Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.6] エージェント、言語モデル(LM)ベースのシステムでは、推論、計画、行動が現実のAIアプリケーションの主要なパラダイムになりつつある。 この広く採用されているにもかかわらず、彼らのパフォーマンスを決定する原則は未定のままである。 エージェントシステムのスケーリング原理を導出することで、このギャップに対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 09 Dec 2025 06:52:21 GMT)
マルチエージェント化に利点があるのか？が興味深い論文。「We reveal that multi-agent performance exhibits an inverted-U relationship with coordination complexity, with benefits diminishing beyond moderate coordination levels. Domain complexity emerges as the strongest performance predictor (𝛽= −0.114, 𝑝< 0.002), reducing MAS advantage more substantially than architectural choices. Performance gains vary dramatically by task structure: +80.9% on Finance Agent versus −70.0% on PlanCraft, indicating that coordination benefits depend tightly on task decomposability.」と納得感がある（というかそうだよねという）結果