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Viele KI-Agenten bringen wenig mehr als einer
(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com
Vals, ein auf KI-Benchmarks und -Evaluierungen spezialisiertes Unternehmen, hat jetzt in einer Fallstudie untersucht, ob es sich lohnt, größere Schwärme von KI-Agenten auf eine Aufgabe anzusetzen. Das Ergebnis: In den meisten Fällen wird es zwar viel teurer, aber nicht viel besser.
Das gilt besonders, wenn die einzelnen Agenten bereits auf der höchsten Reasoning-Stufe arbeiten. In vier Vergleichen, in denen GPT 6 Sol und Claude Opus 5.5 sowohl einzeln als auch in Gruppen Aufgaben des Vibe Code Bench bewältigen sollten, bei denen sie nach Vorgaben Webapplikationen entwickeln mussten, war nur in einem Fall das Teamergebnis signifikant besser und in diesem Fall arbeitete GPT 6 Sol nur auf einer mittleren Reasoning-Stufe.
Auf der höchsten Reasoning-Stufe stiegen die Kosten der Teamarbeit um das 1,8-fache (GPT 6 Sol) beziehungsweise um das 5,1-fache (Claude Opus 5.5), aber die Veränderungen der erzielten Score-Werte lagen im nicht signifikanten Bereich von -0,3 bis +3,4 Punkten. Im Fall von Sol verbesserte der Einsatz von mehr rechenleistung das Ergebnis stärker als die Teamarbeit, im Fall von Opus brachte weder mehr rechenleistung noch Teamarbeit ein besseres Resultat.
Die Teams waren bei Sol schneller fertig, bei Opus jedoch nicht, und die beiden Modelle gingen auch ganz unterschiedlich vor: Sols Team teilte die App bereits in den ersten Minuten auf parallele Unteragenten auf und testete das Ergebnis selbst; bei maximaler Leistung sank die Laufzeit von 38 auf 28 Minuten. Das Team von Opus erstellte zunächst einen gemeinsamen Vertrag darüber, wie die Teile der App zusammenpassen sollten, und delegierte die Arbeit anschließend in aufeinanderfolgenden Wellen an Entwickler und Tester. Seine Teams benötigten bis zu 2,3-mal so lange wie seine einzelnen Agenten.
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