AP04 · Effort non proportionné à la tâche
Famille : Cadrage et choix du niveau
Preuve moyenne
Noms d'origine : no effort scaling, overinvestment in simple queries, subagent overuse
Une question factuelle mobilise la même machinerie qu’une recherche approfondie.
Définition
On lance la même mécanique lourde (sous-agents, nombreuses recherches, gros modèle) pour toutes les requêtes, faute de règle qui proportionne l’effort à la difficulté.
Symptômes observables
- Le nombre de sous-agents ou d’appels d’outils n’a pas de rapport avec la difficulté de la requête.
- Une question factuelle coûte à peu près autant qu’une recherche complète.
- Des sous-agents sont lancés là où un `grep` suffirait.
Pourquoi c'est nuisible
Sans consigne, le modèle estime mal la difficulté d’une tâche, et les modèles récents délèguent d’eux-mêmes. Chaque sous-agent relit son propre contexte : le coût d’une requête simple s’aligne alors sur celui d’une requête difficile.
Chiffres
- Les premières versions du système de recherche d’Anthropic lançaient jusqu’à 50 sous-agents pour des requêtes simples ; l’éditeur a dû écrire des règles d’effort, dont un seul agent et 3 à 10 appels d’outils pour une recherche factuelle simple.
- Un agent consomme environ 4 fois les tokens d’une conversation, un système multi-agent environ 15 fois (mesures de l’éditeur, sur son système de recherche).
Remèdes du catalogue
- B2 · Routage — Un routeur classe la requête par difficulté en amont et choisit le dispositif : réponse directe, agent seul ou plusieurs sous-agents.
- E1 · Orchestrateur et sous-agents — Le prompt de l’orchestrateur fixe des règles d’effort explicites : nombre de sous-agents et d’appels selon la classe de requête.
- F5 · Budgets et coupe-circuits — Un budget de tours, de tokens et de coût par classe de requête, appliqué avant chaque appel.
Mesures hors catalogue
- Comparer coût et qualité à budget égal avant de retenir un dispositif lourd.
Patterns détournés
Anti-patterns voisins
Sources
- How we built our multi-agent research system — Anthropic, 2025-06-13
- Prompting best practices — Anthropic (documentation)
Contenu relu le 2026-10-05