Agent领导力大考！Einsia Al发布WorkflowArena，行业首个多智...

智能体正从单打独斗走向多智能体协同。

如今的 Claude Code、Codex 等框架，已经允许模型在运行时自己拉起子智能体，甚至直接写出调度它们的可执行工作流：任务怎么拆、每个子智能体拿到什么上下文、中间结果在哪里校验、最后如何整合。过去由工程师预先设计好的多智能体结构，正在交给模型自己临场决定。

这意味着，多智能体编排本身成了一项关键能力。同样一批智能体，组织得好可以事半功倍，组织得不好则会互相拖累。但现有评测要么只看任务最终有没有完成，要么在设计者预先规定好的协作结构里测试，始终没有回答一个问题：

「面对真实的长程任务，大模型能不能自己把多智能体系统组织好？」

为此，Einsia AI 旗下 Navers Lab 发布 WorkflowArena，专门评测大模型的多智能体编排能力。基准包含 145 项长程任务，覆盖软件工程、企业运营、科学研究、数学推导、金融、法律、内容设计与 3D 制作 8 大专业领域，对 9 个主流前沿模型的 25 种推理配置进行了全面评测。

WorkflowArena 的 145 项任务分布在 8 大领域、17 种任务形态

• 论文题目：WorkflowArena: Benchmarking Executable Workflow Orchestration in LLM-Based Multi-Agent Systems

• 项目主页：https://lab.einsia.ai/workflowarena

• GitHub：https://github.com/Einsia/WorkflowArena

• Arxiv：https://arxiv.org/pdf/2611.12856

不规定怎么分工，只看最终交付

WorkflowArena 的每道题，都是一份真实的专业交付：修改一个开源代码库、复现一项科学结果、完成一套 Lean 形式化证明、编制一份多主体合并报表、分析一起多被告案件，或在 Blender 里搭出一座完整的建筑群。

这些交付物的共同点是，各部分环环相扣：代码改动要通过原有的回归测试，财务数据要在不同主体之间对得上，法律结论要在多份文书间保持一致，3D 场景的各个部件要拼得严丝合缝。每一块单独做对还不够，整合在一起才算数。

能拆、但拆完必须对齐，正是编排能力的用武之地：比如合同组合分析，每份合同可以分头审，但合同之间的冲突必须合起来才看得出。

WorkflowArena 构建流程：真实素材 → 筛选「可拆分但相互耦合」的工作 → 只规定目标、不规定工作流 → 校验结果与整合。

评测中，模型拿到的是一个空白的「指挥台」：

• 怎么编排，模型自己定。它可以自己动手，也可以通过 Workflow 工具同时调度多个子智能体，并随时查看、终止、修改工作流。要不要分工、怎么分工，完全由模型决定。每个子智能体该知道什么，也由它来交代。

• 编排也要花时间。主智能体和所有子智能体共享推理预算，规划、调度、返工都算在里面。

• 判题隐藏，过程留痕。模型看不到判题器和标准答案，评分只看交付结果，与用了多少子智能体无关；同时，每一次调度都被完整记录下来。

这样一来，WorkflowArena 不仅能看到「做得怎么样」，还能看到「是怎么组织起来做的」。

最强系统也只解决 36.95%，没有全能选手

WorkflowArena 采用严格的完全解决率：只有交付物满足全部验收标准，才算真正解决。各部分都做对、却没整合好的提交，同样判为失败。

25 种配置在 8 大领域的完全解决率（%），按总体结果排序。

榜首是 Claude Opus 5.5（max），平均完全解决率 36.95%。换句话说，即便是当前最强的系统，也有六成以上的任务没能完整交付。

领域之间的差距更加悬殊。形式化数学已接近饱和，Claude Opus 5.5 解决了 95.83%；但软件工程最高只有 29.41%，金融最高 18.75%，法律最高仅 9.09%。

而且，没有一个系统能通吃全部领域：Claude Opus 5.5 领跑软件工程、科学与数学，Claude Sonnet 5.5 拿下法律和内容设计，GPT-6 Astra 与 Doubao-Seed-Evolving 则拿下企业运营的并列第一。

Claude 与 GPT：两种截然不同的编排风格

由于每一次调度都被记录在案，WorkflowArena 把不同模型「怎么组织多智能体」摆在了同一张图上。

每道题平均调用 Workflow 的次数（左）与每个 Workflow 平均调度的子智能体数（右）。

结果显示出两种鲜明的风格：

• Claude 系「谋定后动」：调用少，规模大。Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 平均每题只调用 0.86 和 0.76 次 Workflow，但每次平均调度 5.55 和 6.14 个子智能体；9 个以上子智能体的大型编排，在 Sonnet 中占到 30%。

• GPT 系「小步快跑」：调用勤，规模小。GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 平均每题调用 2.09 和 1.94 次，但每次只调度 1.72 和 1.69 个子智能体，约 99% 的工作流不超过 4 个。

