Certas tarefas complexas exigem o conhecimento de múltiplos agentes de IA. A orquestração dessas estruturas multiagentes apresenta risco de mau funcionamento. Sistemas multiagentes construídos sobre os mesmos modelos de base podem apresentar armadilhas compartilhadas. Essas fragilidades podem causar falhas em todo o sistema de todos os agentes envolvidos ou expor a vulnerabilidade a ataques adversos. Isso destaca a importância da governança de dados na construção de modelos de base e em processos completos de treinamento e teste.
Loops de feedback infinitos – A conveniência do raciocínio automatizado para usuários humanos, possibilitado por agentes de IA, também traz seus riscos. Agentes que não conseguem criar um plano abrangente ou refletir sobre suas descobertas podem acabar recorrendo repetidamente às mesmas ferramentas, causando ciclos infinitos de feedback. Para evitar essas redundâncias, algum nível de monitoramento humano em tempo real pode ser utilizado.
Complexidade computacional – Construir agentes de IA do zero consome tempo e pode ser computacionalmente caro. Os recursos necessários para treinar um agente de alto desempenho pode ser extensos. Além disso, dependendo da complexidade da tarefa, os agentes podem levar vários dias para concluí-la.