KI-Agenten-Schwärme sind eine massive Token-Verschwendung ohne Qualitätsgewinn, sagt ein OpenAI-Codex-Entwickler
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Eric Provencher, ein Codex-Entwickler bei OpenAI, warnt, dass agentische Workflows große Mengen an Tokens verschwenden können. In Beiträgen auf X argumentiert er, dass die Verwendung von mehr als zwei parallelen Sub-Agenten fast nie die Qualität verbessert und hauptsächlich Tokens verbrennt. Er beschreibt eine Koordinationssteuer und sagt, dass Agenten einander misstrauen und Aufwand darauf verwenden, die Arbeit der anderen doppelt zu überprüfen. In einem Beispiel verwendete ein Projekt 1.393 Fable-Agenten und 20.000 US-Dollar an Tokens, um eine einzelne Python-Datei zu refaktorisieren; Provencher sagt, ein Astra-Agent hätte es für einen Bruchteil der Kosten erledigen können. Er merkt an, dass Agentenschwärme Zeit sparen können, aber ihr Token-Overhead eine Falle ist. Er schlägt vor, Sub-Agenten in separaten Threads laufen zu lassen und den Hauptagenten zu benachrichtigen, wenn sie fertig sind, anstatt ständig den Status abzufragen. Er weist auch auf Overhead durch System-Prompts und redundante Tool-Aufrufe von Sub-Agenten hin, denen Kontext fehlt, und räumt ein, dass OpenAI noch bessere Lösungen bereitstellen muss.
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