Claude开发者分享两种多智能体模式

Claude 开发者官方分享：团队内部高频使用这两种经典多智能体模式「Advisor」和「Orchestrator」来发挥 Fable 5 最高价值、同时把成本降到最低！ # 模式一：Advisor（顾问）模式 —— 自下而上的求助 架构：Sonnet 5 作为执行者跑主循环，遇到需要高层判断时，通过 tool call 调用 Fable 5 获取建议，Fable 5 返回"指导意见"后继续执行。 关键特征： · 方向：Executor → Advisor（执行者主动求助） · Fable 5 调用频率低，大约每个任务只调用一次，用于"纠偏/定方向" · 绝大多数 token 按 Sonnet 5 的低价计费 实证数据（SWE-bench Pro，482 题）： · Sonnet 5 单独：~75.5%，~$0.75 · Sonnet 5 + Fable advisor：~84%，~$1.40 · Fable 5 单独：~91.5%，~$2.25 结论：组合方案拿到 Fable 5 单独约 92% 的分数，但只需约 63% 的价格。 # 模式二：Orchestrator（编排者）模式 —— 自上而下的委派 架构：Fable 5 作为编排者做规划，然后把任务"扇出（fan out）"委托给多个 Sonnet 5 worker 执行，每个 worker 跑自己的执行循环。 关键特征： · 方向：Orchestrator → Workers（编排者主动委派） · Fable 5 负责"规划"，token 消耗大的实际研究/执行交给 Sonnet 5 · 适合研究类、可并行的批量任务 实证数据（BrowseComp 完整集）： · 全 Sonnet 5：77.8%，$16.01 · Fable 5 lead + Sonnet 5 workers：86.8%，$18.53 · 全 Fable 5：90.8%，$40.56 结论：编排方案拿到 Fable 5 单独约 96% 的性能，但只需约 46% 的价格；相比纯 Sonnet 5，准确率提升约 9 个百分点，成本仅增加约 $2.5。 # 两种模式的对比 1. 控制流方向 Advisor 模式：执行者向上求助 Orchestrator 模式：编排者向下委派 2. Fable 5 角色 Advisor 模式：被动提供指导 Orchestrator 模式：主动规划分配 3. Fable 5 调用频率 Advisor 模式：低（约一次/任务） Orchestrator 模式：规划阶段集中使用 4. 适合场景 Advisor 模式：单任务中需要高层纠偏 Orchestrator 模式：可拆分、可并行的研究/批处理 5. 性价比口诀 Advisor 模式：92% 性能 / 63% 价格 Orchestrator 模式：96% 性能 / 46% 价格  > **引用原帖 ClaudeDevs (@ClaudeDevs):** > A few patterns we frequently use with Fable 5: > Use Fable 5 as an "advisor." > An executor (Sonnet 5) calls Fable 5 for guidance. > Most tokens are billed at the lower executor rate. https://t.co/JIiZ2gm99Y > https://x.com/ClaudeDevs/status/2074606058128224365