多智能体 LLM 协调的认知概率模型
原文标题：Epistemic-Probabilistic Model for Guarded Multi-Agent LLM Coordination
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论文指出多智能体大模型虽广泛应用，但理论基础薄弱，存在缺乏社交智能、缺少协调机制、涌现行为未知等问题。作者提出 EPLA（认知概率语言智能体），一种在不确定性下进行多智能体协调的神经符号架构，由符号守卫提供结构化诊断反馈并控制 LLM 生成类型化动作的执行，并通过认知彩票八卦模型形式化认知层。
- 问题
- 多智能体大模型缺乏社交智能与协调机制，理论基础薄弱。
- 方法
- 提出神经符号架构 EPLA，用符号守卫约束 LLM 生成类型化动作，并以认知彩票八卦模型形式化认知层。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为多智能体 LLM 协调提供可执行的形式化框架，适合需要可靠智能体协作的工程场景。
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