Eine aktuelle Studie von Anthropic stellt die Annahme in Frage, dass mehr KI-Agenten immer zu besseren Ergebnissen führen. Während unabhängige Aufgaben wie Schwachstellenscans von parallelen Agenten profitieren, leiden Szenarien mit gemeinsamen Ressourcen, dynamischen Abhängigkeiten oder widersprüchlichen Zielen unter erhöhten Koordinationskosten. Diese äußern sich in Doppelarbeit, kollektiven Fehlurteilen und Verhaltenskonvergenz. Systemarchitekten sollten die Zerlegbarkeit von Aufgaben und Abhängigkeiten zwischen Agenten bewerten, bevor sie die Anzahl erhöhen. Bei Aufgaben, die enge Zusammenarbeit erfordern, können Investitionen in Kommunikationsprotokolle und Konfliktlösungsmechanismen höhere Renditen bringen als das bloße Hinzufügen weiterer Agenten.
Anthropics Forschung zeigt, dass mehr KI-Agenten die Leistung durch Koordinationsaufwand und Konflikte verringern können. Entscheidend ist effektive Zusammenarbeit, nicht die Anzahl.