我们将一个智能体拆分为一个云规划器和一个本地编码器。以下是其成本：

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摘要

一项实验比较了在AI智能体任务中使用云规划器与本地编码器与独立模型的表现，显示规划器-工作者设置将成本降低了2.7倍，但增加了时间并降低了成功率。

每个人都画同一个图表，一个智能模型规划，廉价模型执行工作。我们想看看在真实构建中这实际效果如何，所以我们用三种方式运行了一个任务。该任务是在一页上创建五个小型物理场景，一个固定摄像头，一行提示，每个场景一次自主运行，无手动修复。单独使用Sonnet 5.5：5个场景中的4个，9分钟，1.83美元。Sonnet 5.5规划，本地Qwen 3.8 27B编写代码：5个场景中的2个，85分钟，0.67美元。在RTX 3090上单独使用Qwen 3.8 27B：5个场景中的1个，26分钟，0美元。什么有效。规划器从未接触代码。它将任务分解成部分，并在它们之间约定名称以便组合，并向每个部分发送简短简报。这就是为什么账单降低了2.7倍，因为它输出了5.4K个令牌，而不是37.9K个。什么无效。本地模型是瓶颈。它更慢，所以运行耗时85分钟，并且它仍然比云模型单独运行时更少场景正确。而且每个设置都报告“完成，无错误”，尽管有些场景明显损坏，所以“智能体说它完成了”仍然不是一个可靠的信号。好奇其他人如何处理这个问题。如果你运行规划器/工作者设置，你如何检查工作者是否真的做对了？（我们构建了用于此的智能体Atomic Agent，开源。如果有人想要，链接在评论中。）
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作者让四种智能体配置执行了相同的 Python 构建任务——Claude Code 单智能体、Codex CLI 单智能体、Paseo 主导者/工作者团队，以及 Atomic Agent Fusion 模式——并比较了速度、隐藏测试结果和 API 成本。单智能体速度快，且全部通过测试；而编排的主要优势在于通过本地工作模型降低成本，而非提升速度。