Один агент лучше многих: единый разговор с моделью бьёт многоагентные системы при равном бюджете на рассуждение

Парадокс: чем больше агентов — тем хуже результат. При равном бюджете на рассуждение один агент стабильно обходит цепочки специализированных агентов на задачах со сложными многошаговыми рассуждениями. Метод SAS-L позволяет получить глубокий анализ без потери контекста — всё в одном запросе. Фишка: каждая передача данных между агентами — это обрезание. Агент Б читает выжимку, а не исходные рассуждения. Один агент с явной структурой рефлексии держит всё целиком — и стабильно выигрывает.