百度千帆模型智能切换系统
🎯 目标：确保AI助手永不掉线
核心问题：
- 百度千帆模型有上下文限制
- 达到临界点后连接会中断
- 需要智能切换机制避免服务中断
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📊 当前模型状态监控
百度千帆可用模型清单：
代号 当前状态
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✅ 使用中
✅ 可用
✅ 可用
✅ 可用
⚠️ 不可用模型：
- GLM-4-7 ❌ 不支持Coding Plan
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🚨 切换触发条件
1. 上下文使用率警告 (主要触发)
状态
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🟢 安全
🟡 警告
🟠 危险
🔴 紧急
2. 连接失败 (次要触发)
可能原因
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超过限制
网络问题
频率限制
服务故障
3. 性能下降 (监控触发)
阈值
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30秒
10%
明显
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🔄 智能切换流程
切换决策树：
备选模型选择策略：
1. 同级别切换：200K → 200K (DeepSeek → Kimi)
2. 降级切换：200K → 128K (DeepSeek → GLM-5)
3. 升级切换：128K → 200K (GLM-5 → DeepSeek，清理后)
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🛠️ 技术实现方案
1. 模型健康监控脚本
2. 自动切换执行脚本
3. 心跳检测脚本
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📋 手动切换操作指南
当需要手动切换时：
方法1：通过OpenClaw CLI切换
方法2：重启会话使用不同模型
方法3：紧急恢复流程
1. 立即切换到Kimi K2.5（200K上下文，与DeepSeek同级）
2. 如果Kimi也失败 → 切换到GLM-5（128K上下文）
3. 如果GLM-5失败 → 切换到MiniMax M2.5
4. 全部失败 → 重启OpenClaw服务
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🎯 切换策略优化
1. 预防性切换（推荐）
- 阈值：上下文使用率达到75%时主动切换
- 优势：避免紧急情况，平稳过渡
- 操作：在非高峰时段执行切换
2. 响应式切换
- 触发：出现连接错误时立即切换
- 优势：快速恢复服务
- 风险：可能正在处理重要任务
3. 计划性切换
- 时间：每天凌晨4点自动切换清理
- 目的：清理上下文，重置模型状态
- 操作：切换到备模使用几小时再切回
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📊 监控仪表板设计
实时监控指标：
历史切换记录：
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🆘 紧急恢复流程
情况1：当前会话完全无响应
情况2：模型API限制
情况3：所有模型都不可用
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📝 操作手册
日常检查清单：
- [ ] 每小时检查一次上下文使用率
- [ ] 监控模型API响应时间
- [ ] 检查备选模型可用性
- [ ] 备份模型切换历史
切换执行步骤：
1. 预检查：确认备选模型可用
2. 通知：发送"即将切换模型"提示
3. 执行：执行切换命令
4. 验证：确认新模型连接正常
5. 记录：记录切换操作
恢复验证：
- [ ] 新模型响应正常
- [ ] 上下文已清理
- [ ] 历史消息可访问
- [ ] 功能完整性验证
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🎪 用户沟通策略
切换前通知：
切换完成通知：
紧急情况通知：
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💾 数据备份与恢复
备份策略：
1. 切换前自动备份：
- 当前对话上下文
- 用户偏好设置
- 任务执行状态
2. 定期完整备份：
- 每天凌晨3点自动备份
- 保留最近7天备份
- 加密存储备份数据
恢复策略：
1. 快速恢复：从最新备份恢复
2. 增量恢复：只恢复丢失的部分
3. 手动恢复：用户指定时间点恢复
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🔍 故障排查指南
常见问题及解决：
问题1：切换后连接失败
问题2：上下文丢失
问题3：性能下降
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📈 持续优化计划
短期优化（1周内）：
1. ✅ 实现基础监控功能
2. ✅ 建立手动切换流程
3. ✅ 创建紧急恢复指南
中期优化（1个月内）：
1. 🔄 实现自动切换功能
2. 🔄 建立预测性切换算法
3. 🔄 优化用户通知体验
长期优化（3个月内）：
1. 📊 建立智能负载均衡
2. 📊 实现多模型并行处理
3. 📊 开发模型性能分析系统
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✅ 立即执行项
今天（2026-03-17）需要完成：
1. [x] 创建模型切换系统文档
2. [ ] 设置上下文使用率监控
3. [ ] 测试各备选模型连接性
4. [ ] 建立紧急切换联系人（豆包）
明天（2026-03-18）计划：
1. [ ] 实现基础监控脚本
2. [ ] 创建手动切换测试流程
3. [ ] 设置每日自动健康检查
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系统创建时间：2026-03-17 21:15
当前状态：文档就绪，待技术实现
目标：确保AI助手100%可用性，永不掉线