Yazılım geliştirmede AI ajanlarının dağıtımının giderek kolaylaşması, geliştiricilerin "orkestrasyon vergisi" olarak adlandırılan—ajan çıktılarının yönetimi, değerlendirilmesi ve entegrasyonunun gizli maliyetleriyle karşılaşmaları nedeniyle daha yüksek verimliliğe dönüşmüyor. Ajanları başlatmak basit olsa da, gerçek zorluk sonuçları doğrulamak, çatışmaları çözmek ve mimari kararlar almak için gereken insan yargısında yatıyor; bu süreçler paralelleştirilemez. Geliştiriciler, Python'daki Global Interpreter Lock (GIL) ile benzetilir; bu, eşzamanlı sistemlerde verimliliği sınırlayan tek iş parçacıklı bir kaynaktır. Birden fazla ajan aynı anda çalışsa da, darboğaz geliştiricinin bilişsel kapasitesi olmaya devam eder; bu da görev kuyruklarının uzamasına ve potansiyel bilişsel yorgunluğa yol açar. Etkili iş akışları, teknik ve bilişsel borcu önlemek için makine devri ile insan denetimi arasında denge kurarak dikkat mimarileri tasarlamaya odaklanmalıdır.