もしかすると驚くかもしれませんが、再確認する価値があります：エージェントの数が多いからといって、必ずしもより良い解決策が得られるわけではありません。これはAIの議論で頻繁に浮上する根本的な誤解です。

このパターンは以前から見られます。20年前、CPU業界はコア数だけでは性能を引き出せないことを痛感しました。最適化とアーキテクチャの方がはるかに重要です。同じ原則は今日のマルチエージェントシステムにも当てはまります。

本当の答えは学術論文だけから得られることは稀です。実際に何が効果的なのか？反復、実験、失敗、学習、再挑戦です。そこにブレークスルーが生まれます。エージェント設計における理論と実践のギャップは、多くの人が思うよりも広く、そのギャップを埋めるのは実地のテストだけです。

エージェントの展開や分散システムで似たような課題に取り組んでいる場合、進むべき道は盲目的にスケールアップすることではなく、何を最適化しているのかを理解することです。