搭配方案

NPC根据任务复杂度灵活调度模型，融入Git、Docker、CI/CD实现自动闭环开发

按任务复杂度分配模型降低成本，容器沙箱扩展多模态能力上限

低成本模型配合PTC、Workspace、Verifier和专业工具链，可取得接近Claude的任务效果

通过Runtime层统一适配与多模型路由，简单任务用高性价比模型，复杂推理路由到更强模型，失败自动回退。

Kimi K3 担任主 agent，GLM 负责 sub-agent 任务

GLM 速度快，适合快速完成大量任务；Kimi K3 能力强适合主控

封装LoRA、量化、分布式训练，一条命令完成微调和对齐

工具原生适配这些模型，微调流程像预制菜配调料包，降低二次开发门槛

双轨文档解析：文本轨道保留原生结构，视觉轨道用VLM整体理解复杂页面，统一为层级记忆模式

MinerU做文本轨道原始提取，视觉轨道渲染页面交VLM理解，两轨输出同一chunk与元数据模式，下游检索与格式无关