في ظل التطور السريع للذكاء الاصطناعي، برزت فكرة استخدام وكلاء ذكاء اصطناعي مُتعددين (Multi-Agent Systems) لحل المشكلات المعقدة، بحجة أن التفاعل بين عدة نماذج لغوية كبيرة (LLMs) يمكن أن يُحسّن الدقة من خلال مناقشة متبادلة وتحليل متعدد الأوجه. لكن دراسات حديثة تطرح تساؤلاً جوهرياً: هل التعدد في الوكلاء يُعدّ حلاً فعّالاً، أم أنه يُشكّل فخاً يُقلّل من دقة الأداء بدلاً من تحسينه؟ في المبدأ، يبدو من المنطقي أن تعاون عدة وكلاء، كلٌّ بمنظوره الخاص، يمكن أن يُحدّ من التحيّزات الفردية، ويُكشف عن أخطاء منطقية تُفوَت في التفكير المنفرد. فكأنّ كل وكيل يُشكّل "صوتاً منتقداً" يُقيّم الأفكار ويُعيد صياغتها، مما يؤدي إلى نتائج أكثر توازناً ودقة. لكن التجارب العملية تُظهر عكس ذلك في كثير من الأحيان. أظهرت أبحاث حديثة أن استخدام وكلاء متعددين لا يُحسّن بالضرورة أداء التفكير المعقد، بل قد يُضعفه. السبب يكمن في طبيعة التفاعل بين الوكلاء: عندما يُطلب من نموذجين مختلفين من LLMs مناقشة نفس المشكلة، فإن كلًّا منهما قد يُنتج تبريرات منطقية، لكن مبنية على تحيّزات مختلفة أو تفسيرات مُحتملة لا تتماشى مع الحقيقة. والنتيجة؟ لا يُحلّ اللغز، بل يُصبح أكثر غموضاً. فبدلاً من التحقق من صحة الاستنتاج، يُصبح التفاعل عبارة عن "معركة" بين وجهات نظر متساوية في التأثير، لا تُفضي إلى تقرير موثوق. أبرز مثال على هذا الفشل هو في المهام التي تتطلب دقة عالية، مثل حل المسائل الرياضية أو الاستنتاجات العلمية. في هذه الحالات، أظهرت التجارب أن النموذج الواحد، عند توجيهه بعناية، يُنتج نتائج أدق من مجموعة من الوكلاء الذين يتناقشون فيما بينهم. السبب؟ كل وكيل يُضيف "ضوضاء" من التفكير المُحتمل، مما يُربك عملية التقييم. كما أن التفاعل المتكرر بين الوكلاء يُعزز التراكمية في الأخطاء، حيث يُعيد كل وكيل تأكيد خطأ من قبل الآخر، كأنه يُصعّد من التحيّز بدلاً من تصحيحه. إضافة إلى ذلك، فإن التكاليف الحسابية والزمنية لتشغيل عدة وكلاء تزيد بشكل كبير دون مُكافأة متناسبة في الجودة. هذا يطرح تساؤلاً أخلاقياً واقتصادياً: هل يستحق هذا التكاليف؟ الحل، وفقاً للباحثين، لا يكمن في التعدد، بل في التحسين الدقيق للنماذج الفردية. بدل التفكير في "العديد" كمصدر للقوة، يجب التركيز على تحسين جودة التفكير داخل النموذج الواحد، من خلال تدريبه على استراتيجيات منهجية مثل التفكير التسلسلي، والتحقق التدريجي، وتحليل الأخطاء المحتملة. كما أن استخدام أدوات التقييم الخارجي، مثل النماذج "المُراقبة" التي تُحلّل النتائج دون مشاركة في المناقشة، قد يُحقق فوائد أكبر من التفاعل بين الوكلاء. في النهاية، قد تكون حكمة مارك توين "لا تجادل أحمقًا، فسيُسخّرك إلى مستواه" أكثر صلة بالذكاء الاصطناعي من أي وقت مضى. ففي عالم الوكلاء المتعددين، ليس كل نقاش يُنتج حكمة، بل قد يُنتج تناقضاً، وضياعاً، وانحرافاً عن الحقيقة.