Согласно данным компании Vals AI, работа команд ИИ-агентов на базе моделей GPT-6 Sol и Claude Opus 5.5 не дает существенного прироста качества по сравнению с одиночными агентами. В ходе тестирования на бенчмарке «Vibe Code Bench» выяснилось, что стоимость использования команд возрастает в 1,8–5,1 раза. Лишь в одном из четырех сценариев было зафиксировано статистически значимое улучшение результатов. Исследователи отмечают, что при максимальном уровне рассуждений (reasoning effort) командная работа не дает преимуществ. Аналогичные выводы подтверждаются внутренними данными Anthropic: после десяти агентов прирост качества замедляется, а затраты токенов продолжают расти. Исследователь OpenAI Ноам Браун также подтвердил, что многоагентные системы в основном ускоряют выполнение задач, но не улучшают их качество, а разработчик OpenAI Эрик Провеншер предупредил о «налоге на координацию», который делает использование больших групп агентов экономически нецелесообразным.