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多Agent并行开发听起来很美好：把一个大项目拆成几块，让多个AI Agent同时干活，速度翻倍。实际上手才发现，"并行"这个词背后藏着一堆你没想到的麻烦。我最近研究了几个多Agent协作的案例，发现踩坑的方式出奇地一致。

我在小团队里写代码，PR评审一直是个尴尬环节。团队就四个人，每个人手头都有活，你发了PR，要么等半天没人看，要么对方随便扫两眼就approve了。说是code review，其实更像code rubber-stamp。后来我试了Claude

Claude Agent Teams 的概念公布之后，GitHub 上迅速冒出了一批多 Agent 团队框架。我花了两天时间翻了几个热度比较高的项目，发现它们在角色设计上走了完全不同的路线。有的极简，5 个角色就够了；有的极繁，44 个专业

跑多个 Agent 做项目，最怕什么？不是某个 Agent 写出 bug，而是某个 Agent 跳步。

一个 Claude 会话能做的事情，我大概已经摸清了边界。写个函数、改个 bug、生成一段 boilerplate 代码。上限很明确：一个人干一件事。

用多个AI Agent并行干活，听起来是在用钱买时间。但到底花多少钱、省多少时间、划不划算，大多数人是算不清的。我试着把这笔账理清楚，顺便给出一个可以直接套用的评估框架。

把一次性 Prompt 变成可复用、可组合、可测试的 Skill：定义边界、契约与交付物。

按统一口径整理 Mistral：官方 models 入口、选型核对点，以及在企业里常见的接入与治理问题。

按统一口径整理 DeepSeek R1：适用/不适用场景、推理模式差异、成本与工程化注意事项，以及接入渠道差异的核对清单。

按统一口径整理 Qwen：官方定价与区域模式、分段计价、批量/缓存折扣，以及企业落地时最容易忽略的驻留差异。

按统一口径整理 Kimi：官方定价入口与隐私政策条款中对“用户内容用于改进”的描述，以及企业落地时需要的门禁。