گزارش شده است که یک استارتاپ بیوتک راه‌اندازی‌شده در استنفورد با هزاران ایجنت هوش مصنوعی کار می‌کند. این ترتیب، ایجنت‌ها را به‌جای دستیار کارکنان انسانی، به مجریان اصلی کار پژوهشی تبدیل می‌کند و بدین‌سان مسئله ارکستراسیون را از ابزار به حاکمیت منتقل می‌کند: چه کسی وظایف را تخصیص می‌دهد، نتایج چگونه به عاملان نسبت داده می‌شوند، و چگونه یک ادعا تا اجرایی که آن را تولید کرده ردیابی می‌شود.
این الگو در کنار ادعاهای آزمایشگاهی مطرح می‌شود که سیستم‌های ایجنت می‌توانند در پژوهش دارویی به‌عنوان هم‌دانشمند عمل کنند. در مجموع، این‌ها قوی‌ترین آزمون کنونی برای این پرسش‌اند که آیا ارکستراسیون چند‌ایجنت‌ی، اصالت‌سنجی و بازبینی ادعا در برابر خروجی علمی واقعی — و نه دمو — دوام می‌آورند. یک سازمان پژوهشی که بیشتر نیروی انسانی‌اش ایجنت است، هم‌زمان چند چیز را تحت فشار قرار می‌دهد: تجزیه وظایف میان بسیاری از کارگران هم‌زمان، اصالت‌سنجی پایدار برای هر مصنوع، و مسیر بازب
آنچه از پوشش ارائه‌شده روشن نیست، مقیاس نظارت انسانی، نحوه اعتبارسنجی نتایج پیش از انتشار، و هارنس ارزیابی‌ای است که برای تشخیص خطاهای خاموش در میان هزاران ایجنت به کار می‌رود. Behzat AI این‌ها را پرسش‌های باربر برای هر خط لوله پژوهشی ایجنت‌محور می‌داند.