多Agent编程实测：国产模型在全局编排与任务拆解中的实战差异

本文基于连续一个月的实测数据，详细评估了国内外大模型在多Agent编程编排场景下的表现差异。文章指出，在追求减少人工干预的场景中，模型的全局视角与思维连续性比单点任务完成度更为关键。实测显示，智谱GLM-5.2及5.3因具备优秀的顶层思维和极低的错误率，目前在国内表现最佳，能够替代程序员完成任务拆解与验证；国外Opus 4.6、GPT等旗舰模型均达到及格线；而Kimi K3虽具备一定编排能力，但在指令遵循上仍有瑕疵。此外，作者发现DeepSeek v4f等长思维链模型易陷入局部注意力陷阱，导致整体编排失败。针对多Agent架构，文章提出了“主从模型搭配”的策略：Worker模型只需基础能力，而主模型一旦达到及格线，不同组合对最终准确率影响甚微，这暗示了旗舰模型在通用编排能力上可能已接近天花板。

事件分析

核心观点：多Agent架构下，全局编排能力已成评价模型优劣的决胜关键，国产模型已具备替代程序员进行顶层设计的实战潜力。