معظم الناس عندما يرون مصطلح «multi-agent» يعتقدون أنه يتطلب بناء هيكلية. في الواقع، أنت بحاجة فقط إلى جعل النموذج يفكر من ثلاث زوايا مختلفة في آن واحد. ما يفعله prompt تمثيل الأدوار يتطابق بشكل كبير مع الآلية الأساسية لـ agent swarm: إجبار النموذج على الانطلاق من فرضيات مختلفة، وخلق توتر داخلي، وجعل الاستنتاجات لا تتبع نفس المسار الفكري. طريقة المعماريين هي جعل هذه العملية واضحة، وتقسيمها إلى agents مستقلة، وسياقات مستقلة، واستدعاءات مستقلة. هذا يتطلب تكاليف أكبر، لكنه أكثر قابلية للتحكم، وهو مناسب للبيئات الإنتاجية التي تتطلب تدقيقًا.

لكن 90% من حالات الاستخدام لا تحتاج إلى تدقيق، بل تحتاج إلى إجابة لا صوت واحد فيها فقط. هناك حقيقة هندسية مُقدّرة بشكل منخفض: النماذج اللغوية تم تدريبها أصلاً على كميات هائلة من النصوص التي تتضمن أدوارًا مختلفة. تحويل الدور بالنسبة لها ليس محاكاة، بل تفعيل توزيعات أوزان مختلفة. إذا أعطيتها ثلاثة أدوار، فهي ستستخدم حقًا ثلاث هياكل معرفية مختلفة لمعالجة نفس المادة.
التعقيد لا يكمن في الأداة، بل في مدى وضوح فرضية الأدوار في prompt. إذا كانت واضحة، فإن prompt واحد يعادل swarm. وإذا لم تكن واضحة، فحتى أجمل الهيكلية ستكون ثلاث agents يعطونك نفس الإجابة.
---مثال على prompt---
أنت الآن تلعب ثلاثة أدوار، وتفكر بشكل مستقل في المحتوى التالي، ثم تناقش مع بعضكم البعض. قبل البدء، حدد جملة واحدة: ما المشكلة التي يجب حلها بواسطة هذه المادة، وما هو النتيجة المحددة التي تريد تحقيقها. يجب على الأدوار الثلاثة أن تنطلق من هذا التعريف، ولا تفسر الهدف بشكل مستقل.