エージェント協調は「システム能力」から「モデル能力」へと変わりつつある可能性がある。

動察 Beating AI 速報によると、エージェント間の分業、調整、長期的な協力は、もはや人間が事前に複雑なシステム全体を設計する必要がなくなり、モデル自身が学習できる能力へと変わりつつある。

もし最強のモデルが、共有スペース、十分に長い実行時間、大量の計算リソースだけで、自ら分業し、経験を共有し、組織構造を調整できるなら、今日の多くの複雑なMulti-Agent Harnessは、モデルがまだ十分に賢くない時期の過渡的な足場に過ぎないかもしれない。

科学研究は最も直接的な応用分野かもしれない。多数のエージェントが同時に仮説を立て、実験を実行し、結果を交換し、さらに探索を続けることができる。本当に代替不可能なものは、PlannerやManager、さまざまな固定ワークフローではなく、共有状態、実際の実験環境、権限の境界、そして騙されない客観的な評価器である可能性が高い。

これはまだ再帰的な自己改善ではないが、重要な部品はますます揃ってきている：AIは長期的に作業し、自動で科学研究を行い、大規模に並列実行でき、クロスエージェントの協力能力も示し始めている。これらの能力が最終的に閉ループを形成できれば、AIの進歩の仕方は「単一モデルがますます賢くなる」だけでなく、「ますます多くのAIが一緒に次世代のAIを作り出す」というものになるかもしれない。