多模型共识：当单个 LLM 不足以进行最终签核时
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你的 AI 功能发布时准确率为 85%。领导层非常兴奋。但随后一项合规审计发现，那 15% 的错误答案集中在特定的监管解读上——而你所使用的供应商家族中的每个模型都以同样的方式犯了错。你调用了一个模型，它失败了。因为你从未将其与其他模型进行对比，你完全没有意识到这种失败是系统性的。
多模型共识架构（Multi-model consensus architecture）是解决这一问题的结构化方案。与其信任单个大语言模型（LLM），不如将请求分发给来自不同供应商家族的多个模型，汇总它们的响应，并根据一致性进行路由。不一致的模式本身就成为了系统中的一等信号，而不仅仅是一个调试产物。
这种方法的每次推理成本要高出 2 到 4 倍。对于大多数用例来说，这显然不值得。但对于特定类别的输出——法律摘要、医疗分诊路由、金融风险标记、安全评估——错误答案的代价远超额外推理的成本，以至于计算逻辑几乎立即发生反转。
