Orchestrator LLM
像指挥一样把任务分配给多个下级AI模型、再汇总结果生成最终答案的AI模型
简单来说
Orchestrator LLM 是一个位于最上层的AI模型,负责指挥多个下级AI模型协同完成一个共同目标。可以把它想象成公司里的组长:把工作分配给各个组员,再把大家做出的成果汇总成一份最终报告。
举例来说,要好好回答一个问题,可能需要几个各有所长的模型共同配合——比如擅长搜索的模型、擅长写代码的模型、擅长总结文档的模型。这时Orchestrator LLM会把问题拆分成若干部分,决定交给哪个下级模型来处理哪一部分,再把各个模型给出的结果整合拼接成最终答案。
这种结构并不需要多台服务器,单台电脑内也能完整运行。实际上,在Perplexity公开的本地运行版本中,担任指挥角色的模型和受其指挥的下级模型全部都在用户的一台设备上共同运作。
在报道中是这样出现的
文章中这样解释:"Orchestrator LLM、子代理LLM以及整个代理框架(agent harness)全部在用户硬件内运行的结构。"需要注意的是,Orchestrator LLM并不是一款全新发明的独立产品,而是指在把多个AI模型串联成一个代理系统时,担任指挥角色的那个模型。