Когда команда ИИ-агентов помогает, а когда делает только хуже

Это вроде как интуитивно понятно: если один ИИ-агент способен решить проблему, то пятеро должны решать её в пять раз лучше и быстрее. Именно так сейчас многие и строят всё большее число мультиагентных систем. Само по себе это неплохо, но на практике именно что такая система часто превращается в неразбериху: расходуются бюджеты на токены, не сохраняется контекст и накапливаются ошибки.

И если честно, разница бывает не в процентах, а вот прям в разы: на одних задачах координация даёт огромный буст качества, а на других уверенно утаскивает результат вниз . При этом точно нельзя сказать что в одних задачах координация выстрелит, а в других нет. Но интересно и то что общий уровень ещё кое-как можно уловить: иногда координация всегда в нулях, или наоборот примерно удваивает результат.

Давайте разберём исследование, где мультиагентные системы сравнили честно на одинаковых ресурсах и условиях, по одним и тем же задачам: какие именно архитектуры рабочие, где возникает «налог на координацию» и по каким признакам можно заранее предотвратить напрасные попытки сделать команду из агентов.

📜 Полный обзор