AIエージェントの効果は人間による判断の割合で制限される——1967年の並列計算理論が示す限界

マルチエージェントシステムは実績を上げている。Geoffrey HuntleyのRalph Loopは自律型コーディングエージェントをループで実行し、Steve YeggeのGas Townは20～30個の並行エージェントを7つの専門化された役割に配置している。一方、Flask作成者のArmin Ronacherは「並行エージェントを並行して実行することもあるが、頻度は減っている。自分の頭で確認できることに限界がある」と述べている。

AIエージェントの最大スピードアップは人間による判断が必要な割合（H）に1/Hで制限される。この割合には、意図の明確化、判断呼び出し、レビューサイクル、承認ゲート、曖昧さの解決、美的判断など、人間がブロックするすべての瞬間が含まれる。Hが40%の場合、最大2.5倍のスピードアップまでしか達成できない。Hが50%なら2倍、20%なら5倍が天井となる。

最大のレバレッジはエージェントを高速化または強化することではなく、Hの性質を変えることにある。テスト、仕様書、自動化、文書化された決定などのエンジニアリング慣行を通じて、人間の介入を「自己清算的」（各介入が同じ種類の将来の介入を不要にするアーティファクトを生成する）にすることが重要である。