Kann ein einzelner Agent mit Fähigkeiten Mehr-Agenten-Systeme ersetzen? Mehr-Agenten-Systeme funktionieren gut bei komplexem Denken, wo spezialisierte Agenten durch explizite Kommunikation zusammenarbeiten. Aber das verursacht erhebliche Rechenkosten in Tokens und Latenz. Diese neue Forschung untersucht, ob man ein Mehr-Agenten-System in ein äquivalentes Einzel-Agenten-System umwandeln kann, indem man die Kommunikation zwischen den Agenten gegen die Auswahl von Fähigkeiten eintauscht. Die Antwort: ja, aber mit einem Vorbehalt. Vorläufige Experimente zeigen, dass Einzel-Agenten-Ansätze mit Fähigkeitsbibliotheken den Tokenverbrauch und die Latenz erheblich reduzieren können, während sie eine wettbewerbsfähige Genauigkeit bei Denkbenchmarks aufrechterhalten. Bisher so gut. Aber hier wird es interessant. Die Forscher fragten: Wie skaliert die Auswahl von Fähigkeiten, wenn die Bibliotheken wachsen? Gestützt auf die Kognitionswissenschaft schlagen sie vor, dass die Auswahl von LLM-Fähigkeiten eine begrenzte Kapazität aufweist, die der menschlichen Entscheidungsfindung ähnelt. Und sie fanden ein interessantes Muster. Anstatt allmählich abzunehmen, bleibt die Auswahlgenauigkeit bis zu einer kritischen Bibliotheksgröße stabil und fällt dann abrupt. Aber es sieht aus wie ein Phasenübergang, nicht wie ein sanfter Rückgang. Dies spiegelt die Kapazitätsgrenzen wider, die in der menschlichen Kognition beobachtet werden. Der Übeltäter ist nicht nur die Bibliotheksgröße. Es ist die semantische Verwirrung unter ähnlichen Fähigkeiten. Wenn Fähigkeiten zu semantisch ähnlich sind, kann das Modell sie nicht zuverlässig unterscheiden. Das deutet darauf hin, dass eine hierarchische Organisation, die den Menschen schon lange hilft, komplexe Entscheidungen zu verwalten, auch AI-Systemen zugutekommen könnte. Erste Ergebnisse mit hierarchischem Routing unterstützen diese Hypothese. Während wir zunehmend fähige Agenten mit wachsenden Fähigkeitssets entwickeln, wird das Verständnis dieser grundlegenden Grenzen entscheidend. Man kann nicht einfach unbegrenzt Fähigkeiten hinzufügen. Es gibt eine Schwelle, bei der die Auswahl zusammenbricht, und das geschieht plötzlich, nicht allmählich. Papier: Lerne, effektive AI-Agenten in unserer Akademie zu bauen: