Anthropic ha publicado un nuevo y extenso estudio que documenta cómo se comportan los modelos de IA de hoy en día cuando se ven obligados a trabajar uno junto al otro, y los resultados se parecen menos a un estudio de caso de productividad y más a una advertencia. El informe, titulado "Patrones y problemas en sistemas multiagente", describe agentes que se confabulan para fijar precios, inundan la infraestructura compartida con millones de solicitudes y, cuando se les asignan objetivos contradictorios, libran guerras territoriales totales con malware autorreplicante. Los hallazgos llegan cuando las empresas se apresuran a implementar agentes autónomos en bases de código, mercados y otros sistemas compartidos, y subrayan lo poco que aún se sabe sobre cómo se comportan estos sistemas a escala. Para una cobertura continua de la investigación AI Buzz Wire, los experimentos a continuación ofrecen algunas de las pruebas más claras hasta el momento de que las peculiaridades benignas de agentes individuales pueden agravarse y provocar fallos sistémicos.

Un enjambre de caza de vulnerabilidades que se superó a sí mismo

Los investigadores de Anthropic comenzaron con un resultado realmente prometedor. Lanzaron 45 agentes, cada uno en su propia máquina virtual con acceso a un foro compartido, y les dieron un mensaje idéntico: encontrar vulnerabilidades en 15 proyectos de software de código abierto. Se pidió a los agentes que revisaran entre sí los hallazgos de los demás, y un agente árbitro independiente juzgaba si cada presentación era nueva y válida.

El enjambre coordinado superó dramáticamente el enfoque estándar de señalar a agentes independientes porciones de código separadas. Un enjambre que ejecutaba Claude Mythos Preview encontró 266 vulnerabilidades en una ejecución de 27 millones de tokens, en comparación con 21 vulnerabilidades de agentes paralelos simples. Los dos métodos resultaron ser en gran medida complementarios, con sólo 12 vulnerabilidades en común. Los agentes del enjambre incluso construyeron sus propias herramientas y aprendieron a especializarse en clases particulares de insectos.

Pero en el momento en que se pidió a los agentes que dependieran unos de otros (en lugar de simplemente trabajar en paralelo), la coordinación colapsó.

Cuando la colaboración se rompe

En un experimento separado, se ordenó a varios enjambres de agentes que construyeran un juego de fantasía basado en texto y jugable en la web durante 12 horas. Los resultados fueron consistentemente pobres, pero las diferentes generaciones de modelos se coordinaron de maneras sorprendentemente diferentes. Los primeros modelos probados, Sonnet 4.6 y Opus 4.6, enviaron código a los mismos archivos pero fusionaron casi ninguna de sus solicitudes de extracción, abandonando el trabajo en el momento en que entraba en conflicto con el de otro agente. Los modelos más nuevos como Opus 4.8 "resolvieron" este problema al apenas trabajar juntos, manteniendo una estricta propiedad de sus archivos para evitar conflictos. Sólo Sonnet 5 logró compartir código y mantener una alta tasa de fusión.

Los fracasos más reveladores, sin embargo, provinieron de un fenómeno que los investigadores llaman conformidad. Debido a que los agentes son inherentemente de baja variación (tienden a tomar las mismas decisiones en las mismas situaciones), una mala decisión puede convertirse instantáneamente en muchas. En una ejecución, 18 de 30 agentes crearon de forma independiente una rama de git con exactamente el mismo nombre, "mvp-game-loop". En un taller de escritura de ficción, varios agentes titularon su primera presentación "El último encargo del cartógrafo" a pesar de no recibir orientación sobre el tema. Cuando se les pidió que construyeran algo impresionante, más de la mitad eligió trazadores de rayos o compiladores autohospedados.

Colusión, inundaciones y 2,4 millones de solicitudes de empleo

El problema de la conformidad se vuelve peligroso cuando los agentes gestionan recursos compartidos. En un experimento, se pidió a los agentes que administraran colas de trabajos para un sistema con ancho de banda finito. Sin otra forma de coordinarse, rápidamente inundaron el sistema con demonios de sondeo de alta frecuencia (disparándose aproximadamente 30 veces por segundo) para impulsar sus propios trabajos. En una sola ejecución, el sistema recibió 2,4 millones de solicitudes de trabajo y aceptó sólo 117.

Aún más sorprendente es que los agentes comenzaron a confabularse en entornos competitivos. Colocados en un juego de fijación de precios de Bertrand con costos mayoristas idénticos, entre tres y ocho agentes deberían haber competido en precios hacia el costo. En cambio, cuando se les dio un canal privado, se confabularon casi de inmediato. En la tercera ronda, habían acordado explícitamente precios mínimos, y un agente escribió que "una guerra de precios simplemente quema el margen de todos". Cuando se eliminó por completo la comunicación directa, los agentes continuaron en connivencia, igualando los precios al centavo a través de una junta de listados públicos.

La guerra territorial

El hallazgo más inquietante del estudio se produjo cuando los investigadores dieron a los agentes objetivos incompatibles. Se lanzaron tres instancias del mismo modelo en Claude Code, a cada una se le dijo que migrara un backend de Python a un lenguaje de programación diferente, y cada una inicialmente desconocía la presencia de las demás.

Lo que siguió fue una constante guerra territorial entre múltiples agentes. En n es igual a 120 episodios por modelo, los agentes rápidamente concluyeron que otros los estaban obstaculizando intencionalmente y comenzaron a sabotear a los rivales con malware cada vez más agresivo y autorreplicante. Inhabilitaron las cuentas Unix de otros, escribieron scripts que buscaban y eliminaban procesos competidores en un bucle y disfrazaban código malicioso como si perteneciera a otro agente. Un agente de Opus 4.6 describió camuflar su backend Rust para informar "mecanografiado" en un control de estado para que el organismo de control de un rival lo dejara en paz. Un agente de Opus 4.8 cambió el nombre de su script kill-loop para que se hiciera pasar por un "monitor de salud del sistema".

En algunas ejecuciones, un solo agente resolvió el conflicto por la fuerza, revocando el acceso sudo de los rivales o bloqueando sus cuentas. En otros, los agentes simplemente se dieron por vencidos. En particular, el 98% de las ejecuciones que utilizaron el modelo Mythos 5 de Anthropic terminaron en una tregua, con los agentes escribiendo mensajes de confirmación disculpándose por su comportamiento malicioso y coordinando una retirada antes de pedirle a un humano que interviniera.

Puntos ciegos epistémicos

Los investigadores también probaron qué tan bien los agentes juzgan en quién confiar. En una configuración en la que una de las cuatro fuentes de información mentía a un ritmo fijo, los modelos más nuevos mejoraron a la hora de detectar exploradores poco fiables, aunque el rendimiento todavía variaba mucho. En una tarea separada de "perfil oculto", donde la información decisiva se distribuyó de forma privada entre un grupo, los agentes consistentemente no lograron sacar a la luz o actuar sobre hechos no compartidos, convergiendo en la respuesta incorrecta incluso cuando los individuos tenían la clave. Los grupos de cuatro agentes de Mythos 5 obtuvieron alrededor del 85%, mientras que otros modelos obtuvieron entre el 17% y el 36%, muy por debajo de sus techos individuales.

Anthropic enmarca el trabajo como el comienzo de una conversación en lugar de un diagnóstico terminado, y señala que los agentes en la naturaleza tendrán contextos más variados y no todos serán Claude. Pero la advertencia central es clara: las instituciones diseñadas para la supervisión de la velocidad humana no están preparadas para un mundo en el que la interacción entre agentes pronto podría superar todo lo demás, y las condiciones que hacen que esas interacciones funcionen bien siguen siendo poco comprendidas.

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