Podrías sorprenderte con esto, pero vale la pena revisitarlo: más agentes no equivalen automáticamente a mejores soluciones. Esta es una idea errónea fundamental que sigue surgiendo en las discusiones sobre IA.

Hemos visto este patrón antes. Hace dos décadas, la industria de los CPU aprendió por las malas que el número de núcleos por sí solo no impulsa el rendimiento; la optimización y la arquitectura importan mucho más. El mismo principio se aplica hoy en los sistemas multi-agente.

Las respuestas reales rara vez provienen solo de artículos académicos. ¿Qué realmente mueve la aguja? La iteración. La experimentación. Fracasar, aprender, intentarlo de nuevo. Ahí es donde ocurren los avances. La brecha entre la teoría y la práctica en el diseño de agentes es más grande de lo que la mayoría piensa, y solo las pruebas prácticas la cierran.

Si estás abordando desafíos similares en el despliegue de agentes o sistemas distribuidos, el camino a seguir no es escalar ciegamente, sino entender para qué estás optimizando.