# Команды ИИ-агентов дороже, но почти не улучшают результат

> Исследование Vals AI показало: мультиагентные системы могут расходовать до пяти раз больше токенов, чем одна модель, при лишь незначительном росте качества.

Oossa · 2026-10-11 · https://oossa.com/ru/ai-agent-teams-cost-more-but-rarely-improve-results

Дата события: 2026-10-11

В новом исследовании Vals AI сравнила одиночных ИИ-агентов с командами агентов на тесте Vibe Code Bench. Проверяли две ведущие модели — GPT‑6 Sol и Claude Opus 5.5: они работали поодиночке и в группах до 100 агентов. Команды расходовали в 1,8–5,1 раза больше токенов, чем одна модель, но почти не улучшали результаты.

## Что показывают цифры

Из четырёх прямых сравнений статистически значимым оказался только один результат: GPT‑6 Sol со средним уровнем рассуждений набрала в команде на 7,3 пункта больше. При максимальном уровне рассуждений ни одна из моделей не показала измеримого преимущества. Данные свидетельствуют, что дополнительные вычислительные затраты на рои агентов редко повышают качество, особенно если модели уже работают на пределе своих возможностей.

## Почему ускорение не означает лучший результат

Исследователи OpenAI пришли к похожему выводу. В подкасте Ноам Браун отметил, что дополнительные агенты главным образом ускоряют задачи, которые хорошо поддаются распараллеливанию, например поиск информации в интернете или решение математических задач, но не улучшают сам ответ. Четыре агента справились с задачей вдвое быстрее, но и обошлись вдвое дороже. При увеличении числа агентов до нескольких десятков отдача снижалась, а для творческих задач, например написания романа, большие группы не дают преимуществ.

## Факты

- Vals AI проверила GPT‑6 Sol и Claude Opus 5.5 на Vibe Code Bench 11 октября 2026 года.
- Команды агентов расходовали в 1,8–5,1 раза больше токенов, чем одиночные агенты.
- Статистически значимый прирост был только в одном из четырёх сравнений: GPT‑6 Sol со средним уровнем рассуждений набрала на 7,3 пункта больше.
- При максимальном уровне рассуждений команды не дали заметного преимущества ни одной из моделей.
- Ноам Браун из OpenAI сказал, что четыре агента решали задачи вдвое быстрее, но обходились вдвое дороже.

## Почему это важно

Разработчикам, которые планируют расходы на облачные вычисления, исследование показывает: подключение множества ИИ-агентов, скорее всего, повысит затраты, но не улучшит качество продукта. Компаниям, которые хотят ускорить рутинные задачи, стоит сопоставить стоимость токенов с умеренным выигрышем в скорости; возможно, эффективнее будет оптимизировать запросы для одного агента.

## Источники и ссылки

1. [AI agent teams waste massive tokens for barely measurable quality gains, research finds](https://the-decoder.com/ai-agent-teams-waste-massive-tokens-for-barely-measurable-quality-gains-research-finds/) – The Decoder, 2026-10-11

Обновлено: 2026-10-11