Vals AI研究发现，让多个AI智能体组成团队完成任务，表现仅略优于单个智能体，成本却最高达到单智能体的5.1倍。在使用GPT-6 Sol和Claude Opus 5.5开展的四项测试中，只有一项显示出可测量的质量提升，多智能体协作并未在多数测试中取得明确优势。
这项研究比较的是团队协作与单个智能体执行任务的效果，而非单纯比较两款模型的能力。多个智能体共同参与后，需要消耗更多词元，也就是模型处理和生成文本时计量的单位。测试结果显示，增加参与者带来的成本增长，远高于任务质量的改善幅度。
Anthropic自身的数据也呈现出类似趋势：当智能体数量超过十个，任务质量进入平台期，词元成本仍继续攀升。团队规模扩大后，质量提升停滞，文本处理与生成的消耗却没有同步停止增长。
这两组结果给多智能体应用提供了具体的成本对照：Vals AI的四项测试中，质量收益只出现在一项；Anthropic的数据则指出，十个智能体之后继续扩充团队，质量已趋于稳定。对采用这类系统的开发者而言，团队规模与实际任务效果需要放在一起衡量，不能仅凭参与智能体的数量判断系统能力。据The Decoder报道。
来源：The Decoder
原始发布时间：2026年10月11日 15:39