@GoSailGlobal: 多代理AI协作实战数据来了：用Opus 4.8做规划、Deepseek/Gemma做执行，成本降10倍，速度快2倍。 秘诀不是用最贵的模型，是让便宜模型干重活、贵模型只做决策。 这跟公司管理一个道理：CEO不该写代码，实习生不该定战略。A…

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multi-agent cost-optimization open-source ai-agent hierarchical-planning deepseek gemma

摘要

一篇关于多代理AI协作的实战分享，提出了使用Opus 4.8做规划、Deepseek/Gemma做执行的分层策略，可降低成本10倍、提升速度2倍，并开源了相关实现。

多代理AI协作实战数据来了：用Opus 4.8做规划、Deepseek/Gemma做执行，成本降10倍，速度快2倍。 秘诀不是用最贵的模型，是让便宜模型干重活、贵模型只做决策。 这跟公司管理一个道理：CEO不该写代码，实习生不该定战略。AI Agent团队终于学会了分工。 你现在的Agent工作流，是全用贵模型还是已经开始分层了？
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缓存时间: 2026/06/08 05:18

多代理AI协作实战数据来了：用Opus 4.8做规划、Deepseek/Gemma做执行，成本降10倍，速度快2倍。

秘诀不是用最贵的模型，是让便宜模型干重活、贵模型只做决策。

这跟公司管理一个道理：CEO不该写代码，实习生不该定战略。AI Agent团队终于学会了分工。

你现在的Agent工作流，是全用贵模型还是已经开始分层了？

Bindu Reddy (@bindureddy): 🚨 Multi-Agent - Lite Agent Swarms - Optimize Cost On Large Agentic Loops

After a lot of experimentation we have open-source AI agent swarms live!!

  • Opus 4.8 and GPT 5.5 do the planning
  • Deepseek flash and Gemma do the work
  • Perfect for multiple parallel tasks
  • 10x cheaper

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