Bạn có thể sẽ ngạc nhiên về điều này, nhưng đáng để xem xét lại: nhiều tác nhân hơn không tự động đồng nghĩa với các giải pháp tốt hơn. Đây là một hiểu lầm cơ bản vẫn thường xuyên xuất hiện trong các cuộc thảo luận về AI.

Chúng ta đã thấy mô hình này trước đây. Hai thập kỷ trước, ngành công nghiệp CPU đã học được một cách khó khăn rằng số lượng lõi chỉ riêng không thúc đẩy hiệu suất—tối ưu hóa và kiến trúc mới là yếu tố quan trọng hơn nhiều. Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho các hệ thống đa tác nhân ngày nay.

Các câu trả lời thực sự hiếm khi đến từ các bài báo học thuật đơn thuần. Điều gì thực sự thúc đẩy tiến bộ? Lặp lại. Thử nghiệm. Thất bại, học hỏi, thử lại. Đó là nơi các đột phá xảy ra. Khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành trong thiết kế tác nhân rộng hơn nhiều so với nhiều người nhận thức, và chỉ có thử nghiệm thực tế mới thu hẹp được nó.

Nếu bạn đang đối mặt với các thách thức tương tự trong triển khai tác nhân hoặc hệ thống phân tán, con đường phía trước không phải là mở rộng quy mô một cách mù quáng—mà là hiểu rõ mục tiêu tối ưu hóa của bạn.