May 1, 2026

為什麼供應商變化被適配器吸收：5BY.AI的多LLM架構原則

ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Perplexity、DeepSeek、Mistral和Grok各有不同的界面和對話結構。

即使是同一個AI服務，也可能透過更新改變消息的顯示方式、輸入字段的結構以及區分對話的資訊。

如果連接多個AI對話的5BY.AI被這些變化直接動搖，那麼每次特定服務的界面略微改變，存儲、連接、搜尋和圖都可能一起受影響。

所以5BY.AI將每個AI供應商的變化與核心功能分離。

基本原則是因供應商而異的部分在適配器中吸收，核心以一致方式處理使用者的思維和上下文。

AI供應商的變化是不可避免的

AI服務快速演進。

新增新模型和功能，對話界面和按鈕位置改變，顯示消息的內部結構也變化。

對使用者看起來是小的界面改變，對於在瀏覽器中識別對話的工具來說可能是重大變化。

例如，以下部分可能改變。

使用者消息和AI回覆如何區分
對話顯示的界面結構
消息新增或修改的過程
輸入字段和發送按鈕的位置
對話位址和識別方法
重新生成的回覆如何顯示

這些變化隨每個供應商改進其服務而自然發生。

問題不在於變化本身。

而在於一個供應商的變化對整個5BY.AI結構的影響範圍有多遠。

適配器處理因供應商而異的部分

適配器是理解每個AI服務界面和對話結構的邊界。

讀取ChatGPT界面的方法和讀取Copilot界面的方法可能不同。Claude的消息結構和Mistral的消息結構也不能假設相同。

適配器在每個供應商內處理這些差異。

其主要角色如下。

識別當前是哪個AI供應商。
檢測使用者消息和AI回覆。
解釋因供應商而異的界面結構。
將所需的對話資訊整理為通用格式。
將整理的結果傳遞給下一層。

重要的一點是，適配器不是評估使用者思維或確定重要對話的地方。

適配器專注於檢測和翻譯供應商差異的角色。

核心必須知道供應商但不依賴它

5BY.AI的核心需要知道的大致是這條消息來自哪個供應商。

但它不應知道特定供應商的界面結構、選擇器和按鈕位置。

例如，如果以下判斷在核心內增加，問題就出現了。

當ChatGPT時，這樣處理。
當Claude時，找不同的界面元素。
當Gemini時，僅在特定按鈕存在時儲存。
當Copilot時，使用單獨的消息結構。

如果這些按供應商的條件持續在核心中積累，每次新增新AI或更新現有服務時核心結構都必須一起修改。

小的界面變化可能影響存儲單元、上下文連接和Graph View。

所以5BY.AI將按供應商的差異分離使其不滲透到核心。

核心基於適配器傳遞的通用格式資訊處理使用者的思維流。

一個供應商的變化不應影響其他供應商

適配器分離最重要的目的是限制變化範圍。

例如，假設Perplexity的對話界面改變了。

在適當分離的結構中，修改目標應集中在Perplexity適配器中。

以下功能不應因這個變化而一起修改。

ChatGPT對話檢測
Claude消息存儲
在Gemini中創建的Anchor
從DeepSeek繼續的Handoff
來自Mistral對話的Saved
Copilot記錄的Graph View
在Grok中生成的思維連接

即使一個供應商變化，其餘供應商和5BY.AI的通用功能應原樣維持。

這就是適配器吸收變化影響的含義。

沒有適配器，核心容易被汙染

最初只支援一兩個AI時，將按供應商的條件直接放入核心程式碼可能看起來更快。

但隨著支援目標增加，相同問題重複出現。

每個供應商新增新例外，修改一個功能時必須一起檢查多個服務的條件。

隨著時間推移，核心可能不再是處理使用者思維流的區域而是收集按供應商例外的區域。

在這種狀態下，出現以下問題。

難以預測小變化的影響範圍。
修改一個供應商可能破壞另一個。
隨新供應商新增複雜性快速增加。
通用功能和供應商特定程式碼的邊界模糊。
難以區分失敗原因是界面變化還是核心問題。

適配器分離不簡單是組織程式碼的方式。

它是保護5BY.AI核心功能不被供應商頻繁變化汙染的結構。

Anchor和Handoff不應依賴供應商界面

5BY.AI的重要功能不是為特定AI服務界面的功能。

Anchor留下值得繼續的思維參考點。

Saved選擇以後要再次查看的重要對話。

Handoff將到目前為止形成的目標和判斷的上下文連接到新AI對話。

Graph View讓使用者探索不同對話和思維之間的關係。

這些功能的意義無論是在ChatGPT、DeepSeek還是Grok中使用都不應改變。

每個供應商如何顯示消息可能不同。

但使用者選擇為重要的思維和下一步要繼續的上下文必須以通用結構處理。

適配器處理界面差異，核心在這些差異之上一致地處理使用者的思維流。

新增新AI時也需要相同原則

在多LLM服務中支援新供應商不簡單是新增一個網址。

必須瞭解每個服務如何顯示對話、消息如何生成以及使用者如何繼續對話。

但如果新增新供應商需要改變現有核心，擴充成本和風險持續增長。

在好的分離結構中，新供應商遵循這個過程。

新供應商的界面和對話結構由適配器理解。
檢測到的資訊被整理為5BY.AI的通用格式。
現有核心和存儲結構以相同方式處理。
Anchor、Saved、Handoff和Graph View維持現有意義。

即使支援新AI，使用者也不需要學習完全不同的5BY.AI使用方式。

供應商可以增加，但5BY.AI的核心行為必須保持一致。

對使用者重要的是穩定性而非內部結構

使用者不需要理解適配器和核心的區別。

使用者期望的更簡單。

即使AI服務更新，重要對話可以繼續儲存。
特定供應商的問題不應破壞使用其他AI的體驗。
無論使用哪個AI，Anchor和Handoff的意義應相同。
即使新增新AI，現有記錄和思維之間的連接應維持。
即使跨多個AI移動，5BY.AI的使用方式應一致。

適配器分離是保護這種使用者體驗的內部設計。

它是不可見的結構，但決定了服務能多穩定地應對變化。

供應商變化但使用者思維流必須繼續

AI供應商不斷變化。

界面變化，功能新增，對話結構和使用方式可能改變。

5BY.AI持續演進以適應那些變化是必要的。

但不需要一起變化的不應被動搖。

按供應商的界面和檢測方法可以在適配器中變化。

同時，選擇重要思維、留下上下文、在其他AI中繼續和重新審查關係的核心體驗必須穩定維持。

供應商變化由適配器吸收，核心保護使用者的思維流。

這個原則是5BY.AI支援多個AI而不依賴特定供應商的根本設計。

AI服務可以持續變化。

但使用者留下的重要思維和下一步要繼續的座標不需要一起被動搖。