Оценка эффективности мультиагентных систем: Можно ли автоматически выбирать паттерны?

В ходе исследования было протестировано шесть мультиагентных паттернов на трех бенчмарках и моделях. Анализ команд агентов, состоящих из таких конфигураций, как критик-актор или оркестратор-подчиненный, показал, что эти команды часто уступали одиночным агентам как по точности, так и по стоимости, причем в некоторых случаях стоимость возрастала в четыре раза. Хотя это может привести к выводу, что мультиагентные системы (МАС) не нужны, было обнаружено исключение. Чем сложнее задача, тем выше шансы команды на успех, что поднимает два важных вопроса: Влияет ли топология системы на результаты? И если влияет, можно ли автоматизировать выбор подходящего паттерна для конкретной задачи? На второй вопрос пока нет положительного ответа, и причины этого особенно интересны. Примеры, приведенные в статье, используют мультиагентный фреймворк FEDOT.MAS, а весь код экспериментов и результаты доступны в репозитории. Хотя я оцениваю инструмент, который сам разработал, выводы в основном не в пользу мультиагентных систем, что скорее отражает самокритику, чем рекламу.