多模型协作：让 AI 调用 AI 的工程实践

Claude 擅长推理，Codex 精于代码，Gemini 长于创意。codeagent-wrapper 让它们协作：串行委托、并行分工、AI 调用 AI。通过 DAG 编排自动优化执行顺序，实现能力互补、效率倍增、成本优化。

roamingcode

595人浏览 · 2026-01-22 16:38:04

roamingcode · 2026-01-22 16:38:04 发布

多模型协作：让 AI 调用 AI 的工程实践

目标读者：使用 AI 辅助编程的开发者、技术负责人、AI 工程师
核心价值：掌握多模型协作的设计模式，让不同 AI 各司其职、协同完成复杂任务
阅读时间：6 分钟

单一模型有天花板，多模型协作才是突破口。当 Claude 擅长推理、Codex 精于代码、Gemini 长于创意时，为什么不让它们一起工作？

项目仓库: codeagent-wrapper-node

在这里插入图片描述

为什么需要多模型协作

2025 年，AI 编程工具已经成熟到可以独立完成许多开发任务。但一个现实逐渐清晰：没有任何单一模型是万能的。

模型	核心优势	相对短板
Claude	复杂推理、长上下文理解、代码审查	API 成本较高
Codex	代码生成、CI/CD 集成、多模态输入	复杂逻辑推理
Gemini	Google 生态、创意任务	深度代码分析
Opencode	社区驱动、灵活定制	稳定性依赖社区

用 Claude 做深度分析，用 Codex 写实现代码，用 Gemini 生成 UI 原型 —— 这不是理论，而是实际场景中效率最高的做法。

问题在于：如何让这些模型无缝协作？

在这里插入图片描述

多模型协作的三种模式

codeagent-wrapper 的核心价值不是"统一命令格式"，而是让多模型协作变得可行且高效。它支持三种协作模式：

模式一：串行委托

一个模型的输出作为另一个模型的输入。典型场景：

Claude 分析需求 → Codex 生成代码 → Claude 审查代码

# 步骤 1：Claude 分析
codeagent-wrapper --backend claude "分析这个功能的实现要点" > analysis.md

# 步骤 2：Codex 实现
codeagent-wrapper --backend codex "基于 @analysis.md 实现功能"

# 步骤 3：Claude 审查
codeagent-wrapper --backend claude "审查刚才的代码变更"

每个模型做自己最擅长的事。

模式二：并行分工

多个模型同时处理不同子任务，最后汇总结果：

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: api-design
backend: claude
---CONTENT---
设计 RESTful API 接口规范

---TASK---
id: db-schema
backend: codex
---CONTENT---
设计数据库 Schema

---TASK---
id: ui-mockup
backend: gemini
---CONTENT---
生成前端页面布局方案
EOF

三个任务并行执行，总耗时等于最慢的那个，而非三者之和。

模式三：AI 调用 AI

这是最强大的模式：让一个 AI Agent 在执行过程中动态调用其他模型。

通过 Claude Code Skill 集成，Claude 可以在对话中直接调用 Codex 或 Gemini：

# 在 Claude Code 会话中
/codeagent --backend codex "分析 @src/core 的调用图"

Claude 作为"指挥官"，根据任务特点将子任务委托给最合适的模型。 这实现了真正的多智能体协作。

协作编排：DAG 依赖图

复杂项目往往需要更精细的任务编排。codeagent-wrapper 支持基于 DAG（有向无环图）的依赖管理：

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: analyze
backend: claude
---CONTENT---
分析现有代码架构，输出重构建议

---TASK---
id: refactor-core
backend: codex
dependencies: analyze
---CONTENT---
根据分析结果重构核心模块

---TASK---
id: refactor-ui
backend: gemini
dependencies: analyze
---CONTENT---
根据分析结果优化 UI 组件

---TASK---
id: integration-test
backend: codex
dependencies: refactor-core, refactor-ui
---CONTENT---
编写集成测试验证重构结果
EOF

执行流程自动编排：

        analyze (Claude)
           /    \
          v      v
refactor-core  refactor-ui
   (Codex)      (Gemini)
          \    /
           v  v
    integration-test (Codex)

analyze 先执行
refactor-core 和 refactor-ui 并行执行
integration-test 等待两者完成后执行

依赖声明即编排逻辑。 无需手动管理执行顺序。

在这里插入图片描述

实战场景：全栈功能开发

以"用户认证模块"开发为例，展示多模型协作的完整流程：

第一阶段：需求分析与设计（Claude）

codeagent-wrapper --backend claude - <<'EOF'
分析项目现有的认证机制，设计 OAuth 2.0 集成方案。
输出：
1. 现有架构分析
2. 技术选型建议
3. 接口设计文档
4. 安全考量清单
EOF

Claude 的深度推理能力确保设计方案的完整性和安全性。

第二阶段：并行实现（Codex + Gemini）

codeagent-wrapper --parallel <<'EOF'
---TASK---
id: backend-impl
backend: codex
---CONTENT---
根据 @docs/oauth-design.md 实现后端 OAuth 服务

---TASK---
id: frontend-impl
backend: gemini
---CONTENT---
根据 @docs/oauth-design.md 实现前端登录组件
EOF

Codex 处理后端逻辑，Gemini 生成前端组件，并行执行节省 50% 时间。

第三阶段：代码审查与优化（Claude）

codeagent-wrapper --backend claude - <<'EOF'
审查本次提交的所有代码变更：
1. 安全漏洞检查
2. 最佳实践符合度
3. 测试覆盖建议
EOF

Claude 作为"最后一道防线"，确保代码质量。

三个阶段，三种模型，各司其职。 这就是多模型协作的价值。

技术实现：统一抽象层

多模型协作的前提是统一的调用接口。codeagent-wrapper 在四个后端之上建立了抽象层：

                 统一命令接口
                      |
            codeagent-wrapper
                      |
    +--------+--------+--------+--------+
    |        |        |        |        |
  Codex   Claude   Gemini   Opencode

后端抽象接口

每个后端实现相同的接口：

class Backend {
  name()      // 后端标识
  command()   // CLI 命令
  buildArgs() // 参数构建
}

自动后端检测

解析器通过 JSON 事件结构自动识别后端：

if (event.thread_id)           return 'codex';
if (event.subtype)             return 'claude';
if (event.role || event.delta) return 'gemini';
if (event.sessionID)           return 'opencode';

统一进度回调

无论使用哪个后端，都遵循相同的生命周期：

STARTED → ANALYZING → EXECUTING → COMPLETED

await runTask(taskSpec, backend, {
  onProgress: (event) => {
    console.log(`[${event.stage}] ${event.message}`);
  }
});

抽象层隐藏了后端差异，让协作逻辑专注于"做什么"而非"怎么调用"。

在这里插入图片描述

Agent 配置：语义化的模型选择

预定义的 Agent 配置让多模型选择更直观：

{
  "agents": {
    "oracle": {
      "backend": "claude",
      "model": "claude-opus-4-5",
      "description": "深度分析与架构设计"
    },
    "developer": {
      "backend": "codex",
      "description": "代码实现与重构"
    },
    "designer": {
      "backend": "gemini",
      "description": "UI/UX 设计与原型"
    }
  }
}

调用时使用语义化名称：

# 需要深度分析时
codeagent-wrapper --agent oracle "评估这个架构的扩展性"

# 需要写代码时
codeagent-wrapper --agent developer "实现缓存层"

# 需要设计 UI 时
codeagent-wrapper --agent designer "设计仪表盘布局"

“oracle”、“developer”、“designer” 比 “claude”、“codex”、“gemini” 更能表达意图。