编排层显著降低智能体成本
dair_ai · x · 2026-07-09
这篇内容介绍了一项关于“harness effect”的研究：在 22 个评测任务、6 个基础模型上，只改变编排层而保持模型不变，结果显示单任务综合成本下降 41%，token 数下降 38%，中位耗时下降 44%，同时完成质量基本持平。 作者强调，效率提升主要来自 orchestration layer，而且这种提升对不同模型都成立；质量提升则与基座模型强度高度相关。文中还指出，在该工作负载下，编排层带来的成本变化甚至超过了模型菜单本身的差异。