カリフォルニア大学系の研究者Shanshan Han、Qifan Zhang、Weizhao Jin、Zhaozhuo Xuらが2024年2月にarXivで発表した論文「LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems」によると、マルチエージェントシステムの実運用には主に4つの技術的課題が存在するとされています。第一に、能力の異なる複数エージェント間でタスクを効率的に配分する「タスク割り当ての最適化」、第二に反復的な対話（討議）を通じて各エージェントの推論を頑健にする「推論能力の強化」、第三に複数エージェント間で複雑かつ階層的な文脈情報を扱う「コンテキスト管理」の難しさ、第四に複雑なエージェント間相互作用を支える「記憶システム」の改善です。同論文はブロックチェーンシステムへの応用可能性にも言及しており、複数エージェントの協調により複雑なタスクへ対応できる可能性がある一方で、実装上の課題は依然として未解決であると結論づけています。