大家好，我是二哥呀。

这是 AI Agent 面试题系列的第七弹（共 8 篇），聚焦多模型适配与成本控制。对应 PaiCLI 的第 8 期（多模型适配 + 运行时切换）和第 12 期（长上下文工程）。

为什么要单独拿一篇来讲这个？因为现在国产模型百花齐放——GLM、DeepSeek、Kimi、StepFun，再加上 Claude、GPT，一个 Agent 只绑死一个模型在生产环境里根本不现实。面试官问“你的项目怎么做多模型适配”，如果你只会说“换个 API Key 就行”，那这道题就废了。

怎么做模型抽象、运行时切换、Token 预算管理、成本优化——这些才是面试官想听到的。下面 12 道题，我们一个一个来。

大家好，我是二哥呀。

这周技术圈被卡帕西的一条推文刷屏了。他说了这么一句：现在花在 LLM 上的 token，大部分不是在写代码，而是在整理知识库。

他给了一个叫「LLM Wiki」的方案，两个文件夹，一个 CLAUDE.md，没了。

没有向量数据库，没有 embedding 模型，没有混合检索 😄。