Show HN: role-model——面向混合本地/云端AI的路由器
role-model是一个模型路由协议及参考运行时，让消费端应用（如Pi）能通过任务类型、难度、所需能力等元数据与路由器协同，实现更精准的路由决策。它支持本地模型（LM Studio、llama.cpp等）及本地多模型间的路由，并内置基准测试以对比模型的速度、质量和成本表现。其核心理念是通过为不同模型分配领域和角色，推动专业化模型市场的发展，让路由在差异化显著的模型之间发挥最大价值。
背景速读
- **什么是模型路由（Model Routing）**：当用户有多个AI模型可用（比如本地运行的开源模型 + 云端付费API），路由系统会自动决定哪个模型最适合当前任务——是在乎速度、成本还是回答质量，就像智能交换机一样把请求分发给最合适的模型。
- **role-model 项目**：由 try.works 团队推出，定位为一套「路由协议」而非单一软件。核心思路是给每个模型分配「领域」（如代码、数学）和「角色」，消费端应用（如他们的 Pi 项目）发送请求时附带任务类型和难度等元数据，路由器据此做分发决策。
- **Pi 是什么**：Pi 是同一团队开发的 AI 代理（agent）项目，这里与 role-model 配合使用，让代理能主动告诉路由器“这个任务很难/需要工具调用/适合本地模型”，从而提升路由精度。
- **为何现在讨论这个**：AI 模型越来越多（Claude、GPT、Llama、Mistral 等），各有长短和成本。用户既想省钱又想要高质量，靠人手工切换不现实。路由协议相当于给整个生态定一个通用语言，让应用、路由器和模型提供商能互相理解意图，而不只是“丢提示词出去”。
- **关键洞察**：路由器本质是在“预测未来”——判断哪个模型在这个请求上表现最佳。路由的真正价值出现在模型之间有明显差异化分工时（比如一个又快又便宜擅长闲聊的模型 vs 一个慢但擅长代码的模型），而不是在两个顶尖模型之间做选择。