「エージェントを増やしても伸びない」理由を、多様性から解き明かす

TL;DR（結論）

• 人数を増やす前に、“同質かどうか”を疑う。
• 設計の目標は「エージェント数」ではなく「有効な情報経路（effective channels）」。
• 多様性は“散らす”だけでは足りない。正しい経路が優勢であることが重要。

なぜこの問題か

LLMは多くのタスクで高性能ですが、複雑な問題になると、単体ではつまずきやすい——論文はまず、そこから話を始めます。 マルチステップ推論、視点の切り替え、補完的な専門性。こうした要素が絡むと、1つの推論ルートに偏るだけで失敗しやすく、途中の判断を立て直す“別案”が出ないことが致命傷になり得ます。

核心：何を提案したのか

論文が提案する中心は、「MASの性能はエージェント数そのものではなく、タスクの内在的不確実性と、システムがアクセスできる“有効な情報経路”で上限が決まる」という見立てです。 つまり、増員が効くかどうかは“何人いるか”より、“互いに独立で冗長でない推論の道筋が、いくつあるか”に寄る、という方向へ視点をずらします。ここでは「計算量の拡大」を正面から追うよりも、「情報の重なり（冗長性）の増え方」を問題の中心に置くのが特徴です。

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