同一构建任务实测四种 Agent 搭建：单智能体与多智能体对比

原标题：[Follow-up] Single agent or multi-agent? I ran the same build through 4 setups from my last thread

作者在 Reddit 上次发帖讨论单智能体与多智能体取舍后，把评论中的四种搭建方式用于同一个 Python 开支追踪应用任务：Claude Code（Opus 5.5）单智能体、Codex CLI（GPT 5.5）单智能体、Paseo 智能体团队（Opus 5.5 主导），以及 Atomic Agent Fusion 模式（云端 Opus 5.5 规划、本地 Qwen 3.8 27B 执行）。统一一行提示词和同一份规格，用 38 个智能体未见过的隐藏测试评分。结果：三个智能体组均 38/38 通过（成本约 $1.13–$1.32，用时约 6 分钟），Atomic Agent 36/38、一行修复后 38/38，成本 $0.40、用时 3m11s 最快最省。Paseo 主导模型判断任务较小后未派生任何 worker 自己完成。作者认为编排的价值不在让小任务更快，而是让昂贵模型只负责思考、廉…

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