
El desarrollador de OpenAI Codex, Éric Provancher, advirtió que ejecutar más de dos subagentes de IA en paralelo casi siempre aumenta el consumo de tokens sin una mejora notable en la calidad. Según su descripción, los ejecutores se verifican mutuamente debido a la falta de confianza; él denominó a este efecto «impuesto de coordinación».
Como ejemplo, Provancher citó un proyecto de refactorización en Python: 1 393 agentes gastaron en ello tokens por valor de 20 000 dólares, aunque, según su estimación, un solo agente Astra podría haber realizado la tarea por una suma significativamente menor.
El sentido práctico de la declaración no radica en un rechazo total del trabajo paralelo, sino en la necesidad de comparar sus beneficios con los gastos de conciliación de resultados. No obstante, los materiales originales no permiten verificar los detalles del proyecto, la calidad del resultado o el tamaño exacto del ahorro.
comentario editorial
Por qué importa
La consecuencia probable es una evaluación más estricta del retorno de la inversión de los sistemas de IA paralelos para cada tarea. La próxima señal observable será la publicación de datos primarios sobre la calidad, el tiempo y los gastos de dichas ejecuciones. Existe una incertidumbre sustancial relacionada con el hecho de que actualmente solo está disponible un resumen basado únicamente en metadatos de una fuente.