AI 编排（AI Orchestration）是指管理和协调多个 AI 模型、工具、API 和数据源以完成复杂任务的平台层。它是 2026 年企业 AI 架构的核心组件。
解决的问题
- 模型路由：「这个问题该用 GPT-5 还是 Claude 4？」——根据任务难度、成本、延迟自动选择最优模型
- 成本控制：简单任务用便宜小模型，复杂任务用大模型，自动降本
- 容错与降级：主模型故障时自动切换备用模型
- 缓存与重复去重：相似问题返回缓存结果，避免重复调用
典型架构
- 网关层（Gateway）：统一入口，负责认证、限流、日志
- 路由层（Router）：智能分发请求到合适的模型/服务
- 编排引擎（Orchestration Engine）：定义和执行复杂工作流（条件分支、并行调用、错误重试）
- 可观测性（Observability）：监控每次调用的成本、延迟、质量
主流工具与平台
- 开源：LangChain/LangGraph、LlamaIndex、Semantic Router
- 商业：OpenAI Assistants API、Anthropic Tool Use、AWS Bedrock
为什么 2026 年必须重视
随着模型日益增多、成本差异拉大、Agent 工作流复杂化，企业不可能手动管理数十个模型的调用关系。AI 编排是从「实验」到「生产」的关键一步。