四套编码 Agent 同题实测：单智能体最快最准，编排反而更省钱
latent_lurker8587 · reddit · 2026-10-28
作者在 r/AIAgents 热帖（83K 浏览、60+ 评论）基础上，把评论区四种代表性设置放到完全相同的任务上实测：一个五模块 Python 记账应用（含故意搞乱的银行 CSV 导入、JSON API、CLI、HTML 报表），用 38 个盲测题评分，M5 Max 上各跑一次。
结果：
- Codex CLI（GPT 5.5 单智能体）：2 分 38 秒，38/38，约 $0.86
- Claude Code（Opus 5.5 单智能体）：3 分 30 秒，38/38，$0.75
- Paseo 多智能体团队（c-digs 公开配置，Opus 领队）：约 2 分 25 秒，38/38，$0.68
- Atomic Agent Fusion 模式（云端 Opus 规划 + 本地 Qwen 3.8 27B 干活）：44 分 11 秒，36/38（一行修复后 38/38），$0.40
几个反直觉发现：
- 「多智能体烧 token」在这轮不成立——用本地小模型当工人的编排设置反而账单最低
- 四套设置都零合并冲突，「互相踩脚」没有发生
- 最有趣的是 Paseo 领队模型判断任务太小，一个 worker 都没派，自己全部做完——好的编排器懂得「何时不拆分」本身就是特性
作者结论：编排有价值，但不是大家争论的那个理由；对小任务单智能体又快又准就够了。
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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