从辩论到审议：基于类型化认知行为的结构化集体推理

针对多智能体 LLM 系统交互模式局限于投票或非结构化辩论的问题，本文提出审议式集体智能（DCI）。该框架定义了四种推理原型、14 类类型化认知行为及共享工作区，并通过收敛流算法确保生成包含决策、异议及少数派报告的结构化结果。实验表明，DCI 在需视角整合的非例行任务中显著优于非结构化辩论，但在常规任务中表现不佳且 token 消耗巨大。研究证实，当过程问责性证明成本合理时，审议结构能提升 consequential 决策质量。