RT meng shao: Agent Swarm 与新模型经济学：Fable 5 全程两万刀，Opus 规划 + Composer 执行一千三 https://cursor.com/blog/agent-swarm-model-economics 当任...

Cursor团队通过从零实现SQLite的实验，验证了Agent Swarm架构中上下文分工和模型组合的经济性，指出协调成本是扩展瓶颈。

Cursor团队通过从零实现SQLite的实验，验证了Agent Swarm中上下文分工和模型组合的经济性。新harness显著优于旧：Grok 4.5新系统4小时达80%，旧系统不到2小时失控。架构为树形：强模型Planner拆分决策，便宜模型Worker执行。可扩展性来自上下文效率而非并行，协调成本是瓶颈。模型组合质量接近时成本差一个数量级（$1,339 vs $20,057），优化策略是frontier仅用于高熵决策。实验还揭示了五类失败模式。对开发者：Harness设计、上下文分工和成本优化是关键。 核心观点： 1. 新harness在所有模型配置下更好，Grok 4.5新系统4小时约80%，旧系统不到2小时失控。 2. 不同模型mix质量接近，费用差极大：Opus planner+Composer worker成本$1,339，全程Fable $20,057。 3. 可扩展性主要来自上下文效率，planner不写实现、worker不规划，各自专注上下文。

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