Zespół badaczy ujawnił fundamentalny problem w architekturze systemów wieloagentowych: zwielokrotnianie agentów wcale nie jest tożsame ze zwielokrotnianiem dowodów. Gdy jeden agent generuje raport, a następnie powstają kolejne agenty bazujące na tym samym źródle informacji, nie zyskujemy niezależnych obserwacji, lecz powielenie tego samego podłoża dowodowego. Problem opisano formalnie jako epistemic Sybil - raport jest rozszerzeniem Sybila, jeśli warunkowa informacja wzajemna między rzeczywistością a raportem wynosi zero przy danym poprzednim raporcie.
Eksperymenty przeprowadzone na ponad 20 tysięcy kontrolowanych wezwań do LLM-agentów wykazały dramatyczne konsekwencje. Gdy liczba agentów rosła przy stałym jednym źródle dowodów z 1 do 32, pokrycie przedniego rozkładu (posterior coverage) spadło z 0,940 do 0,263. Oznacza to, że system stał się znacznie mniej wiarygodny pomimo pozoru zwiększonej niezależności. Badacze odkryli też, że błędy ekstrakcji informacji przez agenty są skorelowane z wartością 0,719, co dodatkowo obniża pułap informacyjny systemu.
Rozdział ten ma istotne implikacje dla praktyki. Bezpośrednie agregowanie raportów od wielu agentów opartych na wspólnym modelu bazowym może prowadzić do przeuczulenia na przepadkowe artefakty danych czy błędy w instrukcjach. Rozwiązaniem wydaje się uzyskiwanie raportu nie na poziomie raportów, ale na poziomie źródła dowodów - rzeczywiste zwiększenie pewności wymaga faktycznie niezależnych kanałów informacyjnych, a nie tylko powielania agentów.