Osmani は、並列に動かす AI コーディングエージェントを増やしても個人の成果は線形には伸びないと論じる。生成はエージェントが行うが、評価し、判断し、信頼し、統合するという作業はすべて依然として人間が行っており、その作業はエージェントを同時にいくつ動かしてもシングルスレッドのままだからである。彼は、それを超えると監督の質が低下する点を、その人の並列エージェントの上限、あるいは天井と呼び、それは固定の数ではないと論じる。この上限は、各スレッドのタスクの複雑さと新規性、作業が事前にどれだけ明確に仕様化されていたか、セッションがどれだけ長く続くか、そしてその日の本人の状態によって変動する。
用法
彼は、典型的なセッションでの自分自身の上限をおよそ 3〜4 スレッドと報告している。長時間のエージェント型セッションを深い集中を要する作業と同じように扱うことでこの数に達したという。すなわち、エージェントを一つでも起動する前に、セッションの長さを決め、各スレッドをその時間内で解決でき、レビューできる範囲に絞る。タイムボックス化によってチェックポイントが生まれ、警戒を際限のないものにせず区切ることができるからである。
適用される場面
Osmani は、この上限を見つけることを、主に痛い目を見て身につくスキルとして位置づけている。つまり、上限を超えて走り続け、その結果として出力を注意深くレビューせずに受け入れている状態を、生産性と取り違えることによってである。彼はその代わりに、上限を意図的に見つけるための調整のヒューリスティックを示している。何かが破綻するまで数を増やしていくのではなく、快適だと感じる数より一つ少ないスレッド数から始めること。エージェントの数ではなくレビューの質に対する確信を見ること。受け入れているものへの確信が下がることは、どんな経験則よりも上限に達したことを示す誠実なシグナルだからである。複数のスレッドにまたがって同時に不安が高まってくることを早期警告として扱うこと。そして、動かすスレッドの数を減らすよりも、各スレッドのスコープを縮小するほうを選ぶこと。これは確立された、あるいは測定された慣行ではなく、著者自身が報告する実践として示されている。
関連用語
アンビエント不安税（Ambient Anxiety Tax）, 認知的負債, オーケストレーション税, コードエージェント・オーケストラ：マルチエージェントのコーディングを機能させるもの