Исследование Google: многоагентные системы ухудшают последовательные задачи на 39–70%, но ускоряют параллельные на 80,9%

Исследователи Google протестировали 180 конфигураций агентов и выяснили, что многоагентные архитектуры снижают эффективность последовательного планирования из-за потерь при передаче контекста, но значительно улучшают результаты при параллельных вычислениях. Вывод заключается в том, что выбор между одним или несколькими агентами должен зависеть от природы задачи: последовательные шаги лучше выполнять в рамках одного агента, а независимые подзадачи — распределять между несколькими.