在AI代理（AI Agents）领域，如何在成本与性能之间实现最优平衡，正成为关键挑战。传统方法通常依赖单一语言模型作为代理的核心，负责自然语言生成、推理和上下文管理，但这种静态模式难以适应不同任务对准确率与成本的不同需求。 近年来，OpenAI与NVIDIA推动了多模型协同的新思路，通过调用多个小型语言模型（SLMs）分别处理特定任务，如工具选择或深度研究。然而，这些方法仍属静态编排，无法动态响应用户输入的变化。 最新研究“Avengers-Pro”提出了一种实时动态优化框架，利用帕累托前沿（Pareto Frontier）思想，实现对语言模型的智能调度。该系统如同“AI查询的智能交通指挥官”，能够根据每轮对话的输入，实时选择最合适的模型。 其工作流程如下：首先，使用轻量级模型（如Qwen3-embedding-8B）将用户输入转化为语义向量；接着，基于标注过的问答数据集，将这些向量聚类为60个语义一致的组别；然后，针对每个组别，计算每种语言模型在准确率与token成本上的综合表现，生成性能-效率评分；最终，将每个请求动态路由至该组中表现最优的模型，例如用Gemini-2.5-flash处理简单任务，而将复杂任务交由GPT-5等高性能模型处理。 该系统支持一个由八种模型组成的集合（包括Qwen3系列至GPT-5-medium），在六项高难度基准测试中均展现出卓越性能，显著降低整体成本，同时保持高准确率。 这项研究深化了此前关于AI代理成本被忽视的观察——即使模型准确率相近，其实际运行成本也可能差异巨大。Avengers-Pro将成本作为核心决策变量，真正实现了“成本感知”的智能调度。 此外，当前多数AI代理仍基于理想化假设运行，缺乏真实生产环境的考验。Avengers-Pro的出现，标志着AI代理正从理论走向可部署、可优化的实用阶段。对于构建高效、经济的Agentic AI应用而言，这一框架具有重要价值。