Запуск более двух параллельных субагентов почти всегда приводит к сжиганию токенов без какого-либо улучшения результатов, предупреждает Эрик Провеншер, разработчик Codex в OpenAI. Масштабные мультиагентные системы запускают то, что Провеншер называет налогом на координацию, когда автономные сотрудники тратят вычислительные мощности на проверку друг друга, вместо того чтобы продвигать задачу вперед.
Стратегический контекст
Масштабы этой неэффективности проявились в проекте, где инженер потратил 20 000 долларов на токены для рефакторинга всего одного файла на Python с привлечением 1 393 агентов. Провеншер отметил, что одиночный агент справился бы с этой задачей за малую долю от указанной суммы. Хотя роевые структуры могут экономить время, Провеншер пишет, что скрытые расходы на токены представляют собой финансовую ловушку для инженерных команд.
Итог
Механизм возникновения перерасхода прост: системные подсказки накапливаются у субагентов, что приводит к избыточным вызовам инструментов из-за неадекватной изоляции контекста. Провеншер отмечает, что дублирование усилий остается структурным изъяном в агентских рабочих процессах. Вместо непрерывного опроса он предлагает делегировать задачи отдельным потокам, которые уведомляют главного агента только по завершении, при этом признавая, что OpenAI еще предстоит выпустить более качественные уровни оркестрации для таких развертываний.
Масштабирование числа агентов — это дорогая замена надлежащей архитектуре выполнения.