Cohere 论文：编程 agent 团队里便宜模型只做规划，成本降 70% 奖励几乎不掉
rohanpaul_ai · x · 2026-10-19
Cohere Labs 新论文《Scaling Inference-Time Compute with Teams of Coding Agents》把多 agent 团队设计当成算力分配问题来研究：由一个 lead agent 把子任务分给 workers，改变 worker 的角色（规划/实现/验证）、模型与数量。
关键发现：
- agent 团队确实胜过单个 agent，但成本是 3-7 倍，且更多 agent 意味着重复劳动与更多待合并代码。
- 在 ProgramBench 上，只用便宜模型做规划的团队与全流程使用 workers 的奖励相当，成本仅一半；GPT-5.6 Sol 领队 + 16 个便宜 Luna 规划器，与全 Sol 团队差距仅 1.4 分，成本低 70%。
- 便宜模型适合当规划器（花 13.9% 的额外成本拿回 47.5% 的奖励增益），但当实现者反而拉低奖励；规划器收益随团队扩大持续上升，而实现者 4 人后、验证者 4 人后就饱和——更多实现者会把代码碎片化到更多文件，验证者则提供不了新信息。
结论：把最强模型放在领队位，便宜模型只用来规划，别用便宜模型写代码。
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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