> 在電商客服場景中，用戶的一句“這件衣服適合夏天穿嗎？”需要同時調用服飾知識庫、天氣API和風格推薦模型，但當GPT-4響應延遲時能否無縫降級到Claude？在預算有限時能否自動選擇成本更低的本地模型？

**多源AI接口整合已成為企業智能化落地的新基建**。據Gartner 2025報告顯示，73%的企業同時使用3個以上AI服務商，但其中65%面臨**接口碎片化、切換成本高、異常處理弱**三大痛點。

本文將手把手帶你構建一個支持**動態模型切換、智能路由、多結果融合**的Java框架，解決以下核心問題：
- 如何統一不同AI服務的異構接口？
- 如何實現毫秒級故障轉移？
- 如何根據成本/性能自動選擇最優模型？

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## 一、多源AI整合的架構設計

### 1.1 整體架構圖
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[客戶端] 
  ↓ 
[統一網關] → 路由策略 → [模型適配層] → [AI服務集群]
  ↑              ↓             ↓
[結果處理器] ← [熔斷器]    [監控埋點]
```

### 1.2 核心模塊職責
| 模塊         | 功能說明