大规模并发只有在单个智能体足够轻量、低开销时才具有实际可行性。为了量化这一点，我们在相同的约束条件下使用 Docker 分别在 Ante、Claude Code 和 Opencode 上并行运行了 20 个相同任务，并全程记录了 CPU、内存与磁盘占用情况。
核心结论：在相同负载下，Ante 相比 Claude Code 峰值内存减少约 7 倍，平均 CPU 占用减少约 9 倍，磁盘 I/O 减少约 5 倍。
完整测试数据如下。
耗时概览
| 智能体 | 耗时 Wall Time (秒) |
|---|
| Ante | 940 |
| Claude | 627 |
| Opencode | 1076 |
CPU 使用率（%）
| 智能体 | 峰值 Peak | 平均 Avg | P95 | P99 |
|---|
| Ante | 94.4 | 1.3 | 6.2 | 12.3 |
| Claude | 89.5 | 12.1 | 31.0 | 43.4 |
| Opencode | 90.8 | 3.8 | 27.1 | 62.3 |
内存占用（MiB）
| 智能体 | 峰值 Peak | 平均 Avg | P95 | P99 |
|---|
| Ante | 1968 | 683 | 1489 | 1550 |
| Claude | 13877 | 3685 | 8927 | 9535 |
| Opencode | 12944 | 2077 | 11266 | 12852 |
磁盘占用（MiB）
| 智能体 | 峰值 Peak | 平均 Avg | P95 | P99 |
|---|
| Ante | 7041 | 3121 | 6975 | 6976 |
| Claude | 22467 | 4304 | 10128 | 10193 |
| Opencode | 59689 | 6046 | 29108 | 34744 |
磁盘读取速率（MB/s）
| 智能体 | 峰值 Peak | P95 | P99 |
|---|
| Ante | 3.5 | 0.0 | 0.1 |
| Claude | 263.9 | 10.4 | 101.9 |
| Opencode | 284.1 | 0.1 | 10.6 |
磁盘写入速率（MB/s）
| 智能体 | 峰值 Peak | P95 | P99 |
|---|
| Ante | 186.3 | 3.6 | 61.7 |
| Claude | 302.3 | 26.6 | 113.0 |
| Opencode | 302.9 | 14.5 | 296.6 |
磁盘总 I/O 量（MB）
| 智能体 | 总读取 Total Read | 总写入 Total Write |
|---|
| Ante | 24 | 2785 |
| Claude | 17444 | 15116 |
| Opencode | 2224 | 31427 |