Tek bir yetenekli ajan, çoklu ajan sistemlerinin yerini alabilir mi? Çok ajanlı sistemler, uzman ajanların açık iletişim yoluyla iş birliği yaptığı karmaşık akıl yürütme için iyi çalışır. Ancak bu, token ve gecikme açısından önemli hesaplama yükü getirir. Bu yeni araştırma, çok ajanlı bir sistemi eşdeğer tek ajanlı bir sisteme derleyip derlenemeyeceğinizi araştırıyor; böylece ajanlar arası iletişimi beceri seçimi yerine değiştirip değiştiremeyeceğinizi araştırıyor. Cevap: evet, ama bir uyarı var. Ön deneyler, yetenek kütüphaneleriyle tek ajanlı yaklaşımların, akıl yürütme kıyaslamalarında rekabet doğruluğunu korurken token kullanımını ve gecikmeyi önemli ölçüde azaltabileceğini göstermektedir. Şimdilik fena değil. Ama işin ilginç olduğu yer burası. Araştırmacılar şu soruyu sordular: Kütüphaneler büyüdükçe beceri seçimi nasıl ölçeklenir? Bilişsel bilime dayanarak, LLM beceri seçiminin insan karar alma süreçlerine benzer sınırlı kapasite sergilediğini öne sürerler. Ve ilginç bir desen buldular. Seçim doğruluğu yavaş yavaş bozulmak yerine, kritik bir kütüphane boyutuna kadar sabit kalır, sonra keskin bir şekilde düşer. Ama bu bir faz geçişi gibi görünüyor, yumuşak bir düşüş değil. Bu, insan bilişinde gözlemlenen kapasite sınırlarını yansıtır. Suçlu sadece kütüphane büyüklüğü değil. Benzer beceriler arasındaki anlamsal karışıklık. Beceriler anlamsal olarak çok benzer olduğunda, model onları güvenilir şekilde ayırt edemez. Bu, uzun süredir insanların karmaşık seçimleri yönetmelerine yardımcı olan hiyerarşik organizasyonun yapay zeka sistemlerine de benzer şekilde fayda sağlayabileceğini gösteriyor. Hiyerarşik yönlendirme ile ilgili ilk sonuçlar bu hipotezi destekler. Artan yetenekli ajanlar ve artan yetenek setleri geliştirdikçe, bu temel sınırları anlamak kritik hale gelir. Sürekli yetenek eklemeye devam edemezsin. Bir eşik vardır ki, seçim bozulur ve bu aniden olur, yavaş değil. Makale: Akademimizde etkili yapay zeka ajanları oluşturmayı öğrenin: