研究：LLM 多智能体系统易出现羊群效应与失控级联
原文标题：LLM Multi-Agent Systems Are Vulnerable to Herding and Runaway Cascades
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论文仿照经典 Music Lab 实验，让大规模 LLM 智能体在可见累计推荐数的情况下推荐陌生歌曲。暴露于他人选择后，智能体群体出现极端且不可预测的推荐级联，偏离歌曲本身质量。相比人类，LLM 群体更易从众且更难自我纠偏，对推荐系统、自动评测与多智能体协作均有影响。
- 问题
- LLM 多智能体系统在相互可见选择时是否会出现从众与失控级联。
- 方法
- 复刻 Music Lab 实验，让大规模 LLM 智能体在可见累计推荐数下推荐陌生歌曲，与人类行为对比。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 推荐系统、自动评测和多智能体协作需防范反馈回路导致的集体偏差，且 LLM 群体比人类更难自我纠偏。
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