摘要
本文指出基于大语言模型的多智能体系统面临与人类社会相似的集体行动协调挑战。研究将七种历史政治制度转化为可执行的多智能体架构，并在不同模型与基准下评估。结果表明，治理拓扑显著影响集体性能，且最优架构随模型能力与任务特征动态变化。研究主张集体智能的进步依赖于可重选和重构的治理机制，标志着从“自进化智能体”向“自进化多智能体系统”的范式转变。
AI 推荐理由
论文核心探讨多智能体系统的制度演化与自适应重构，明确提出从自进化智能体到自进化系统的转变。
研究机构
KAUST
Fudan University
论文信息