Cohere 论文：17 个廉价 Agent 团队以 30% 成本逼近 5 个强 Agent
rohanpaul_ai · x · 2026-10-19
- Cohere 研究团队发布 arXiv 论文《Scaling Inference-Time Compute with Teams of Coding Agents》，把多智能体团队设计形式化为一个推理算力分配问题：从单 Agent 出发，额外算力应该投向哪个工作流阶段、用什么模型、配多少 worker，才能到达 reward-cost 帕累托前沿。
- 核心数据：在 ProgramBench 上，多 Agent 团队优于单 Agent，但成本是其 3-7 倍，且更多 Agent 会带来重复劳动和合并负担。通过合理分配算力，异构 17-Agent 团队可以做到与 5 个强模型组成的同构团队成绩仅差 1.4 分，同时成本降低 70%。
- 三个关键发现：
- 规划是最值得委派的环节：lead 只把规划交给 worker、自己完成实现与验证，就能以一半成本追平全程委派的 lead 的奖励。
- 廉价模型当规划者足够划算，可大幅压低团队成本。
- 团队规模与模型配比存在明确的收益递减点，盲目加 Agent 得不偿失。
所属事件:Cohere 论文：廉价 Agent 团队降 70% 成本性能几乎不掉(3 条相关)→
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