基于LLM的多智能体系统中作为收敛压力的关系先验

arXiv cs.CL 论文
llm multi-agent-systems relational-priors convergence arxiv

摘要

本文研究了在基于LLM的多智能体系统中，使智能体间关系语义显式化如何充当收敛压力，提高一致性但并不稳定地提升准确性。作者认为，关系先验应被诊断性地、针对具体任务地使用，而非作为默认附加项。

arXiv:2608.03239v1 公告类型：新 摘要：基于大语言模型的多智能体系统（LLM-MAS）通过角色、辩论协议和聚合规则进行设计。这些选择产生了隐性的社会期望：智能体可能被期望信任、挑战、服从或与同伴协作。我们研究了使智能体间关系语义显式化的效果。我们使用关系先验的最小符号网络形式，并在保持任务协议不变的情况下，将自然语言表述注入智能体系统提示中。在公共资源治理模拟和多智能体辩论中，关系先验主要充当收敛压力：增加关系积极性往往使智能体更倾向于协调或达成一致。当效用奖励行为一致性时（如可持续资源治理和主观共识），这种压力可能有所帮助。然而，它并不能稳定地提升准确性。在客观问答辩论中，更高的积极性可能增加一致性，即使以正确性为条件的协议并未改善，在某些设置下甚至可能下降。效果因模型主干、关系类型和拓扑结构而异；显式的中立性并不等同于省略关系框架。我们认为，关系先验不应成为LLM-MAS的默认附加项。其更安全的使用方式是诊断性的和针对具体任务的：与无先验基线进行比较，在事实重要时监测以正确性为条件的指标，并在验证不支持时省略关系层。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/08/05 07:44 

# 基于LLM的多智能体系统中关系先验作为收敛压力的作用
来源：https://arxiv.org/abs/2608.03239
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2608.03239）

> 摘要：基于大语言模型的多智能体系统（LLM-MAS）通过角色、辩论协议和聚合规则来设计。这些选择会产生隐含的社会预期：智能体可能被期望信任、质疑、服从或与同伴协作。我们研究了将智能体间关系语义显式化的效果。我们采用关系先验的最小符号网络形式，并在保持任务协议不变的情况下，将自然语言表述注入智能体系统提示中。在公共资源治理模拟和多智能体辩论中，关系先验主要起到收敛压力的作用：增强关系正向性往往会使智能体更倾向于协调或达成一致。当效用函数奖励行为对齐（如可持续资源治理和主观共识）时，这种压力是有益的。然而，它并不能可靠地提升准确性。在客观问答辩论中，更高的正向性可能会增加一致性，即使以正确性为条件的一致性并未提升，在某些情境下甚至可能下降。效果因模型主干、关系类型和拓扑结构而异；显式中立并不等同于省略关系框架。我们认为，关系先验不应成为LLM-MAS的默认附加项。其更安全的用法是诊断性和任务特定的：与无先验基线进行比较，在真相至关重要时监测以正确性为条件的指标，并在验证无法证明其合理性时省略关系层。

## 提交历史

来自：Ming Shen [查看邮箱 (https://arxiv.org/show-email/0a6fe080/2608.03239)] **[v1]** 2026年8月4日星期二 07:11:28 UTC（173 KB）

相似文章

当代理过早承诺：诊断LLM代理的过早承诺

Hugging Face Daily Papers

本文引入表征承诺，这是一种跨运行隐藏状态收敛，用于诊断LLM代理何时过早锁定了轨迹。研究表明，承诺预测轨迹一致性而非正确性，并提出了监控方法，用于检测代理何时自信地稳定下来，而不是假设一致性等于可信度。

关系场的测量

Reddit r/ArtificialInteligence

一篇新论文将部分信息分解与时延互信息应用于多智能体大语言模型系统，证明了智能体之间的关系信息是可测量的，且真正的协调既需要分化也需要共同目标，这与组织心理学的研究发现相呼应。