多智能体协作智能：双拨杆控制可靠的 LLM 推理

多智能体辩论常常会因固定对抗立场、聚合时不加 deliberation 或依赖启发式停止而浪费计算资源。我们提出了 MACI——一种主动控制器，拥有两个独立的拨杆，用于解耦信息与行为：一个信息拨杆用于按质量门控证据，一个行为拨杆用于从探索到巩固之间调度争议性。一名调解者跟踪 disagreement、overlap、证据质量和论证质量，当收益趋于停滞时即停止。我们提供了关于非增量 dispersion 和可终止性的理论保证，并给出一种预算可行的调度器。在临床诊断和新闻偏见任务中，MACI 在提高准确率和校准水平的同时，显著减少了 token 使用量，并将剩余不确定性转化为精确的 RAG 计划，指定下一步应检索的内容。我们使用跨家族 LLM 评判器（CRIT）作为保守的软权重和停止信号，在验证其顺序不变性和评判器置换稳定性方面取得成功；稳定性取决于使用高能力的评判器。MACI 将辩论转化为一种预算感知、可衡量且可保证终止的控制器。