这种风格差异还会随任务领域变化。

9 个模型在 8 大领域的委派频率（左）与委派规模（右），圆圈越大数值越高。

法律任务中，Claude Opus 5.5 每个工作流平均调度 14.29 个子智能体，GPT-6 Astra  只有 1.73 个；数学任务中，Kimi K3.1 Pro 每题调用 9.67 次 Workflow，每次却只调度 1.74 个子智能体。调用得勤，不等于协作的规模大。

换一个编排者，弱模型也能明显变强

系统得分高低主要由两部分决定：工作流设计和模型执行能力。那么，编排本身到底值多少分？

研究团队设计了一个巧妙的实验：执行模型固定不变，只更换编写工作流的模型。Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 担任编排者，Kimi K3.1 Pro、GPT-6 Luna、DeepSeek V4.1 Flash、Doubao-Seed-Evolving 担任执行者；编排者不能亲自修改任何文件，所有实际工作都由执行模型完成。实验分两种模式：编排者写完工作流就离场（静态），或者全程在线、根据反馈不断调整（动态）。

核心子集上的工作流迁移结果。Self 为执行模型自己编排；加粗与下划线分别为每行最高与次高分。

注：这里比较的是连续得分（部分完成也计分）。子集难度明显更高，Kimi K3.1 Pro 在全部任务上平均 62.73 分，在这里只有 35.75 分。

Opus 编排的工作流，让所有执行模型都变强了。

• Kimi K3.1 Pro 从 35.75 分提升到 46.61 分，涨了近 11 分；

• DeepSeek V4.1 Flash 从 18.37 分提升到 25.24 分；

• 四个执行模型平均提升 6.41 分（静态）和 6.27 分（动态）。

由于 Claude Opus 5.5  全程没有碰过任何文件，这些提升来自它设计的工作流，以及它交给每个子智能体的指令。

更有意思的是：自己会做，不代表会编排。

GPT-6 Astra 本身是一个强得多的系统：在全部 145 道题上平均得分 77.29，明显高于四个执行模型（最高为 Kimi K3.1 Pro 的 62.73）。可它编排的工作流交给别人执行，效果却差强人意：静态模式平均降低 2.53 分，动态模式平均提升只有 1.34 ，还拉低了 Kimi K3.1 Pro 和 DeepSeek V4.1 Flash 的成绩。

上述结果说明，多智能体编排能力并不是任务完成能力的副产品，而是一项需要单独衡量、也值得单独优化的能力。

算笔经济账：编排一道题要花多少钱？

把完全解决率和每道题的平均推理成本放在一起，就得到了这张性价比地图。

总体完全解决率与单题平均推理成本（对数坐标），折线为帕累托前沿。

不同系统的编排成本相差数十倍。同样是组织子智能体完成一份长程交付，最省的配置每题不到一美元，最贵的要几十美元。

但钱多不等于编排好。GPT-6 Astra 每道题的花费是 Claude Opus 5.5 的好几倍，解决率却始终没能追上 Claude Opus 5.5。同一个模型把推理强度往上调，成本大幅增加，收益却很有限。

决定上限的，是编排得好不好，而不是烧了多少 token。

同一座建筑，两种编排思路

3D 建造任务让编排的差异变得一目了然。模型需要根据施工图纸和设计变更单，在 Blender 中搭出完整的建筑场景。

宫殿、大教堂、要塞三项任务中，Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 的交付成果与工作流对比。

• 宫殿：Claude Opus 5.5 同时派出 7 个子智能体分头建造各个殿宇，再组装、检查、多轮修复（78.86 分）；GPT-6 Astra 先打好共享基础，再交给单个子智能体统一组装（73.86 分）。

• 大教堂：Claude Opus 5.5 选择两次整体建造（77.95 分）；GPT-6 Astra 则把教堂按区域分给三个子智能体，再单独整合（81.59 分）。

• 要塞：两者都只用一个主建造者，但 Claude Opus 5.5 在动工前先派出 7 个子智能体研读图纸（64.31 分），GPT-6 Astra  则边建边审图（55.35 分）。

同样是 3D 建造，有的编排用来并行造部件，有的用来为主建造者备好图纸。没有放之四海而皆准的编排方式，好的编排取决于任务本身的结构。

从「能执行」到「组织协同」

当任务越来越长、越来越复杂，决定上限的不再只是单个模型有多强，而是整个系统如何被组织起来。

WorkflowArena 的结果说明，今天的大模型在多智能体编排上仍有很大提升空间；而一份好的工作流，本身就能让同一批模型交出明显更好的成果。

WorkflowArena 完整记录了每份交付物和产出它的工作流，也为后续研究留下了空间：让强模型负责编排、弱模型负责执行的异构多智能体系统，或许正是下一步的方向。

从「一个 Agent 完成一件事」到「一个 Agent 组织一群 Agent 完成一件事」，系统智能的竞赛，才刚刚开始。