多模态 AI 编排，这个曾经略显神秘的概念，如今随着 Gemini 等强大模型的出现，开始变得炙手可热。本文将深入探讨两种主流的 多模态 AI 编排 方式：传统的工具链流程（如 LangGraph）和新兴的 LLM 原生流程（以 Gemini 为代表），分析它们的优劣，并展望未来混合架构的发展趋势。核心的疑问在于，我们是否能用一个智能模型取代整个复杂且混乱的 AI 工作流？
1. GenAI 中的编排：远不止代码的串联
在 GenAI 领域，编排 的意义远不止简单地串联代码。它指的是智能地连接各种工具和步骤，例如 OCR、图像分析、PDF 摘要、对话上下文等，将它们整合到一个有凝聚力的工作流程中。理想的 编排 流程应该流畅、可靠且易于维护。例如，一个客户服务机器人需要处理用户上传的各种文件（图像、PDF、文本），这时就需要 编排 不同的 AI 模型和工具，才能正确理解用户意图并给出恰当的回复。
传统系统中，编排 通常需要以下步骤：
- 检测输入类型 (图像? PDF? 文本?)。
- 将其路由到正确的处理器 (视觉模型、OCR、摘要引擎)。
- 组合输出以获得上下文丰富的响应。
- 处理重试、错误以及跨多步骤流程的内存管理。
这看似简单，但在实际应用中却充满了挑战。
2. 传统工具链：LangGraph 的精细控制与复杂性
LangGraph 是一个强大的库，为开发者提供了精细的流程控制能力。 它可以将复杂的工作流程分解为一系列节点，并通过条件判断和边缘连接，实现灵活的流程控制。
例如，以下代码展示了如何使用 LangGraph 处理不同类型的输入文件：
from langgraph import StateGraph
def detect_type(state):
# returns 'pdf', 'image', or 'text'
...
def extract_pdf(state): ...
def image_caption(state): ...
def summarize_all(state): ...
g = StateGraph()
g.add_node("detect", detect_type)
g.add_node("extract_pdf", extract_pdf)
g.add_node("caption", image_caption)
g.add_node("summarize", summarize_all)
g.set_entry("detect")
g.add_conditional_edge("detect", "extract_pdf", lambda s: s['type']=='pdf')
g.add_conditional_edge("detect", "caption", lambda s: s['type']=='image')
g.add_edge("extract_pdf", "summarize")
g.add_edge("caption", "summarize")
g.add_edge("summarize", g.END)
result = g.run({'file': uploaded_file, 'prompt': user_input})
print(result)
这种方法非常可靠，但需要大量的样板代码。开发者需要手动管理分支、工具调用和回退机制。虽然能够实现复杂的功能，但却牺牲了代码的简洁性，增加了维护成本。设想一下，如果需要添加一种新的文件类型，就需要修改大量的代码，这无疑是一项繁琐的任务。
3. LLM 原生编排：Gemini 的简洁与黑盒
与传统工具链不同，LLM 原生 编排 充分利用了大型语言模型（LLM）的强大能力，例如 Google 的 Gemini Pro Vision。这种方法无需显式地定义流程，而是直接将各种输入交给模型，由模型内部进行处理。
例如，使用 Gemini 处理图像和文本：
response = gemini.generate_content([
"请全面概括以下内容:",
Image.open("diagram.png"),
"PDF 内容: ..." # 提取或手动插入
])
print(response.text)
只需要一行代码，Gemini 就能理解图像和文本的含义，并将它们整合到一起。这种方式极大地简化了开发流程，提高了原型设计的速度。但是，这种简洁性也带来了一些问题。由于模型内部的处理过程是黑盒，开发者无法了解模型是如何处理不同的输入，也无法对其进行精细的控制。此外，Gemini 的公共 API 尚未支持原始 PDF 处理和工具调用。
4. 多模态 LLM 如何处理不同类型的输入？
多模态 LLM 的核心优势在于能够同时处理各种类型的输入，例如文本、图像和 PDF。那么，这些模型是如何做到这一点的呢？
