Компания DeepMind протестировала 180 конфигураций агентов. Вот что вышло из строя.

Описание: *Больше агентов = лучшая производительность? Исследования говорят об обратном*

🔗 Консультации по разработке ИИ: https://brainqub3.com
🔗 Инструмент проверки фактов об ИИ: https://check.brainqub3.com

---

Разбор статьи «К науке масштабирования агентных систем» от Google Research и DeepMind — исследования, которое оспаривает широко распространенное предположение о том, что многоагентные архитектуры автоматически превосходят одноагентные.

Ключевой вывод: мы можем предсказать, когда многоагентные системы будут превосходить базовые модели с одним агентом, а когда их производительность снизится по мере масштабирования. Это важно, потому что, хотя вы не владеете базовыми моделями, вы владеете оркестровкой — и эти решения имеют измеримые последствия.

В этом видео я рассматриваю:
Пять протестированных архитектур координации (один агент, независимая, децентрализованная, централизованная, гибридная)
Метрики поведения во время выполнения, предсказывающие масштабируемость: накладные расходы на координацию, плотность сообщений, коэффициент избыточности, эффективность координации и усиление ошибок
Почему Finance Agent выигрывает от многоагентной архитектуры, в то время как Plan Craft терпит неудачу
Три эффекта взаимодействия, объясняющие большинство режимов отказа
«Парадокс базового уровня» — почему добавление агентов к уже сильной одноагентной системе может быть самым быстрым способом ухудшить ее

Практический вывод: рассматривайте многоагентную архитектуру как инструмент, который выигрывает только тогда, когда структура задач поддерживает параллелизм и декомпозируемость. Если ваш одноагентный механизм уже работает хорошо, добавление агентов может просто ускорить деградацию.

Статья: https://arxiv.org/pdf/2512.08296

---

#AIAgents #MultiAgentSystems #AIEngineering #LLMs #AIResearch #AgenticAI