العميل الذي يجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة يعاني في الواقع من تحديات في دقة الأداء.

لماذا؟ لأنه يوجد الكثير من نقاط الاختيار.

・أي أداة تستخدم؟
・كيف نبني استعلام البحث
・كيف تقيد النتائج

كلما زادت نطاق متطلبات المستخدم، زادت الفروقات في عملية الاختيار. ونتيجة لذلك، من السهل أن تنخفض الدقة.

حتى الآن، فإن الوكيل الفردي هو الأكثر استقرارًا بشكل ساحق. إذا كانت المهمة واضحة، فإن التكوين البسيط هو الذي يفوز.

حسناً، لأنه نموذج يعتمد على التعلم، فإنه من المحتمل أن يتحسن في المستقبل، لكن في الوقت الراهن، لا يعني "المعقد = الأداء العالي".