शोधकर्ताओं ने Agensh का परिचय दिया, एक स्केलेबल स्व-संगठित मल्टी-एजेंट हार्नेस जो समवर्ती कार्यकर्ताओं को उप-कार्यों को असिंक्रोनस रूप से दावा करने और प्रगति को विलय करने की अनुमति देकर केंद्रीय ऑर्केस्ट्रेटर बॉटलनेक को समाप्त करता है।
सिस्टम एक साझा कार्यस्थल, संदेश इंटरफ़ेस और साझा संदर्भ के बुनियादी ढांचे पर निर्भर करता है। GPT-5.6-sol (high) का उपयोग करके ProgramBench कार्यों पर मूल्यांकन दिखाते हैं कि 1 से 128 एजेंट्स तक स्केल करने से अंतिम टेस्ट-पास दर में औसतन 19.31% से 28.78% की सुधार होती है। pandoc कार्य पर, 1,024 एजेंट्स तक स्केल करने से पास दर 33.89% से बढ़कर 55.06% हो जाती है, जिसमें बड़े संगठन तुलनीय परिणाम पहले प्राप्त करते हैं।
लेखकों का तर्क है कि एजेंट गिनती मल्टी-एजेंट संगठनों के लिए एक नया स्केलिंग आयाम है, जो कठोर लेटेंसी बाधाओं के तहत जटिल कार्यों के लिए एक व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है।