НОВОСТЬ · CODING · #548
Разработчик Codex из OpenAI: рои агентов тратят токены без прироста качества
Эрик Провеншер, разработчик Codex в OpenAI, заявил в X, что большие параллельные рои агентов создают «налог на координацию» — расходуют токены на дублирующую проверку без улучшения качества результата. Он привёл пример, где якобы было потрачено $20 000 на рефакторинг Python-файла с помощью 1 393 агентов Fable, и предложил более лёгкие модели делегирования задач, чтобы снизить накладные расходы по токенам.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Эрик Провеншер, разработчик Codex в OpenAI, заявил в X, что большие параллельные рои агентов создают «налог на координацию» — расходуют токены на дублирующую проверку без улучшения качества результата.
- Он привёл пример, где якобы было потрачено $20 000 на рефакторинг Python-файла с помощью 1 393 агентов Fable, и предложил более лёгкие модели делегирования задач, чтобы снизить накладные расходы по токенам.
- Практикам, создающим мультиагентные рабочие процессы, важно учитывать возможные большие затраты токенов и проектировать координацию так, чтобы избежать расточительных накладных проверок.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Практикам, создающим мультиагентные рабочие процессы, важно учитывать возможные большие затраты токенов и проектировать координацию так, чтобы избежать расточительных накладных проверок.