多智能体推理的预测地图：LLM 通信拓扑的后继表示谱

针对多智能体大语言模型系统缺乏通信拓扑预诊断的问题，本文提出基于后继表示的结构化诊断方法。通过分析谱半径、谱间隙和条件数三个谱量，将其与误差漂移、共识收敛及扰动鲁棒性三种失败模式关联。研究推导了链式、星型和网状拓扑的闭式谱解，并在状态跟踪任务中验证：条件数完美预测鲁棒性，谱半径与累积误差呈完全负相关。该工作为多智能体推理系统的结构性诊断提供了理论依据。