A excitação em torno do trabalho de escalonamento com múltiplos agentes de IA muitas vezes ultrapassa a realidade. Na prática, é melhor concentrar-se em executar 2 tarefas simultaneamente do que tentar paralelizar por toda uma colmeia. Executar demasiados agentes em simultâneo tende a criar gargalos e retornos decrescentes. Quando se trata de otimizar o desempenho e a capacidade de processamento de agentes na cadeia, o ponto ideal para a maioria dos casos de uso situa-se exatamente nesse modelo de execução dupla—é onde se obtêm ganhos reais de eficiência sem a sobrecarga de coordenação que prejudica a sua produtividade real.