多智能体系统是专家混合体：谁会成为影响者？
多智能体系统
2026-05-26 v1 机器学习
摘要
多智能体大语言模型 deliberation 的效果不仅取决于各智能体的个人预测，还取决于它们的交流与合作方式。我们通过 Friedkin-Johnsen（FJ）意见动力学模型来研究这一机制，该模型是分析多智能体系统中顽固性、影响力和意见变更的可解析模型，捕捉了经验观察到的 deliberation 模式。我们表明 FJ 参数具有输入依赖性，将多智能体 deliberation 转化为专家混合体。这一视角暗示，多智能体系统在路由反映智能体能力时，能够超越单一智能体和静态集团。由于实际情况中的能力是潜在的，我们分析了通过可观测代理人建立影响力的方式：智能体自我评估的置信度、他们被感知到的置信度，以及最初与其他智能体观点的初始一致性。
引用
@article{arxiv.2605.25929,
title = {Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?},
author = {Franka Bause and Jonas Niederle and Martin Pawelczyk and Rebekka Burkholz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.25929},
year = {2026}
}