[后续] 单智能体还是多智能体？我用上个帖子中的 4 种配置运行了同一个构建任务

几天前，我在这个 subreddit 发帖，问大家是使用多智能体编排，还是坚持只用单个智能体（链接在评论区）。帖子获得了 8.2 万次浏览和 60 多条评论，远超我的预期，回答也五花八门。大家主要说了这些：写代码用单智能体，研究和大规模搜索类任务用多智能体。多智能体很耗 token，而且智能体之间会互相干扰。只要有一个负责人统筹，就不会乱套。要衡量最终完成、能够正常运行的成果，而不是智能体说“完成”的那一刻。所有人都在凭经验争论，没有人拿得出同一项任务上的对比数据。所以，我直接从评论里选了四种配置，让它们完成完全相同的任务。四种配置 Claude Code，单智能体。Anthropic 的编程智能体独立运行 Opus 5.5，从头到尾完成任务，不使用子智能体。Codex CLI，单智能体。同样是一个智能体独自工作，但来自 OpenAI。它独立运行 GPT 5.5，使用相同的指令。Paseo 智能体团队，完全按照 u/c-digs 描述的方式配置。他在帖子里分享了整套配置：由昂贵的主导模型通过结构化的交接提示词，把工作分配给更便宜的工作智能体。我原样使用了他公开的团队提示词和智能体配置。非常感谢他，让这套方案能够接受实际测试。Atomic Agent，Fusion 模式。在 Atomic Agent 的 Fusion 模式下，云端模型负责规划，较小的本地模型负责执行。这里的规划者是云端的 Claude Opus 5.5，执行者则是在同一台 Mac 上本地运行的 Qwen 3.8 27B，因此实际构建工作本身没有产生 API 费用。任务 一个小型 Python 应用：费用追踪器，包含 5 个部分：存储模块、用于导入刻意弄乱的银行 CSV 的导入器（混合日期格式、欧元和英镑、退款、重复行，以及几行损坏的数据）、JSON API、CLI 和 HTML 月度报告。这五个部分共用一个配置文件，因此存在智能体相互冲突的空间。每种配置都拿到了相同的一行提示词和相同的规格说明。评分使用 38 项隐藏测试，智能体从未见过这些测试，只有在每次运行结束后才将它们复制进去。所有运行的环境：配备 64 GB 内存的 M5 Max，10 月 26 日，每种配置各运行一次。云端模型通过 OpenRouter 调用。版本：Claude Code 2.1.310、Codex 0.147.0、Paseo 0.13.2、Atomic Agent 0.6.11。结果 配置 模型 耗时 隐藏测试 API 费用 Codex GPT 5.5 6 分 38 秒 38/38 约 1.32 美元 Claude Code Opus 5.5 5 分 57 秒 38/38 1.27 美元 Paseo 团队（c-digs 的配置）Opus 5.5 主导 5 分 25 秒 38/38 1.13 美元 Atomic Agent，Fusion 模式 Opus 5.5 负责规划，本地 Qwen 3.8 27B Q4 负责构建 3 分 11 秒 36/38，修改一行后达到 38/38 0.40 美元 评论里的说法 实际情况 “写代码用单智能体” 对这项任务来说确实如此。两个单智能体都又快又完美 “多智能体很耗 token” 这次并非如此。使用本地执行者的编排配置账单最低 “智能体会互相干扰” 四种配置全都没有出现合并冲突，也没有谁修改输入文件 “只要有一个负责人就没问题”（c-digs）没错。Paseo 的主导智能体拿到了 38/38 我的收获 最有意思的结果来自 Paseo。c-digs 的主导智能体看了任务，判断规模很小，于是自己完成了全部构建，没有启动任何工作智能体。这正是他所说的配置行为（“简单任务：直接自己做”）。优秀的编排器知道什么时候不该拆分任务，这本身就是一项优点。所以我的看法是：编排值得使用，只是原因并不是大多数人争论的那些。它不会让小任务完成得更快。它让昂贵的模型只负责思考，把大部分工作交给便宜的模型或本地模型，并在某个环节出问题时，确保有一个角色在监督整个过程。任务越大，这一点就越重要，而这次任务的规模，已经差不多是真实任务能有的最小规模了。第二轮应该选择一个足够大的任务，让拆分成为显而易见的选择。如果你想到了适合公平测试的任务，请在下方留言。你交给多智能体配置处理过的最大任务是什么？规划者是否达到了预期？