Évaluation pratique de Vook Labs : dans un système Multi-Agent, qui est le « cerveau numérique » le plus puissant ?

Lorsque vous construisez une équipe multi-agents avec OpenClaw, beaucoup rencontrent des difficultés de choix : GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek, GLM… une multitude de modèles, comment les associer pour obtenir la meilleure efficacité et le meilleur rapport coût-efficacité ?
Vook Labs a récemment réalisé de nombreux tests en conditions réelles, et a constaté que « tout le monde en configuration maximale » n’est pas forcément la meilleure option. Selon les rôles, l’assemblage des modèles permet souvent d’obtenir de meilleures performances et une meilleure rentabilité. Aujourd’hui, nous partageons nos notes sur la sélection des modèles.
Leader Bot (coordinateur)
Charge de décomposer les objectifs et de définir le plan global : nécessité d’une forte logique et d’une vision d’ensemble.
Recommandation : GPT-4o ou Claude 3.5 Sonnet
Retours d’expérience : lors du traitement de tâches complexes en plusieurs étapes, ces deux modèles ont une bonne capacité de compréhension, la décomposition des tâches est claire, et il y a rarement des ruptures logiques.
Coder & Researcher (exécutants)
Charge d’écrire du code, d’appeler des API et d’effectuer une recherche approfondie des données : le besoin clé est une sortie structurée.
Recommandation surprise : DeepSeek-V3 et Claude 3.5
Retours : Claude est très stable en termes de précision pour la génération de code, DeepSeek est logique et clair dans un contexte de langue chinoise, et ses coûts d’API présentent un avantage évident : idéal pour des appels fréquents.
Writer & Critic (création et audit)
• Writer (rédacteur) : besoin de créativité et d’une touche humaniste → les sorties de la série Claude sont plus naturelles, avec davantage de saveur humaine
• Critic (critique) : besoin d’examiner strictement les erreurs → GPT-4o se montre solide pour repérer les contradictions logiques
Comment choisir entre modèles mondiaux et modèles nationaux ?
• Tâches longues et multi-étapes : privilégiez en premier les modèles internationaux de premier plan, avec une grande fenêtre de contexte, moins susceptibles d’« oublier » ou de mélanger les propos
• Tâches très réactives en temps réel (par exemple, la surveillance de l’opinion publique) : les modèles nationaux ont généralement une latence de réponse plus faible
En matière de sécurité, chez Vook Labs, tous les appels aux modèles passent par une passerelle chiffrée. Lors d’un déploiement local, des tests sont également effectués au préalable dans un environnement isolé afin d’assurer la stabilité et la fiabilité.
À la fin : il n’existe pas de meilleur modèle, seulement le « employé IA » le mieux adapté à chaque poste. À l’heure actuelle, chez Vook Labs, nous utilisons principalement GPT-4o pour piloter, Claude pour créer, et DeepSeek pour exécuter, en mettant en place un réseau de collaboration IA avec un bon rapport coût-efficacité.
Pour ceux qui s’intéressent aux Multi-Agent ou aux AI Agent, n’hésitez pas à partager en commentaires vos expériences d’assemblage de modèles, et discutons-en ensemble～