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小模型做前置没问题，但要有置信度。低置信时升级大模型或走人工，不要硬判。
如果每一步都让大模型复核，成本又回来了。
只复核高风险场景：退款、合规、隐私、投诉、越权。普通 FAQ 不需要。
任务拆分要看可观测性。每一步记录输入输出和决策理由，不然错了不知道哪层坏。
决策理由会不会变成开发者术语进界面？
内部日志可以有，前端不要显示。用户只需要看到解决问题的答复。
还有延迟。四层串行模型，用户等到失去耐心。能并行的并行，能缓存的缓存。
那第一版是不是先分类 + 主模型，别搞太多层？
对。先从最大成本点开始拆，别为了架构好看拆。
每拆一层都要问：它降低了成本、延迟，还是提高了准确率？没有就删。
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