在组建一支基于 OpenClaw 的多智能体团队时，开发者常面临一个幸福的烦恼：GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek、GLM……模型多如牛毛，到底该选哪一个？

WEEX Labs 在实战中发现，“全员名牌”并不代表最高效率。在 Multi-Agent 架构中，根据不同角色的职能属性进行“混搭”，才是性能与成本的最优解。今天，我们公开 WEEX 实验室的模型选型笔记。

Leader Bot（统筹者）：需要最顶级的逻辑与洞察

Leader 角色的核心任务是拆解复杂目标、制定执行计划。这要求模型具备极高的推理能力和全局观。

                    首选推荐：GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet

                    实战反馈： 在处理多步骤的复杂任务（如：策划一场跨平台的营销活动）时，这两个模型展现了极强的“理解力”，能够准确识别任务优先级，极少出现逻辑断层。

                    避坑提醒： 对于 Leader 角色，切忌使用参数量较小的轻量级模型，否则容易出现“南辕北辙”的指令分发。

Coder & Researcher（执行者）：逻辑严密是唯一标准

负责编写代码、调用 API 或进行深度数据检索的角色，需要极强的结构化输出能力。

                    黑马选手：DeepSeek-V3 / Claude 3.5

                    实战反馈： Claude 3.5 在代码生成上的准确率依然是行业标杆；而国产模型 DeepSeek 在中文语境下的逻辑理解力令人惊喜，且 API 成本极具竞争力，非常适合作为高频调用的执行层大脑。

Writer & Critic（创意与审计）：文采与审慎的博弈

                    Writer（撰稿员）： 如果你需要更具有人文关怀和创意灵感的文案，Claude 系列通常比 GPT 更具“人味”，减少了那种千篇一律的 AI 腔调。

                    Critic（批判者）： 这个角色需要“吹毛求疵”。实战中，我们发现 GPT-4o 在识别逻辑矛盾和审视错误方面表现最为稳健，能有效解决单一模型容易产生的“记忆混淆”问题。

全球模型 vs 国内模型：如何取舍？

WEEX Labs 针对目前主流模型在 Multi-Agent 系统中的表现进行了压力测试：

                    关于“失忆”与“串词”： 部分本地化模型或参数较小的模型，在多轮对话后容易出现“记忆力减退”，甚至在中文任务中突然冒出英文回复。对于需要长效运行的任务，建议优先选择上下文窗口大、稳定性高的国际一线模型。

                    响应速度： 在进行舆情监控等高实时性任务时，国产模型由于地理位置和算力优化，往往具有更低的延迟。

WEEX 的选型法则：安全性与稳定性

除了智商（IQ），WEEX 始终坚持安全性（Security-First）：

                    所有的模型调用均通过加密网关进行。

                    在本地环境（如虚拟机）部署时，我们会优先测试模型在隔离环境下的表现，确保不会因模型插件的漏洞导致资产信息外泄。

写在最后

没有最好的模型，只有最适合岗位的“员工”。在 WEEX Labs，我们通过 GPT-4o 控场、Claude 创作、DeepSeek 执行，构建起了一套高性价比的 AI 协作网络。