Scaling the robot fleet drives higher token consumption: as more agents read logs, summarize peer branches, and coordinate, the total token budget required to reach a successful policy grows with fleet size
这是一个关于多智能体扩展的微妙发现：机器人数量增加，总token消耗也增加——主要来自智能体之间的协调开销（阅读彼此的日志、总结peer分支）。更大的团队更快到达成功，但边际收益递减，而边际成本递增。这与人类研究团队的规模化规律惊人地相似：超过某个规模后，协调成本开始主导生产成本。