精选理由
这篇文章戳中了多 Agent 工作流的核心痛点——人的注意力才是瓶颈，做 AI 编程或自动化流程的团队看完会重新评估并行策略，建议点开反思自己的编排方式。
本文指出同时运行多个 AI Agent 会导致人的注意力成为瓶颈，因为人类无法并行处理且上下文切换成本高，所有 Agent 的最终判断和代码合并仍需人工完成。作者将其称为“编排税”（Orchestration Tax），即启动的 Agent 越多，后续付出的成本越高。建议将任务分为简单可异步和需要深度判断两类，避免复杂任务强行并行。作者个人经验是同时运行 1-2 个任务，专注 review 和优化流程，而非盲目增加 Agent 数量。
AI 翻译 · 中文
本文指出同时运行多个 AI Agent 会导致人的注意力成为瓶颈，因为人类无法并行处理且上下文切换成本高，所有 Agent 的最终判断和代码合并仍需人工完成。作者将其称为“编排税”（Orchestration Tax），即启动的 Agent 越多，后续付出的成本越高。建议将任务分为简单可异步和需要深度判断两类，避免复杂任务强行并行。作者个人经验是同时运行 1-2 个任务，专注 review 和优化流程，而非盲目增加 Agent 数量。
很棒的文章啊 启动 Agent 很容易，但是人的注意力是单线程的，无法并行化，而且能处理的上下文很有限，切换上下文困难，所有 Agent 最终的判断/合并代码，都要通过你这个废柴处理器。所以启动的 agent 越多，后面付出的成本就越高，它称之为 Orchestration Tax，编排税。 所以我现在只一次运行 1 - 2 个任务，认真 review AI 生成的代码，优化流程，专注的时候只关注一个任务。 文章中有一条非常好： 把任务…