理能力：{analysis['reasoning_capability']}/100")
    print(f"🇨🇳 中文质量：{analysis['chinese_quality']}/100")
    print("="  60)