Un estudio reciente de Anthropic cuestiona la suposición de que más agentes de IA siempre conducen a mejores resultados. Si bien las tareas independientes como el escaneo de vulnerabilidades se benefician de agentes paralelos, los escenarios con recursos compartidos, dependencias dinámicas u objetivos conflictivos sufren mayores costos de coordinación. Estos costos se manifiestan como trabajo duplicado, errores colectivos y convergencia de comportamiento. Los arquitectos de sistemas deben evaluar la descomponibilidad de las tareas y las dependencias entre agentes antes de aumentar su número. Para tareas que requieren colaboración estrecha, invertir en protocolos de comunicación y mecanismos de resolución de conflictos puede generar mayores retornos que simplemente agregar más agentes.
La investigación de Anthropic revela que agregar más agentes de IA puede reducir el rendimiento debido a costos de coordinación y conflictos. La clave es la colaboración efectiva, no la cantidad.