Valley Labs evaluación práctica: ¿Quién es la “gran mente digital” más fuerte en los sistemas Multi-Agent?

Al construir un equipo de múltiples agentes con OpenClaw, muchas personas se enfrentan a dificultades para elegir: GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek, GLM… hay un montón de modelos; ¿cómo combinarlos para lograr la máxima eficiencia y el mejor costo?
Valley Labs ha realizado recientemente muchas pruebas prácticas y descubrió que “configurar a todo el mundo con el tope” no necesariamente es lo mejor. Según cómo se mezclen modelos para distintos roles, a menudo se logra un rendimiento y una relación calidad-precio mejores. Hoy compartimos nuestras notas sobre la selección de modelos.
Leader Bot (Responsable)
Encargado de descomponer objetivos y de definir el plan general; requiere lógica sólida y una visión global.
Recomendado: GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet
Experiencia en la práctica: al manejar tareas complejas de múltiples pasos, estos dos modelos muestran buena comprensión, la descomposición de la tarea es clara y rara vez aparecen “fallos” lógicos.
Coder & Researcher (Ejecutor)
Encargado de escribir código, llamar APIs y realizar una búsqueda profunda de datos; la necesidad central es una salida estructurada.
Recomendación de sorpresa: DeepSeek-V3 y Claude 3.5
Comentarios: Claude es muy estable en la precisión de generación de código; DeepSeek tiene una lógica clara en el contexto chino, y además el costo de API tiene una ventaja evidente, lo que lo hace adecuado para llamadas de alta frecuencia.
Writer & Critic (Creatividad y auditoría)
• Writer (Redactor): necesita creatividad y sensibilidad humanística → la serie Claude genera resultados más naturales, con más “toque humano”
• Critic (Crítico): necesita examinar los errores de forma estricta → GPT-4o muestra estabilidad al identificar contradicciones lógicas
¿Cómo elegir entre modelos globales y modelos nacionales?
• Tareas de ciclo largo y en múltiples rondas: se recomienda dar prioridad a modelos internacionales de primera línea; con ventanas de contexto amplias y menos propensos a “olvidar” o mezclar palabras
• Tareas de alta inmediatez (como monitoreo de la opinión pública): normalmente los modelos nacionales tienen una latencia de respuesta más baja
En cuanto a la seguridad, en Valley Labs todas las llamadas a modelos pasan por una pasarela cifrada; al desplegarse localmente, también se prueban primero en entornos aislados para garantizar estabilidad y fiabilidad.
Para terminar: no hay un “mejor” modelo, solo el “empleado de IA” que mejor se ajusta al puesto. Actualmente, Valley Labs usa principalmente GPT-4o para gestionar, Claude para crear y DeepSeek para ejecutar, y ha montado una red de colaboración de IA con una relación costo-valor bastante buena.
Si te interesa Multi-Agent o AI Agent, ¡bienvenido a compartir en la sección de comentarios tus experiencias de combinación de modelos y a debatir juntos~