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meng shao· @shao__meng · X·· 2026-07-08AI 评分80
AI 导读

Claude开发者官方分享团队高频使用的两种多智能体模式。Advisor模式:Sonnet 5作为执行者,通过tool call调用Fable 5获取指导。SWE-bench Pro(482题)上,Sonnet 5单独75.5%/$0.75,加顾问达84%/$1.40,Fable 5单独91.5%/$2.25;组合方案约92%性能、63%成本。Orchestrator模式:Fable 5作为编排者规划并向多个Sonnet 5 worker扇出任务。BrowseComp上,全Sonnet 5 77.8%/$16.01,编排方案86.8%/$18.53,全Fable 5 90.8%/$40.56;编排方案约96%性能、46%成本。

正文

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.
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来源:meng shao · x.com