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Agentes em paralelo executam tarefas simultaneamente sem coordenação entre eles, o que permite que o sistema cresça horizontalmente de forma eficiente. Essa abordagem é a mais simples arquiteturalmente, mas traz trade-offs importantes em relação à qualidade e eficiência computacional.
A escalabilidade horizontal sem dependências de sincronização é a principal vantagem porque não há necessidade de um agente esperar pelo outro. Quando não há sincronização, você pode adicionar quantos agentes precisar sem criar gargalos ou enfileiramentos de execução.
Na verdade, agentes em paralelo puro NÃO compartilham contexto automaticamente. Essa é uma desvantagem dessa abordagem, não uma vantagem. O compartilhamento de contexto ocorre em sistemas mais avançados (Sistema 2 e posteriores) e adiciona complexidade.
Essa é a resposta correta. Como os agentes trabalham independentemente sem precisar sincronizar dados ou esperar uns pelos outros, o sistema escala linearmente. Você pode rodar 10, 100 ou 1.000 agentes em paralelo sem criar problemas de coordenação.
O contrário é verdadeiro. Sem compartilhamento de contexto, agentes em paralelo podem gerar respostas inconsistentes porque não veem as decisões uns dos outros. Isso deixa a qualidade imprevisível, não garante precisão.
Agentes em paralelo geralmente AUMENTAM o custo computacional total porque cada agente processa informações redundantes. Não há otimização conjunta: o trabalho não é compartilhado entre eles, causando desperdício.