为什么更多AI Agent不等于更高生产力？
当AI Agent变得越来越易得和便宜，启动多个Agent已轻而易举，但这并不意味着生产力会随之线性提升。文章提出了“编排税”的概念：虽然启动Agent成本低廉，但真正昂贵的是后续需要人类投入的串行工作——检查结果、理解架构影响、处理冲突并决定最终代码合并。这些任务无法并行，必须经过开发者有限的认知带宽。
开发者如同AI系统中的“全局解释器锁”（GIL），成为限制整体吞吐量的单线程资源。更多Agent可能只会加长待审查队列，导致频繁的上下文切换和认知疲劳，反而降低效率。因此，关键不是盲目增加Agent，而是围绕人的注意力重新设计工作流。
有效的策略包括：根据review能力而非UI能力限制Agent数量；将任务分类，只将独立任务交给Agent并行处理；采用批量review减少切换成本；让Agent自行验证可自动化部分，节省人类判断力；并保护专注的串行时间用于深度思考。
忙碌感不等于高产，忽视“编排税”可能导致技术债和认知债积累。真正的能力在于像设计并发系统一样，精心管理自己有限的注意力资源，确保AI工具真正提升生产力而非制造假象。
marsbit05/31 22:44
