Четыре AI-агента сожгли 40 млн токенов в спорах о коде — автор научил их вовремя останавливаться и сэкономил 4,5 млн

Мультиагентные системы часто увязают в бесконечных дебатах: модель защищает первую догадку, код обрастает костылями, а токены сгорают десятками миллионов. Автор столкнулся с такой ситуацией — четыре AI-агента потратили 40 млн токенов на споры, не приблизившись к решению.

Чтобы это исправить, он встроил в процесс обсуждение четырёх чётко определённых ролей ещё до того, как агенты начнут вносить правки. Схему прогнали на 480 тестовых запусках. Результат: экономия 4,5 млн токенов и обнаружение скрытого бага — агенты продолжали спорить даже тогда, когда их ответы ещё нельзя было объективно сравнить.

Подход не только сократил расходы, но и повысил качество финального кода за счёт ранней координации. Полный разбор метода и примеры конфигураций доступны в исходной статье.