- 统一嵌入空间: 模型将所有输入（文本、像素、PDF）转换为内部可以理解的共享 “语言”。因此，所有这些不同的格式都变成了同一语义空间中的向量。 这意味着，无论输入是文本还是图像，模型都可以将它们表示为统一的向量，从而实现跨模态的理解。
- 跨模态注意力: 它不会将图像和文本视为单独的孤岛。 相反，它会关注这些输入如何相互关联，从而将各个模态连接起来。 例如，将 PDF 图像中的图表与相应的文本段落进行匹配。 这种机制使模型能够理解不同模态之间的关系，从而更好地理解整体内容。
- 上下文融合: 所有输入和指令都会混合到一个大的上下文窗口中。 这使模型能够生成真正考虑每个数据片段（而不仅仅是孤立的片段）的答案或摘要。 这种方法确保模型能够充分利用所有可用的信息，从而生成更准确和全面的结果。
- 自适应推理: 根据你提出的问题，LLM 会确定要关注哪个输入。 总结带有图像的报告？ 它将平衡视觉和文本信息，以生成连贯且富有洞察力的响应。 模型能够根据不同的任务自适应地调整其推理策略，从而更好地满足用户的需求。
例如，要总结一份包含图表和文字的销售报告，可以这样操作：
response = gemini.generate_content([
"总结以下报告，考虑所有图像和文字。",
open("sales_report.pdf", "rb"), # PDF 文件
Image.open("product_image.png"), # 产品照片
"重点关注的要点包括收入趋势和视觉数据。"
])
print(response.text)
Gemini 将消化 PDF、图像和你的说明，然后输出一个统一的、感知上下文的摘要。这种全方位理解正是多模态 LLM 成为游戏规则改变者的原因。它使我们更接近真正 “理解” 复杂、真实世界数据的 AI，而无需混乱的编排开销。 这意味着开发者可以将更多的时间和精力投入到创新和产品开发上，而无需担心底层技术的复杂性。
5. 局限性与 Token 限制
虽然将原始文件和提示直接交给多模态 LLM 感觉很轻松，但存在一个关键限制：模型的 token 或上下文窗口大小。 多页 PDF 或冗长文本等大型文档很容易超过此限制。
当输入过长时，模型可能会截断或忽略部分内容，从而导致输出不完整或不准确。 此外，处理大型输入意味着更高的 API 成本和更长的响应时间。 因此，即使使用强大的统一模型，一些预处理（例如分块文档或压缩输入）对于生产级应用程序仍然至关重要。 例如，对于一个 100 页的 PDF 文档，必须将其分割成多个较小的块，然后分别交给模型处理。
6. 如何选择合适的编排方式？
选择哪种 编排 方式取决于具体的应用场景和需求。以下是一些关键的考虑因素：
- 实现速度: LangGraph 工作流的中等到慢；Gemini-only 方法的非常快。 如果需要快速原型设计，Gemini-only 方法是更好的选择。
- 灵活性: LangGraph 工作流的非常高；Gemini-only 方法的仅限于模型能力。 如果需要高度定制化的流程，LangGraph 工作流是更好的选择。
- 控制和透明度: LangGraph 工作流的非常好，逐步进行；Gemini-only 方法的为黑盒，端到端。 如果需要对流程进行精细的控制和调试，LangGraph 工作流是更好的选择。
- 真实世界中的稳健性: LangGraph 工作流的高（错误处理、重试）；Gemini-only 方法的低到中等。 如果需要处理各种错误和异常情况，LangGraph 工作流是更好的选择。
总而言之，LangGraph 提供更精细的控制和更大的灵活性，但需要更多的开发工作。Gemini 提供更简洁的开发体验，但牺牲了一些控制和透明度。
7. 未来的混合方法
未来的趋势是采用混合方法，结合传统工具链和 LLM 原生 编排 的优点。
- 对于简单的输入，使用 “模型至上” 编排 (Gemini)。
- 对于复杂的流程，使用 LangGraph 管理条件、PDF、音频或工具插件。
Gemini 负责繁重的推理，而 LangGraph 负责流程、内存、错误和版本控制。 这种方法既能发挥生成式 AI 的速度优势，又能保证结构化流程的可靠性。 例如，在一个智能文档处理系统中，可以使用 Gemini 提取文档中的关键信息，然后使用 LangGraph 对这些信息进行验证和归类。
8. 总结：拥抱混合编排的未来
虽然新一代 LLM 能够进行内部思考和路由，但我们不能完全抛弃 编排 层。 未来属于混合架构，将工作流与 LLM 驱动的推理相结合。
随着技术的不断发展，我们相信 多模态 AI 编排 将变得更加智能和自动化。未来的 AI 系统将能够根据不同的任务和数据类型，自动选择合适的 编排 方式，从而实现更高的效率和更好的用户体验。
我们鼓励开发者积极探索 Gemini、LangChain 和 LangGraph 等工具，并分享你的经验和想法。无论是你引以为傲的工作流程，还是遇到的棘手问题，都欢迎在评论区留言，一起探讨 多模态 AI 编排 的未来。