多智能体架构反噬：子任务拆分致 Codex 用量激增
ChrisMasterton · ghdev · 2026-08-21
OpenAI Codex 的一个 Issue 揭示了一个反直觉的现象：多智能体工作流可能比单智能体消耗更多用量，即使子智能体使用更小的模型。
原因分析：
- 每个子智能体都需要加载固定的上下文成本（系统指令、工具 Schema、技能库、环境上下文等）。
- 当多个子智能体并行执行小任务时，这部分固定开销会被叠加放大。
- 例如，将一个调查任务拆分给 5 个智能体，它们可能都需要加载相似的底层知识库，实际产出却很少。
建议改进：
- 在 UI 中展示每个智能体的具体用量及上下文继承情况。
- 增加警告机制，当拆分预计比串行执行更贵时提示用户。
- 优化轻量级子智能体的启动成本。
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