研究基于 3211 条失败轨迹构建多智能体 LLM 沟通失败分类体系
原文标题：Understanding Communication Failures in Multi-Agent LLM Systems
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论文从医疗问答、编程、金融、多跳推理、伦理与具身文本任务的 3211 条失败多轮轨迹中，归纳出多智能体 LLM 系统的沟通失败分类体系。分析发现失败主要来自纠错恢复与共识决策问题，而非孤立的首轮错误，许多问题在智能体首次看到同伴回答后才出现，并据此建议加强分歧处理、证据核验与少数意见保留。
- 问题
- 多智能体 LLM 的交互失败无法用最终准确率解释，缺少失败分类。
- 方法
- 从 3211 条失败多轮轨迹归纳沟通失败分类体系，分析轮级错误动态与少数意见抑制。
- 结果
- 失败主要来自纠错恢复与共识决策，而非孤立首轮错误；未给出量化结果。
- 影响
- 做多智能体编排时，应优先设计分歧处理、证据核验与少数意见保留机制，而非只调首轮提示。
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