
Разработчик OpenAI Codex Эрик Прованшер предупредил, что запуск более двух параллельных ИИ-субагентов почти всегда увеличивает расход токенов без заметного улучшения качества. По его описанию, исполнители перепроверяют работу друг друга из-за недостатка доверия; этот эффект он назвал «налогом на координацию».
В качестве примера Прованшер привёл проект рефакторинга Python: 1 393 агента потратили на него токены стоимостью 20 000 долларов, хотя, по его оценке, задачу мог выполнить один агент Astra за значительно меньшую сумму.
Практический смысл заявления — не в полном отказе от параллельной работы, а в необходимости сравнивать её выигрыш с расходами на согласование результатов. При этом исходные материалы не позволяют проверить детали проекта, качество результата или точный размер экономии.
комментарий редакции
Что это значит
Вероятное последствие — более строгая оценка окупаемости параллельных ИИ-систем по каждой задаче. Следующим наблюдаемым сигналом станет публикация первичных данных о качестве, времени и расходах таких запусков. Существенная неопределённость связана с тем, что сейчас доступен лишь metadata-only пересказ одного источника.