Mango от команды исследователей: почему армия ИИ-агентов хуже одного умного

Общепринятая мудрость гласит: если один агент хорош, то десять — в десять раз лучше. Mango построен на этой логике — система координирует множество ИИ-агентов через глобальную оптимизацию, позволяя им совместно решать сложные задачи веб-навигации. Каждый агент видит общую картину и принимает решения в контексте действий других.

Но результаты тестирования показывают парадокс: производительность растёт только до 3-4 агентов, после чего начинает падать. Причина не в технических ограничениях, а в фундаментальной проблеме — координационных издержках. Чем больше агентов, тем больше времени уходит на согласование действий, тем выше вероятность конфликтов и дублирования задач.

Исследователи обнаружили, что в 73% случаев оптимальным решением было делегирование задачи одному специализированному агенту, а не распределение между несколькими. Глобальная оптимизация превратилась в глобальную бюрократию — агенты тратили больше ресурсов на переговоры друг с другом, чем на решение исходной задачи.