《左传》里说各自为政，讲的是同一场仗，各打各的。
不是不出力。
是没有一个人知道旁边那个在干什么。
派多个 agent 干活是真爽，一句话下去，一排小窗口同时开工。但账要算清楚。
**每个 agent 都是一份独立上下文。**仓库结构、任务背景、代码风格，每个都要从头理解一遍。派十个，同一份介绍费付十遍。
而且它们互相不知道对方看过什么。同一个文件，五个 agent 各读一次，你付五次。人多起来之后，这一项比你想的大。
我在一个短片项目上交的是双份学费。
派了十个绘图 agent，每个都让它自查质量。十个全报「没问题」。😌
后来单独派了一批 agent 去质检，提示词只改了立场，前面那批是「把它做好」，这批是「挑毛病」。结果 22 张要重画（全过程在《我让 10 个 AI 画了 97 张图，翻车 22 张。查完发现，锅在我》里）。
第一轮自查的钱，全白花。产出方自查自话，等于没查。
这事我想了挺久，觉得它不是 AI 的问题。你让一个人交作业，同时让他给自己打分，他打的分不能算分。换成人也一样，只是人不好意思，模型不觉得为难。
（顺便说，那 22 张不怪质检挑得刻薄。十个 agent 各自为政，谁都不知道整套图的风格该往哪儿靠，各自都觉得自己那张挺好。**各自为政的另一个代价，是没人负责整体。**那篇文章的落点是锅在我，我给机器人写了一整段规格，给人只写了一句话。）
不是说别用多 agent。派人干活这件事本身没错，错在派法。
**第一条，任务书要自包含、要窄。**别让 agent 自己去仓库里「熟悉一下情况」，熟悉的过程就是花钱的过程，而且十个人各熟悉一遍。该给的路径、该给的判据，直接写进任务书。
**第二条，验收要独立派人。**别让干活的那个假装验收，那是花两份钱买一份安慰。真要省，就在验收这一步花钱，别在自查那一步花钱。
**第三条，能一个人干的别派十个。**并行省的是你的时间，不省钱。这两件事经常被混在一起说。
判据只有一句
这活儿拆开之后，每一份还需要多少背景才能开工？
背景越多，拆开越亏。需要大量共同上下文的活儿，一个 agent 顺着做下来更便宜；彼此独立、背景很薄的活儿，才是并行的主场。
这一招，它报错吗
比不报错更坏。它报「没问题」。
十个 agent 全说搞定了，你拿到的是十份自信。想验就派一个不干活的去复查，成本是多一个 agent，收益是知道前面那十个到底行不行。
（我那次的账很清楚，多派一批质检的钱，换回 22 张图不返工。这是全系列里唯一一条「多花一份钱反而省」的招。）
这条的可信度算机制决定那一档。「每个 agent 一份独立上下文」跟用哪家模型无关，是并行这件事本身的结构。至于自查失效，我只有一次实测，样本一个，但那一次挺贵的。
各自为政最贵的地方，不在于人多，在于没有人拥有全局。这在人的组织里叫协作成本，在 agent 这里叫 token。