El bombo en torno al trabajo de escalado con múltiples agentes de IA a menudo supera la realidad. En la práctica, es mejor centrarse en ejecutar 2 tareas simultáneamente en lugar de intentar paralelizar en toda una multitud. Ejecutar demasiados agentes simultáneamente tiende a crear cuellos de botella y rendimientos decrecientes. Cuando se trata de optimizar el rendimiento y el rendimiento en cadena de los agentes, el punto óptimo para la mayoría de los casos de uso se encuentra justo en ese modelo de doble ejecución: es donde se obtienen ganancias reales de eficiencia sin la sobrecarga de coordinación que arruina tu productividad real.