@madhavajay/pam
为AI智能体提供分级模型调用与多供应商故障转移能力
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@madhavajay/pam。 它的用途是：为AI智能体提供分级模型调用与多供应商故障转移能力 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/madhavajay-pam/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘配置一个PAM，低级任务使用Claude Haiku，高级任务使用GPT-4 Turbo，并为每个级别设置一个备用供应商。’ 它会引导你完成分级模型配对和故障转移链的配置。之后，在你的智能体代码中，只需指定任务级别，PAM便会自动调用对应模型并在出错时切换备用链。
介绍
PAM Skill旨在解决开发者在构建AI智能体时，如何根据任务复杂度灵活选择不同能力级别的模型，并确保服务可靠性的问题。它通过一个类似“旋钮”的机制，允许用户为低、中、高、超高级别分别配置不同的代理模型和预言机模型，并支持混合使用多个AI供应商。
使用时，开发者可以定义不同能力级别对应的模型组合（例如，低级任务用小型模型，高级任务用GPT-4），并设置备用调用链。当首选供应商的API调用失败时，系统会自动按预设的备用链切换到其他供应商，保障智能体服务不中断。
该Skill非常适合需要构建健壮、可分级响应且对成本敏感的生产级AI应用的开发者。无论是需要快速响应的简单查询，还是需要深度推理的复杂任务，都能通过配置不同的“档位”来优化性能和成本。
建议在配置时，根据实际业务场景仔细规划每个级别对应的模型和备用供应商，平衡响应速度、准确性与API成本。注意，此Skill本身不提供模型，需要用户自行准备并配置各AI供应商的API密钥。
核心特点
核心区别在于提供了类似“功放旋钮”的精细分级控制能力，允许为不同任务难度配对专用的代理和预言机模型组合，并内置了跨多个AI供应商的自动故障转移链，而非简单的单一模型切换。
注意事项
不适合只需要单一、固定模型且无高可用性要求的简单实验性项目。
常见问题
PAM支持哪些AI模型供应商？
理论上支持任何提供API的供应商，如OpenAI、Anthropic、Google等，具体取决于您的配置。
如何设置不同级别的模型？
通过配置文件为低、中、高、超高级别分别指定代理模型和预言机模型的供应商及模型名称。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/madhavajay-pam/raw/index.md 读取 @madhavajay/pam 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/madhavajay-pam/raw/index.md（查看排版版本）