• 把你的问题分发给不同的智能体.
• 让不同的智能体互相 challenge, 进行对话.

比如, 你说 "讨论一下如何建立一个NAS?", 然后你的Agent 向 A智能体提问, 然后把问题 加上 A智能体的回答, 发送给B智能体, 让B智能体回答, 这样就实现了对话.

再考虑考虑你自己的位置和逻辑, 比如这两个智能体还能向你提问, 问你的需求, 预算等等.

@AGI 说:

截图是和gemini互相批判性思考对方方案的截图，估计看不清楚，从去年发的朋友圈保存下来的

我想要搞本地模型 先过滤信息 困难问题才丢给线上模型 有没有人这样搞？

思路就是：每台机器当API服务器，一台当"大脑"调度。

具体做法：

1. 每台机器跑一个推理后端

   • M5 Max（性能最强）和 M4 Pro：用 llama.cpp server 或 llama-server 启动，暴露 API
   • 7900XTX：用 Vulkan 跑 llama-server（你已经搞定了），同样暴露 API
   • 三台机器的 API 端口不同（比如 :8080, :8081, :8082）

2. NAS 共享模型文件

   • 你的想法是对的——模型文件放 NAS（或者选一台机器当文件服务器），三台都挂载同一个路径
   • 这样只需要下一份模型，不需要每台都存

3. M4 Pro 当调度中心

   • 在 M4 Pro 上装 Hermes Agent，配置多个 provider
   • 每个 provider 指向一台机器的 API 地址
   • 让 Hermes 根据任务类型自动分配：
     • 简单对话 → M4 Pro（轻负载）
     • 复杂推理 → M5 Max（最强算力）
     • 大批量任务 → 7900XTX（性价比高）

4. 没有现成的"群聊"工具，但用 Hermes 的 Multi-LLM Conversation 模式（或者用 OpenRouter 那种路由思路），可以把三台机器当三个"助手"，让 M4 统一管理对话流程。

简单来说：llama-server + Hermes Agent 的多 provider 配置 ≈ 你要的"三机协作"。不需要自己写通信协议，API 层已经封装好了。