Die zunehmende Einfachheit bei der Bereitstellung von KI-Agenten in der Softwareentwicklung führt nicht zu höherer Produktivität, da Entwickler mit der "Orchestrierungssteuer" konfrontiert sind – den versteckten Kosten für das Verwalten, Bewerten und Integrieren der Ausgaben der Agenten. Während das Starten von Agenten einfach ist, liegt die eigentliche Herausforderung im menschlichen Urteil, das erforderlich ist, um Ergebnisse zu überprüfen, Konflikte zu lösen und architektonische Entscheidungen zu treffen, die nicht parallelisiert werden können. Entwickler werden mit dem Global Interpreter Lock (GIL) in Python verglichen, einer Single-Thread-Ressource, die den Durchsatz in nebenläufigen Systemen begrenzt. Trotz mehrerer gleichzeitig laufender Agenten bleibt der Engpass die kognitive Kapazität des Entwicklers, was zu längeren Warteschlangen von Aufgaben und potenzieller kognitiver Ermüdung führt. Effektive Arbeitsabläufe müssen sich darauf konzentrieren, Aufmerksamkeitsarchitekturen zu entwerfen, die die Delegation an Maschinen mit menschlicher Aufsicht ausbalancieren, um technische und kognitive Schulden zu vermeiden.