四个 Agent 更快完成了工作，但它们也改了同一批文件、互相矛盾，而且没人对最终结果负责。
先处理问题，再阅读解释。
你负责一个覆盖研究、实现、测试和代码审查的 AI 工程工作流。
四 Agent swarm 产生了重复修改、冲突假设，以及 5 个没有验收责任人的输出。团队建议继续增加 Agent 来提高覆盖率。
找到最小的 Orchestration 设计，在提高覆盖和速度的同时保留清晰 Owner 与 Independent Verification。
协调复杂度可能完全吃掉 Multi-Agent 原本想获得的并行收益。
只有当任务拆分、责任边界、共享状态、独立验证和协调成本整体优于更简单的基线时，Multi-Agent 才真正值得。
把结果整理成可以复用的判断。
MENTAL MODEL
只有当独立工作和独立证据的价值超过新增协调边界时，才应该增加 Agent。
可靠的 Multi-Agent 系统必须定义任务 Owner、状态 Contract、验收证据和有界 Fan-out。比较对象始终应该是更简单的基线，而不是假设更多 Agent 没有成本。
协调本身会引入新的失败模式。
每个 Delegated Output 都需要明确接收者。
速度收益必须覆盖综合与审查开销。
把这次体验连接到概念、参考与迁移。
LEARNING CONTEXT
只有当独立工作和独立证据的价值超过新增协调边界时，才应该增加 Agent。
本次练习的 CONCEPT
建议补充前置
进入这起事故前，没有必须完成的已发布前置内容。
迁移这个模型
一个强 Agent 14 分钟能完成，四个 Agent 8 分钟能完成。什么证据足以证明额外协调面是值得的？
把这个判断带到另一个问题或构建中。
把 Evaluation、Observability、Rollout 与 Rollback 组合成显式 Production Release Gate。
打开 Release Gate Build