Аналитический центр red_mad_robot рассказывает и комментирует главные новости индустрии за неделю с 15 по 21 декабря.
Влияние агентов на эффективность
Исследование Google DeepMind и MIT показало, как добавление агентов влияет на эффективность AI-систем. Команда протестировала 180 конфигураций агентных архитектур на моделях GPT, Gemini и Claude в задачах кодинга, финансового анализа и веб-поиска и выявила ключевые эффекты, определяющие успех или провал.
Координация инструментов: по мере роста числа агентов и инструментов в задаче увеличивается coordination tax (налог на координацию) — токены и время уходят на коммуникацию, а не на само рассуждение.Эффект насыщения: если один агент уже решает задачу с точностью 45%, подключение дополнительных агентов часто не дает прироста и может ухудшить результат.Архитектурная чувствительность к ошибкам: в децентрализованных схемах неточности одного агента быстро распространяются и становятся ложными предпосылками для остальных. Централизованные структуры лучше сдерживают этот эффект.
Авторы также показали, что эффективность агентных систем напрямую зависит от типа задачи. Для параллельных сценариев мультиагентные конфигурации действительно работают лучше — прирост достигает 81%. А вот в задачах с последовательным рассуждением один агент оказывается эффективнее: командные схемы здесь, наоборот, снижают качество на 39−70%.
Источник: hi-tech.mail.ru