MS-Eval 基准发布：评测 MCP 场景下子智能体委派与编排
原文标题：MS-Eval: Benchmarking Sub-Agent Delegation and Orchestration in MCP-Intensive Working Scenarios
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论文提出 MS-Eval 统一评测套件，包含 MCP 密集型基准、受控执行框架、委派与编排指标及 MSQ 综合指数，用于量化主智能体委派与子智能体执行（MAD-SAE）范式。评测四种变体与八个前沿模型发现：子智能体专业化最佳，开源模型整体有竞争力，MAD-SAE 普遍提高成本但收益不定。
- 问题
- 主智能体委派与子智能体执行范式的委派与编排质量缺乏量化评测。
- 方法
- 构建含 MCP 密集型基准、受控执行框架、委派编排指标与 MSQ 指数的统一评测套件。
- 结果
- 子智能体专业化最佳；开源模型整体有竞争力；MAD-SAE 普遍提高成本但收益不定。
- 影响
- 为多智能体工具调用架构选型提供可量化依据，避免冗余委派变成纯开销。
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MS-Eval 首次量化 MCP 场景主智能体委派质量，子智能体专业化被验证为最佳实践。
- •MS-Eval 含 MCP 密集型基准、受控执行框架、委派与编排指标及 MSQ 综合指数
- •评测四种 MAD-SAE 变体与八个前沿模型，结论为子智能体专业化（Spec）最佳
- •开源模型整体与闭源有竞争力，仅少数例外
- •MAD-SAE 普遍抬高成本且收益不定：开源模型性能与效率双受益，闭源模型成本升、性能降
- •案例归因：收益来自上下文卸载与真实子任务并行，冗余委派则纯属开销
为什么重要：做多智能体编排的团队可据此判断是否值得引入委派架构，以及开源模型在此范式下可能更划算。
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