Разработчик OpenAI предупредил о «налоге на координацию» при запуске множества ИИ-агентов

Эрик Провенчер из команды Codex считает, что параллельный запуск более двух субагентов часто увеличивает расход токенов без улучшения результата: агенты повторно проверяют работу друг друга. Это практическая оценка специалиста, а не вывод опубликованного сравнительного исследования.

Эрик Провенчер, разработчик Codex в OpenAI, заявил, что при одновременном запуске более двух субагентов система почти наверняка расходует дополнительные токены без прироста качества. Причиной он назвал повторную проверку выполненной работы и другие накладные расходы на согласование — «налог на координацию».

Обсуждение возникло на фоне проекта Nous Research по рефакторингу Hermes Agent. Основной 19-часовой запуск создал 1393 субагента, из которых до 218 работали одновременно, и потребовал вычислений ориентировочной стоимостью 19,3 тыс. долларов — около 25 тыс. долларов с учетом последующих сеансов. Агенты переработали репозиторий с более чем миллионом строк нетестового Python-кода и сократили его объем на 34,4%, однако проверка выявила регрессии, а дополнительные исправления продолжились после слияния изменений.

Провенчер допускает пользу параллельной работы при четком разделении независимых задач, но рекомендует сокращать служебные взаимодействия: отдельные потоки должны уведомлять главного агента только после завершения работы, без постоянного опроса состояния. Порог в два субагента остается его практическим правилом — результаты контролируемого сравнения одиночного агента и «роя» на одной задаче не опубликованы.