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# 分支：v1-model-routing — 本地多智能体协作模型路由（第一代）
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> **快照点**：`1e51167`（v1 MVP 完成时点，仓库首个提交）。
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> 此分支为**历史路标**，冻结不再演进；集成主线见 `master`。
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## 这一代是什么
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- **核心命题**：用"规则知识库 + 任务拆解 Planner + 专业执行器池 + 质量控制器(Judge) + 最后处理者"
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在限定条件下替代单一通用大模型——**本地多智能体协作路由**
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- 架构：8 领域规则知识库 → 规则分类器（置信度 1−e^−s）→ Planner 任务拆解（DAG）
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→ 黑板/前向链 → 规则执行器（L0 零参数、确定性模板）→ RuleJudge 五维评分 → mock 兜底
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- 两级路由：`domain_groups`（tech/professional/lifestyle/general）→ 组内 RuleClassifier；三级子领域识别
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- 接口：FastAPI `/chat` `/health` `/metrics`；核心包 `router_system/` 零第三方依赖
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## 如何运行
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```powershell
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.venv\Scripts\python.exe scripts/demo.py --trace # L0 演示（离线可跑）
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.venv\Scripts\python.exe scripts/eval.py # 迷你评估
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.venv\Scripts\python.exe -m pytest tests -q # 测试（初版 20 项）
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.venv\Scripts\python.exe scripts/serve.py --port 8000 # 网关
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```
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## 定位与结论
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- **方向结论**：规则路由在 9 域平衡集实测 74.4% 准确率、68.9% 升级率（`research/routerarena/`）——
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假阳性过高，**被 v2 端云协作风取代**；本代代码在主线保留为 legacy（`POST /chat/legacy`）
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- 设计文档：`实现方案_多专业小模型+路由模型.md`、`可行性调研与落地实现路线报告.md`、
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`research/2026_papers_survey.md`、`research/routerarena/01_results_and_gap_analysis.md`
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