多智能体并行跑任务：Orca 让 30 多个 agent 各干各的只留最优解

别让几个 agent 在同一个目录里打架

同时派几个 coding agent 改同一份代码，最常见的下场就是互相覆盖、冲突满屏。而且它们读的是同一份上下文，犯错还容易撞车，所谓集思广益最后变成集体翻车。Orca 换了个思路：不拼谁的模型更强，而是给每个 agent 一个独立的 git worktree，各自在完整检出里干活，最后把结果并排摆出来，只合并最优解，其余丢弃。

一个任务派出去，Orca 在后台干了什么

桌面端新建任务、写清需求、勾选要上场的 agent：内置 30+ CLI agent 预设，覆盖 Claude Code、Codex、Grok、Cursor、GitHub Copilot、OpenCode、Qwen Code 等，还有“任何 CLI agent”兜底。Orca 为每个 agent 建独立 worktree、注入任务上下文、启动 agent 进程，自带终端、文件编辑、diff 查看、内置浏览器都在一个窗口里。跑完后并排比对 diff，点合并胜者，还能直接创建 GitHub PR 或关联 Linear 工单。命令行也有 orca worktree、orca terminal 两个入口。

先说清一点：Orca 自己没有自带模型，它编排的是你已有的订阅。作者是 Stably AI（YC 支持），MIT 协议开源，桌面版覆盖 macOS、Windows、Linux，另有 iOS 与 Android 手机伴侣 App。

并行一时爽，账单与审核都要乘以 N

Orca 本身不收钱，但并行等于多倍 token 与多倍待审 diff：每个 worktree 都是完整检出，磁盘与依赖也会跟着翻倍。几份 diff 并排摆着，逐行挑采纳还是丢弃，本身就是一份工作量，预算敏感的项目得先算好这笔账。迭代速度也值得注意：有报道称 10 月 12 日以来合并 1400+ PR，版本走得很快。

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macOS 一行命令装好，手机端接着看结果

macOS 用 brew install --cask stablyai/orca/orca 就能装好。手机伴侣 App 能推送任务完成通知、在路上划 diff、点合并胜者，桌面端则可以看 Claude 与 Codex 的用量、热切换账号。另一篇介绍也提到这套编排的定位：把并行变成可控选项，想并行就并行，想省钱就单跑。

10 月下旬多家报道口径在 9.8 万星上下，说明这类需求真实存在。但星数不等于生产可用，适合探索性重构、想同时看几家思路的场景；确定性强的小改动、预算敏感的项目，单跑更划算，先拿小任务试一把再决定。

本文来源：摸鱼杂货店。查看原文：多智能体并行跑任务：Orca 让 30 多个 agent 各干各的只留最优解。