网络化 LLM 智能体中的涌现协同行为：信息操作的战略动力学建模
多智能体系统
2025-10-30 v1
摘要
生成式智能体正快速提升其复杂性，引发关于其在线生态系统中协调方式的紧迫问题。这在信息操作（IO）中尤为关键，后者旨在操纵社交媒体上的公众舆论。虽然传统 IO 由人类操作者执行，依赖手动构建的战术，但 agentic AI 前景是使行动更自动化、更自适应且更难检测。本文首次系统性研究生成式智能体在模拟 IO 行动中的涌现协调。我们采用生成式智能体建模，实例化 IO 与有机智能体于模拟环境中，评估其在不同运营规模下的协调情况，从简单目标对齐到团队知识与集体决策。随着运营规模变得更为结构化，IO 网络密度更大、更集聚，互动更具 reciprocity 与正向性，叙事更趋统一，放大效应更同步，标签采纳更快更持久。令人惊讶的是，仅向智能体透露其他共享其目标的智能体信息，即可实现接近通过显式 deliberation 与集体投票达到的协调水平。总体而言，我们表明生成式智能体即使无需人类指导，也能再现真实世界 IO 中的协调策略，凸显日益自动化、自组织 IO 的社会风险。
引用
@article{arxiv.2510.25003,
title = {Emergent Coordinated Behaviors in Networked LLM Agents: Modeling the Strategic Dynamics of Information Operations},
author = {Gian Marco Orlando and Jinyi Ye and Valerio La Gatta and Mahdi Saeedi and Vincenzo Moscato and Emilio Ferrara and Luca Luceri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.25003},
year = {2025}
}