本論文は、ELLIOT MEYERSONらが提案するMAKERというシステムについて述べています。このシステムは、従来のLLM（大規模言語モデル）が達成できなかった百万ステップ以上のタスクをエラーなしで解決できる初の試みです。従来のLLMは、数百ステップを超えた時点でエラーが発生し、プロセスが破綻していましたが、MAKERはタスクを極端に細分化し、各サブタスクを専門のマイクロエージェントが処理する方式を採用しています。この高度なモジュール化により、各ステップでのエラー修正が効率的に行われる多エージェント投票方式が可能となり、スケールアップが実現されています。この成果は、LLMの継続的改善に依存せず、大規模に分解されたエージェントプロセス（MDAPs）を用いることによって、組織や社会レベルでの問題解決が可能であることを示唆しています。