在同一个工具集中跨 Claude Code、Codex 和 Ollama 路由编码智能体会话——按会话挑选模型

过去几个月我一直在为团队构建智能体编码环境。我最坚持的设计决策是拒绝绑定单一提供商，主要因为我投入使用的每个模型大约六周后就会被淘汰。所有内容都通过一个会话抽象层运行。其下有三个执行引擎：Claude Code CLI——Opus/Sonnet，负责真正的重构重型工作；Codex CLI——GPT-5.6 变体；Ollama——通过云端使用 minimax-m3 和 glm-5.2，同一路径也可完全本地运行。共十二个模型，每次会话从下拉菜单中挑选。会话及其历史记录和工作目录并不关心背后是哪个引擎。为什么值得这么做：按任务价值路由。修改变量名并不需要前沿模型，无论前沿模型多乐意做这件事。配置调整用廉价模型，多文件重构用前沿模型，任何不能离开本机的内容用本地模型。新模型发布时，只需添加一条配置，而不是搭上一个周末。真正烦人的地方是这三个 CLI 在各方面都不一致。会话恢复、流式格式、审批提示、token 报告——全都不同，而且都相当自信地不同。大约 80% 的工作是把这些统一成一个接口。另外 20% 是我最初开始做这件事时觉得有趣的部分。到目前为止已经跑过 1,851 个会话，团队 15 人。还有其他人运行多引擎吗？我还在像原始人一样手动挑选模型——很好奇有没有人已经实现了路由自动化。