Cohere 研究：编码智能体团队中，仅让廉价模型负责规划可大幅降本增效

Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026-10-19 05

Cohere 最新论文发现，当编码智能体团队仅负责调研与规划时，增加智能体数量带来的收益最大；且廉价模型即可胜任此任务，从而以远低于强主力模型的成本实现高效协作。

虽然多智能体团队的表现优于单个独立工作的智能体，但其成本却是后者的 3 到 7 倍。此外，更多智能体也可能导致重复劳动以及额外的代码合并开销。

研究人员构建了一个“主导智能体”（lead agent），它将子任务分派给各个工作智能体，并调整工作智能体的角色、所用模型及数量。在 ProgramBench 基准测试中，智能体需仅凭可执行文件和文档重建整个程序。

结果显示，仅负责规划的工作智能体所获得的奖励值与参与全流程的工作智能体相当，但成本减半。由一个强大的 GPT-5.6 Sol 作为主导智能体，配合 16 个廉价的 Luna 规划智能体组成的团队，其表现仅比全 Sol 团队低 1.4 分，而成本却降低了 70%。

在此类任务中，建议将最强模型用于主导角色，仅在规划阶段使用廉价模型，因为实验表明廉价编码智能体会降低整体奖励值。