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符号引导提升LLM多智能体分布式协调
论文研究 LLM 智能体执行分布式协调协议时的可靠性，发现给予完全推理自主权常导致复杂场景下性能不稳定。作者提出符号引导分类法（SGT），刻画从开放式自然语言推理到完全规定算法执行的自主度谱系。结果显示中间自主度（部分伪代码引导）持续优于无引导与完全规定两种极端。
arXiv cs.AI34 天前
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论文研究 LLM 智能体执行分布式协调协议时的可靠性，发现给予完全推理自主权常导致复杂场景下性能不稳定。作者提出符号引导分类法（SGT），刻画从开放式自然语言推理到完全规定算法执行的自主度谱系。结果显示中间自主度（部分伪代码引导）持续优于无引导与完全规定两种极端。