主分支 / Models Prompts and Adapters
模型、Prompt与适配
用明确输入、能力合同和发布边界管理模型变化。
要解决的问题怎样把模型、Prompt与适配落实为可比较和可验证的工程选择？
01 输入
- 任务风险与输出合同
- 模型和Provider候选
- 规则、证据及工具
02 处理机制
- 组装可信输入
- 验证协议和能力
- 选择模型与预算
- 交叉评测后发布
03 输出与证据
- 模型适配合同
- 可追溯版本组合
- 可靠升级与降级
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继续深入 · 3 个方向
选择模型只是起点。企业Agent还需要可解释的消息角色、context选择、工具协议、结构化输出和版本组合。统一接口的价值是保留可替换边界，不能掩盖各供应商能力差异。支持工具或JSON，也不证明模型能正确完成具体业务。
本分支从Prompt与context进入模型接口，再讨论路由、故障切换、预算和升级。观察基线为2026-10-15；公开模型目录用于发现候选，采用依据仍是自己的任务、权限和外部结果。静态配置在发布时固定，数据generation和授权在每次运行中记录并重新核验。
保留供应商扩展，但让业务工具、Task和证据schema独立。这样才能比较闭源API与微调开放模型，也能在升级时分清模型、harness和资料变化各自的影响。
RELATIONSHIP MAP
与其他节点的关系
箭头从本节点指向目标；关系是工程分析映射，不代表厂商合作或已披露的内部实现。
哪些节点指向本页 · 1
- 能力积累与模型训练 — 供给 → 模型、Prompt与适配
模型、提示与上下文候选通过评测后发布，形成从运行反馈到模型适配的闭环。
PRIMARY SOURCES
来源与阅读边界
来源按研究截止日整理。官方文档说明能力和约束，代码只证明对应版本，论文与讲座不自动证明生产效果。 资料截止：2026-10-15。
- OpenAI Agents SDK：模型与provider ↗官方文档 / 声明
观察基线：2026-10-15；具体模型、版本和部署能力需分别核验。
- Pydantic AI：Harness能力边界 ↗官方文档 / 声明
观察基线：2026-10-15；具体模型、版本和部署能力需分别核验。