Cohere 论文：多智能体编码中让廉价模型只做规划最省成本

Cohere 的一篇新论文发现，当额外的编码智能体只负责研究和规划时，团队能从中获得最大收益，而廉价模型就能以远低得多的成本胜任这项工作。

一个编码智能体团队胜过单打独斗的 1 个智能体，但成本是其 3 到 7 倍。智能体数量增多也可能导致重复工作和需要合并的额外代码。

研究人员构建了一个负责向工人分派子任务的主导智能体，然后调整了工人的角色、模型和数量。在 ProgramBench 上，智能体需要仅凭一个可运行的可执行文件及其文档重建整个程序。

只负责规划的工人取得了与参与所有阶段的工人相同的奖励，而成本只有一半。一个由强大的 GPT-5.6 Sol 主导、配备 16 个廉价 Luna 规划者的智能体团队，以低 70% 的成本，成绩仅比全 Sol 团队低 1.4 分。

在这类任务上，应将最强的模型放在主导位置，只用廉价模型做规划，因为廉价编码模型反而会降低奖励。