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Decomposition Buys Integrity, Not Yield
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Research shows task decomposition across agent trees preserves accuracy but reduces output yield, with costs that often outweigh benefits.
- なぜ重要か
- Engineers building multi-agent systems need to weigh integrity gains against throughput losses when deciding whether to split tasks hierarchically.
- 注意点
- The model predicts only 0.7 to 11.3 percent of production sessions warrant delegation, yet 7.8 percent currently use it, suggesting widespread over-delegation.
- agent
- multi-agent
この話題の背景にあるパターン
- Hierarchical Task Network (HTN) Planning
- Deep Research Agent
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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