openJiuwen 发布自演进模型路由 X-Router，实测 Token 消耗降 50%
openJiuwen 发布可演进的模型路由引擎，把选模型从配置表变成动态决策，PinchBench 实测 Token 消耗降 50% 以上。
不是所有任务都需要最强的模型。openJiuwen（华为等联合构建的开源 AI Agent 平台）在 Agent 与模型之间加了一层路由引擎：按任务复杂度、KV 缓存亲和、实时负载动态选模型，再用 Contextual Bandit 从真实执行反馈里持续修正策略，让下一次判断更准、更省。
正文摘录
openJiuwen X-Router 自演进模型路由技术首发，昇腾亲和，Agent 越跑越省，实测减少 50+% Token 消耗 不是所有任务都需要最强的模型。让每一次请求选对模型，让每一次反馈都成为下一次更优、更省的选择。 它调用的，是一个参数量千亿、跑在云端最贵算力上的模型。你问它一个需要通盘推演、写五十行代码、还要自己 debug 三轮的难题，它调用的还是同一个模型。 问题还不止于“贵”。真实场景里，一个 Agent 往往同时握着本地模型、云端模型，以及来自不同厂商的多种服务。当可选模型越来越多，新的麻烦随之出现： 用户真正需要的，不是一张需要反复维护的模型路由表，而是让 Agent 自己完成判断：这次请求该由谁处理，为什么这样选择，下一次能否做得更好。 点外卖时，平台不会派最近的骑手去送最远的一单，也不会为了三公里的单子调动整个配送站；医院分诊台不会让所有人直接挂专家号，而是先判断病情轻重，再决定看哪个科室、找哪位医生；快递分拣中心如果想要“送得快”，前提是“分得准”。 今天的 Agent 背后，现实已经是一支队伍了：有的模型推理能力强但贵且慢，有的轻快便宜但只能干简单活，有的擅长写代码，有的多模态理解更好。 每个模型各有所长，也各有所短。以 PC 办公场景为例，删除文件和写 PPT，所需的能力显然不同。 openJiuwen 是由华为 2012 实验室、华为云、终端、计算、算力先遣队等团队联合高校、企业等广大开发者联合构建的开源 AI Agent 平台。 此次，openJiuwen 团队给出的答案是——在 Agent 与模型之间，增加一层面向请求的智能决策能力，一个专门负责“这一轮任务，该用哪个模型、用什么策略”的路由引擎。 简单的问题，用轻快的模型快速回；复杂的问题，调度更强的模型深思考；需要多个模型互相印证的问题，组织多模型协同作战、再统一汇总；