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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：

  1. Endpoint URL

  2. 输入区 @ 定位规则

  3. 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_window=wd.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?channel=bing_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")