Poderá ficar surpreendido com isto, mas vale a pena revisitar: mais agentes não equivalem automaticamente a melhores soluções. Esta é uma conceção fundamental que continua a surgir nas discussões sobre IA.

Já vimos este padrão antes. Há duas décadas, a indústria de CPU aprendeu da maneira difícil que o número de núcleos por si só não impulsiona o desempenho—a otimização e a arquitetura são muito mais importantes. O mesmo princípio aplica-se aos sistemas multi-agente hoje.

As respostas reais raramente vêm apenas de artigos académicos. O que realmente faz a diferença? Iteração. Experimentação. Falhar, aprender, tentar novamente. É aí que acontecem os avanços. A lacuna entre teoria e prática no design de agentes é maior do que a maioria percebe, e só o teste prático a fecha.

Se estiver a enfrentar desafios semelhantes na implementação de agentes ou sistemas distribuídos, o caminho a seguir não é escalar cegamente—é compreender para que está a otimizar.