Poate un singur agent cu abilități să înlocuiască sistemele multi-agent? Sistemele multi-agent funcționează bine pentru raționament complex, unde agenți specializați colaborează prin comunicare explicită. Dar acest lucru implică un overhead computațional substanțial în tokenuri și latență. Această nouă cercetare explorează dacă poți compila un sistem multi-agent într-un sistem echivalent cu un singur agent, schimbând comunicarea între agenți cu selecția abilităților. Răspunsul: da, dar cu o condiție. Experimentele preliminare arată că abordările single-agent cu biblioteci de abilități pot reduce substanțial utilizarea și latența tokenului, menținând în același timp acuratețea competitivă la benchmark-urile de raționament. Până aici totul e bine. Dar aici devine interesant. Cercetătorii au întrebat: Cum scalează selecția abilităților pe măsură ce bibliotecile cresc? Bazându-se pe știința cognitivă, ei propun că selecția abilităților LLM prezintă o capacitate limitată analogă cu luarea deciziilor umane. Și au găsit un tipar interesant. În loc să se degradeze treptat, acuratețea selecției rămâne stabilă până la o dimensiune critică a bibliotecii, apoi scade brusc. Dar pare o tranziție de fază, nu o scădere lină. Acest lucru reflectă limitele de capacitate observate în cogniția umană. Vinovatul nu este doar dimensiunea bibliotecii. Este confuzia semantică între abilități similare. Când abilitățile sunt prea asemănătoare semantic, modelul nu poate distinge în mod fiabil între ele. Acest lucru sugerează că organizarea ierarhică, care de mult timp a ajutat oamenii să gestioneze alegeri complexe, ar putea aduce beneficii similare sistemelor AI. Rezultatele inițiale cu rutarea ierarhică susțin această ipoteză. Pe măsură ce construim agenți din ce în ce mai capabili, cu seturi de abilități în creștere, înțelegerea acestor limite fundamentale devine esențială. Nu poți continua să adaugi abilități la nesfârșit. Există un prag în care selecția se rupe și se întâmplă brusc, nu treptat. Hârtie: Învață să construiești agenți AI eficienți în academia noastră: