تعتبر أنظمة التوجيه من خلال الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Tutoring Systems) واحدة من أبرز التطورات في مجال التعليم الذكي، حيث تعزز هذه الأنظمة جودة الاستجابة من خلال تخصص الوكلاء في تقديم المعونة للطلاب. ولكن، يتكشف هنا تحدٍ كبير: كل استفسار يقدم من قبل الطالب يتطلب إجراء عدة مكالمات برمجية متزامنة (API calls)، مما يؤدي إلى تراكم زمني في الاستجابة لا تواجهه أنظمة الوكيل الواحد.

تمت دراسة نظام التعليم الذكي المتعدد الوكلاء ITAS، الذي يعتمد على نموذج Gemini 2.5 Flash وGoogle Vertex AI، عبر ثلاثة مستويات استجابة (Standard PayGo، Priority PayGo، وProvisioned Throughput) و11 مستوى من التزامن يصل إلى 50 مستخدمًا متزامنًا. دراسات هذا النظام أسفرت عن أكثر من 3000 طلب مُسجل من تطبيق مباشر في التخصصات العلمية.

تشير النتائج إلى أن نظام Priority PayGo يحافظ على أوقات استجابة ثابتة أقل من 4 ثوانٍ ضمن جميع مستويات الحمل. في المقابل، يتعرض نظام Standard PayGo لتدهور كبير في الأداء تحت مستوى التزامن المطلوب في الفصول الدراسية. بينما يقدم Provisioned Throughput أدنى زمن استجابة عند التزامن المنخفض، إلا أنه يصل إلى حد الاستهلاك المرتفع عند تجاوز نحو 20 مستخدمًا متزامنًا.

من جهة أخرى، تشير التحليلات المتعلقة بالتكاليف إلى أن كل من مستويات الدفع مقابل التوكن (pay-per-token tiers) تبقى أقل من أسعار الكتب الدراسية في مجال STEM لكل طالب لكل فصل دراسي في أسوأ الظروف. في حين أن Provisioned Throughput قد يكون مكلفًا عند التوفير الطويل الأمد، إلا أنه يصبح تنافسيًّا من حيث التكلفة للمؤسسات القادرة على توقع وتركيز حركة المرور نحو استخدامات عالية.

تقدم هذه النتائج إرشادات ملموسة لاختيار المستوى المناسب في السياقات المختلفة، بدءًا من الندوات الصغيرة وصولاً إلى التوسع على مستوى الجامعات. مما يسلط الضوء على أهمية الابتكار في نظام التعليم الذكي وإنترنت الخدمات.