arXiv 论文：多智能体 LLM 谈判的宪法门控与确定性恢复
原文标题：Constitutional Gating and Deterministic Recovery for Multi-Agent LLM Negotiation: Ablations Against a Stateful Adversarial Gatekeeper
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论文研究多智能体 LLM 系统与有状态对手谈判时的模型调用浪费问题，提出由运行时宪法、四层群体架构与认知退火组成的控制栈。实验显示原子清除加规范恢复消息可在死锁中 5/5 逃脱，而纯 LLM 引导 0/5 成功，且成本由确定性停止规则约束。
- 问题
- 多智能体 LLM 与有状态对手谈判时反复空转、格式错误与合规死锁，浪费模型调用。
- 方法
- 用运行时宪法、四层群体架构（含硬门控）与认知退火（确定性死锁检测+原子清除+规范恢复消息）组成控制栈。
- 结果
- 死锁中原子清除加规范恢复 5/5 逃脱，纯 LLM 引导 0/5；解锁时约 7-8 次调用、15k token，比基线低 67-73%。
- 影响
- 给多智能体谈判/工具调用系统提供了可落地的确定性兜底与成本控制方案，而非依赖模型自觉。
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