MeshHeal：去中心化LLM智能体网络的灰故障自愈
原文标题：MeshHeal: Two-Timescale Self-Healing for Gray Failures in Decentralized LLM Agent Networks
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去中心化LLM多智能体系统中，智能体可能保持响应但任务质量持续退化（灰故障）。论文提出MeshHeal，在快慢两个时间尺度上耦合能力匹配的同行评审：快尺度将不确定输出升级为委员会审议与纠正，慢尺度用任务与能力条件化的同行相对检测器区分持续退化与正常波动。在BBH、MATH、MMLU-Pro上以每任务51k token达到0.839退化期准确率，优于基线Symphony的0.807/115k。
- 问题
- 去中心化LLM多智能体系统中智能体保持响应但任务质量持续退化（灰故障）。
- 方法
- 在快慢两个时间尺度耦合能力匹配的同行评审：快尺度将不确定输出升级为委员会审议与纠正，慢尺度用任务与能力条件化的同行相对检测器区分持续退化与正常波动。
- 结果
- 在BBH、MATH、MMLU-Pro上以每任务51k token达到0.839退化期准确率，优于Symphony的0.807/115k。
- 影响
- 让去中心化多智能体网络在部分节点退化时仍能保护当前任务，并以更低token成本维持路由质量。
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