多智能體拆分的效益與成本

2026年10月16日，DEV Community 發文討論何時應把單一智能體拆成多個智能體。文章指出，只有在上下文容易溢出，或工作可拆成互相獨立的並行部分時，拆分才有明確收益；否則會增加成本與除錯難度。文章引述 Anthropic 報告稱，其多智能體研究系統使用的 tokens 約為一般聊天互動的 15 倍；若每次交接的正確率為 95%，五次串接後整體正確率約為 77%。文中整理主導智能體與工作智能體、固定流程及路由三種模式，並建議先測試單一智能體，再以相同評測比較拆分版本。

AI 根據報道生成 · 2 小時前更新

還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。