待验证60% 置信事实精确时间
多Agent任务积分消耗远高于单轮对话，因为每个子任务触发独立LLM调用并叠加多模态模型调用费用
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/19
首次发现
来源
相关事实
待验证在多Agent并行编排中，任务分解粒度过粗导致单个Agent上下文过载，粒度过细则产生大量协调开销80% 相似待验证多智能体并行架构通过同时探索多条解题路径以更高算力换取更低错误率和更短挂钟时间，但代价是Token消耗成倍增加74% 相似待验证Claude Code的代理架构意味着每次任务执行可能触发多轮模型调用，Token消耗呈指数级增长而非线性增长72% 相似已验证多智能体系统将复杂任务拆解为多个子任务，由不同AI智能体并行或串行处理再汇总结果，相较单一模型能缩短处理时间并提升可靠性72% 相似待验证在多轮Agent对话中，每轮都需携带完整上下文，越往后的轮次Token消耗越高72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/556810MCP
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