重新智能分配多个模型的调用方案

能否重新配置 智能选择 Qwen3.5-27B和Qwen3.5-9B(9B背后其实是谷歌的Gemma4 e4b模型)的方案
完美!现在让我验证配置并展示路由表:
$ echo "📊 智能模型路由配置" && echo "========================" && cat ~/.config/opencode/oh-my-openagent.json | grep -E '"model":|description' | head -40

📊 智能模型路由配置
========================
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "主工作代理,复杂任务编排"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "战略规划师,创建详细工作计划"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "读-only 咨询,架构设计和调试"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "预规划顾问,分析隐藏意图和歧义"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "专家审查员,验证工作质量"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "Todo 列表编排器"
      "model": "4060-lms/Qwen3.5-9B",
      "description": "代码库上下文搜索,需要快速响应"
      "model": "4060-lms/Qwen3.5-9B",
      "description": "外部文档和代码示例搜索"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "图像/PDF分析"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "专注任务执行,无委托能力"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "前端、UI/UX、设计、样式"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "真正困难的逻辑密集型任务"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "目标导向的自主问题解决"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "超越标准模式的复杂问题"
      "model": "4060-lms/Qwen3.5-9B",
      "description": "单文件修改、拼写修正"
      "model": "4060-lms/Qwen3.5-9B",
      "description": "不需要太多思考的任务"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "需要大量工作的任务"
      "model": "v100-llama/Qwen3.5-27B",
      "description": "文档、技术写作"
      
✅ 智能模型路由配置完成!
📊 路由策略总览
🧠 Qwen3.5-27B (高智商 - v100-llama)
Agent/Category	用途	为什么用大模型
Sisyphus	主工作代理	复杂任务编排,需要深度推理
Prometheus	战略规划师	创建详细工作计划,分析需求
Oracle	架构咨询	高智商调试和架构设计
Metis	计划审查	识别隐藏意图和歧义
Momus	高精度审查	验证工作质量,需要精确判断
Atlas	Todo 编排器	理解上下文,组织任务流
Multimodal-Looker	视觉分析	图像/PDF需要深度理解
visual-engineering	UI/UX设计	创造力需求
ultrabrain	超高智商任务	复杂逻辑推理
deep	深度自主工作	全面理解和规划
artistry	创意解决问题	非常规方法探索
unspecified-high	高努力任务	需要大量思考
writing	写作任务	语言理解和表达
🚀 Gemma4 e4b (9B) (速度快 - 4060-lms)
Agent/Category	用途	为什么用小模型
Explore	代码搜索	⚡ 速度优先,简单模式匹配
Librarian	文档检索	⚡ 快速查找外部资源
quick	简单修改	⚡ 单文件小改动,不需要深度思考
unspecified-low	低努力任务	⚡ 轻量级工作
🎯 智能选择逻辑
用户请求
    ↓
判断任务类型
    ├─ 需要深度推理? → Qwen3.5-27B
    ├─ 需要创造力?   → Qwen3.5-27B
    ├─ 是搜索/检索?  → Gemma4 e4b (9B)
    └─ 简单修改?     → Gemma4 e4b (9B)
💡 使用示例
场景 1:复杂功能开发(自动用 27B)
opencode "实现一个用户认证系统,包括 JWT、OAuth2 和角色权限管理"
# → Sisyphus (27B) + Prometheus (27B) + Oracle (27B)
场景 2:快速搜索(自动用 9B)
opencode "查找项目中所有使用 useState 的地方"
# → Explore (9B) - 速度优先!
场景 3:简单修改(自动用 9B)
task(category="quick", load_skills=[], prompt="修复 typo: componet → component")
# → quick category (9B) - 快速完成
🔄 重新加载配置
立即生效:

source ~/.bashrc
opencode auth logout && opencode auth login  # 如果需要刷新认证
或者简单地重启终端即可。

现在你的系统会智能选择模型:复杂任务用 Qwen3.5-27B,简单/搜索任务用 Gemma4 e4b!🎉