Вам может показаться удивительным, но стоит пересмотреть это: больше агентов не обязательно означают лучшие решения. Это фундаментальное заблуждение, которое постоянно возникает в обсуждениях ИИ.

Мы уже сталкивались с этим паттерном ранее. Два десятилетия назад индустрия CPU усвоила тяжелый урок: количество ядер само по себе не определяет производительность — важны оптимизация и архитектура. Тот же принцип применим и к многогрупповым системам сегодня.

Настоящие ответы редко приходят только из академических статей. Что действительно двигает прогресс? Итерации. Эксперименты. Провалы, обучение, повторные попытки. Именно здесь происходят прорывы. Разрыв между теорией и практикой в проектировании агентов шире, чем большинство осознает, и только практическое тестирование его сокращает.

Если вы сталкиваетесь с похожими задачами в развертывании агентов или распределенных системах, путь вперед — не слепое масштабирование, а понимание того, для чего вы оптимизируете.