DynaDebate：通过动态路径生成打破多智能体辩论中的同质性
人工智能
2026-01-12 v1
摘要
近年来，基于大语言模型的多智能体系统（MAS）发展迅速，在协作决策和复杂问题解决方面表现出色。最近，研究人员进一步研究了多智能体辩论（MAD）框架，该框架通过多个智能体之间的信息交换和辩论来增强MAS的推理和协作能力。然而，现有方法通常依赖于无引导的初始化，导致智能体采用相同的推理路径，从而产生相同的错误。结果，智能体之间的有效辩论受到阻碍，最终结果常常退化为简单的多数投票。为了解决上述问题，在本文中，我们引入了动态多智能体辩论（DynaDebate），它通过三个关键机制增强了多智能体辩论的有效性：（1）动态路径生成与分配，它使用一个专用的路径生成智能体来生成具有自适应冗余的多样化且逻辑的解决方案路径；（2）以过程为中心的辩论，它将焦点从表面结果投票转移到严格的逐步逻辑批判，以确保过程正确性；（3）基于触发器的验证智能体，它在出现分歧时被激活，并使用外部工具客观地解决僵局。大量实验表明，DynaDebate在各种基准测试中均取得了优越的性能，超越了现有的最先进的MAD方法。
引用
@article{arxiv.2601.05746,
title = {DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation},
author = {Zhenghao Li and Zhi Zheng and Wei Chen and Jielun Zhao and Yong Chen and Tong Xu and Enhong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.05746},
year = {2026}
}
备注
16pages,6figures