Java多源AI接口融合框架：动态模型切换与智能路由实战

> 在电商客服场景中，用户的一句“这件衣服适合夏天穿吗？”需要同时调用服饰知识库、天气API和风格推荐模型，但当GPT-4响应延迟时能否无缝降级到Claude？在预算有限时能否自动选择成本更低的本地模型？

**多源AI接口整合已成为企业智能化落地的新基建**。据Gartner 2025报告显示，73%的企业同时使用3个以上AI服务商，但其中65%面临**接口碎片化、切换成本高、异常处理弱**三大痛点。

本文将手把手带你构建一个支持**动态模型切换、智能路由、多结果融合**的Java框架，解决以下核心问题：
- 如何统一不同AI服务的异构接口？
- 如何实现毫秒级故障转移？
- 如何根据成本/性能自动选择最优模型？

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## 一、多源AI整合的架构设计

### 1.1 整体架构图
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[客户端] 
  ↓ 
[统一网关] → 路由策略 → [模型适配层] → [AI服务集群]
  ↑              ↓             ↓
[结果处理器] ← [熔断器]    [监控埋点]
```

### 1.2 核心模块职责
| 模块         | 功能说明