# Claude 团队公开两种多智能体用法：一个当顾问省钱，一个当指挥冲高分

> 原标题：Claude开发者分享两种多智能体模式：Advisor和Orchestrator

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-07-08T01:06:01.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/43005
- 原文：https://x.com/shao__meng/status/2074661249804366310

## 摘要

Claude 开发者分享了他们内部高频使用的两种多智能体模式。第一种叫 Advisor，让便宜的 Sonnet 5 干活，遇到难题时通过工具调用去问贵的 Fable 5。在 SWE-bench Pro 测试上，这套组合拿了 84% 的分数，花了 1.40 美元；对比纯用 Fable 5 是 91.5% 但花 2.25 美元，相当于用 92% 的性能省了...

## 推荐理由

Anthropic 开发者分享了两种多智能体模式，Advisor 模式有 SWE-bench Pro 跑分和成本对比，用 92% 的性能省了 38% 的钱，对做 agent 的团队直接有用。分数没给更高是因为这只是个人分享，不是官方发布，而且 Orchestrator 模式缺基准测试数字。

## 锐评

Anthropic 的开发者公开了他们内部怎么用多智能体省钱，核心思路就一条：别啥事都让最贵的模型上。第一种 Advisor 模式，让便宜的 Sonnet 5 当主力写代码，碰到难题才通过工具调用去问贵的 Fable 5。在 SWE-bench Pro 的 482 道题上，这套组合拿了 84% 的分数，花了 1.40 美元；纯用 Fable 5 是 91.5% 但得花 2.25 美元。相当于用 92% 的性能，省了 37% 的钱。第二种 Orchestrator 模式，让 Fable 5 当指挥，把任务拆开分给多个 Sonnet 5 工人并行干。在 BrowseComp 测试上，这套编排方案拿到 86.8%，花 18.53 美元；全 Fable 5 是 90.8% 但成本高达 40.56 美元，省了一半还多。

这两组数字挺实在的，直接告诉你省了多少、掉了多少。不过要注意，测试集是 SWE-bench Pro 和 BrowseComp，都是代码和浏览类任务，其他场景能不能复现这个省钱比例，正文没提。另外，Orchestrator 模式里 Fable 5 怎么拆任务、Sonnet 5 之间怎么协调，细节也没展开，实际落地时调度逻辑写不好可能反而增加延迟。