ソフトウェア開発におけるAIエージェントの導入が容易になっているにもかかわらず、生産性の向上にはつながっていません。これは、開発者が「オーケストレーション税」と呼ばれる、エージェントの出力を管理・評価・統合する際の隠れたコストに直面しているためです。エージェントの起動自体は簡単ですが、結果の検証、矛盾の解消、アーキテクチャの決定といった人間の判断が必要な部分があり、これらは並列化できません。 開発者は、Pythonのグローバルインタプリタロック（GIL）に例えられます。これは、並行システムにおけるスループットを制限するシングルスレッドのリソースです。複数のエージェントが同時に動作していても、ボトルネックは開発者の認知的な処理能力にあり、タスクの待ち行列が長くなり、認知的疲労の可能性が高まります。効果的なワークフローは、注意アーキテクチャの設計に注力し、機械への委任と人間の監督のバランスを取ることで、技術的および認知的負債を防ぐ必要があります。