最近、グーグル研究所とグーグルDeepMind、マサチューセッツ工科大学（MIT）は共同で研究を発表し、「より多くのエージェントが良い結果につながる」という従来の考え方を挑戦しました。研究チームは180の制御実験を通じて、多エージェントシステムがさまざまなタスクでのパフォーマンスを調べ、その結果、パフォーマンスに大きな変動があることがわかりました。あるタスクでは81%向上した一方で、別のタスクでは70%低下しました。

研究によると、タスクの種類が多エージェントシステムの効果に大きく影響するようです。金融分析などの並列タスクでは、集中型の多エージェント協調によりパフォーマンスが顕著に向上します。異なるエージェントは販売トレンド、コスト構造、市場データを個別に分析し、結果をまとめることで、約81%のパフォーマンス向上を達成しました。

しかし、Minecraftの計画タスクなど、順序に依存するタスクでは、多エージェントの設定がパフォーマンスを39%から70%低下させます。なぜなら、各制作アクションが後のアクションに依存する在庫状態に影響を与えるため、タスク間の順序依存性によって情報がエージェント間で失われたり分割されたりする可能性があるからです。

研究では、多エージェントシステムのパフォーマンスに影響を与える主な要因が3つあることが分かっています。まず、タスクに必要なツールが多いほど、ネットワーク検索やコード作成などのタスクでは多エージェントシステムの悪影響を受けやすくなります。次に、単一エージェントの成功率が45%を超えると、エージェントを追加しても収益が減少したり、マイナスになることが多いです。これは協調コストが利得を上回るためです。最後に、多エージェント環境ではエラーの累積が早まり、情報共有が欠如している場合、単一エージェント環境よりも17倍速くエラーが広がります。

重要なポイント:

🌟 多エージェントシステムは並列タスクでは優れた性能を発揮しますが、順序タスクでは効率を大幅に低下させます。

🤖 単一エージェントの成功率が45%を越えると、多エージェントシステムを使用することが得にならないことがあります。

🔧 タスクに使うツールが多いほど、多エージェントシステムの協調コストが高くなり、パフォーマンスに悪影響を与えます。