单智能体 vs 多智能体实测:同一任务跑 4 种编排,成本差 3 倍
latent_lurker8587 · reddit · 2026-10-28
作者把上次帖子中社区争论的 4 种 agent 编排放到同一个 Python 记账应用任务上实测(38 个隐藏测试盲评):
四组设置
- Claude Code 单智能体(Opus 5.5)
- Codex CLI 单智能体(GPT 5.5)
- Paseo 团队编排(完全复刻 u/c-digs 公开的「贵模型 lead + 便宜 worker」结构化交接 prompt)
- Atomic Agent Fusion 模式(云端 Opus 5.5 规划,本地 Qwen 3.8 27B 干活)
结果
| 设置 | 用时 | 测试 | 成本 |
|---|---|---|---|
| Codex | 6m38s | 38/38 | $1.32 |
| Claude Code | 5m57s | 38/38 | $1.27 |
| Paseo | 5m25s | 38/38 | $1.13 |
| Atomic Fusion | 3m11s | 36/38(一行修复后满分) | $0.40 |
关键发现
- 四组均零合并冲突,「agent 互相踩」在这个规模没发生
- Paseo 的 lead 判断任务太小,自己全做没派 worker——好的编排器懂得不拆分本身就是特性
- 编排的价值不是让小任务更快,而是让贵模型只负责思考、便宜/本地模型干粗活(本地 worker 组成本仅 $0.40),且故障时有人盯着
- 结论对验证社区经验:「写代码用单 agent」「有 lead 就不乱」是对的,「多 agent 烧 token」不一定
作者计划第二轮用大到必须拆分的任务再测,向读者征集任务。
所属事件:单智能体与多智能体编排同题实测，成本相差达 3 倍(2 条相关)→
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