研究：多智能体协作提升临床任务表现但不必然减少幻觉
原文标题：Does Multi-Agent Collaboration Reduce Hallucination in Clinical Tasks?
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论文在 4 个模型、3 项临床任务上比较单 LLM 基线与三种多智能体拓扑，按事实性与忠实性分类在推理过程中打分。结果显示协作通常提升任务表现却不必然降低幻觉，也没有哪种拓扑稳定更优；36 组对比中仅 12 组可分辨，且方向由模型而非拓扑决定。作者结论是协作只是重新分配模型已有能力，而非补足其缺失。
- 问题
- 多智能体协作常被当作更可信的证据，但多数评测只看最终答案，未在推理过程中衡量幻觉。
- 方法
- 在 4 个模型、3 项临床任务上比较单 LLM 基线与三种多智能体拓扑，按事实性与忠实性分类对推理链打分，并做自纠错实验。
- 结果
- 36 组模型-系统-任务对比中仅 12 组可分辨（4 降 8 升），无拓扑稳定更优；除 Llama-3.2-3B-Instruct 外各模型自纠错均降低幻觉。
- 影响
- 提醒不要用任务指标提升来宣称系统更可信，多智能体架构选型应优先看模型本身而非拓扑数量。
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