Anthropicは新興のマルチエージェント・システムに関する研究記事を公開し、AIエージェントの能力が向上するにつれ、エージェント同士の相互作用は、いずれ人同士の相互作用や、人とエージェントの相互作用を上回る可能性があると述べた。Odailyによると、同社は現在のモデルでも、複雑な協調環境において協調（コーディネーション）の難しさがあると説明している。

ソフトウェア脆弱性検出の実験で、Anthropicは同時に45人のエージェントを投入した。Claude Mythos Previewの独立した並列モードでは、21件の脆弱性を見つけるのに650万トークンを使用したが、一方で協調型のエージェント・クラスタは266件の脆弱性を見つけるのに2700万トークンを使用した。Anthropicは、協働中にエージェントが自律的にツールを開発し、徐々に専門化した役割を形成したと述べ、今後は、専門化と協働を組み合わせた将来のモデルが、単純な並列による総当たり探索を上回ることを期待している。

Anthropicは、相互依存の高さを要するソフトウェア開発タスクにおいて、マルチエージェントシステムの性能が低かったとも述べた。同社は、自由な協働、事前に役割を設定した運用、CEOエージェントのような組織構造を試したが、最終的な結果は有意に改善しなかったという。さらに、現段階では複雑なマルチエージェントのプロジェクトでも、相当な人間による支援が依然として必要だと同社は言っている。