摘要 随着大语言模型能力的快速发展，单一大模型已经能够完成复杂推理、代码生成、文档写作和工具调用等任务。然而，在实际应用中，完全依赖大模型处理所有请 求会带来成本高、响应慢、上下文浪费和任务调度不灵活等问题。为解决这些问题，本文提出一种大小模型协同的智能任务处理架构：用户需求首先进入小模型， 由小模型进行意图识别、任务分类、复杂度判断和初步处理；当任务超出小模型能力范围时，再转交给大模型进行高层推理、方案制定或专家级解答。大模型不必 直接执行所有细节操作，而是可以生成任务指南、执行计划或判断标准，再由小模型负责具体操作、工具调用和信息提取。该模式类似于人类大脑与小脑的协作关 系：大模型承担复杂思考、战略规划和抽象推理，小模型承担快速反应、重复执行和局部控制。通过多模型协同，还可以将数学、编程、法律、医学、翻译等专业 任务分发给不同专家模型，从而提升效率、降低成本并增强系统可扩展性。 关键词：大语言模型；小模型；多模型协同；任务调度；智能体； Token 成本优化 一、引言 大语言模型已经成为人工智能应用中的核心能力之一。无论是代码生成、知识问答、数据分析，还是自动化办公...