基于符号图建模的抗冲突多智能体推理

基于大语言模型的多智能体系统虽具备强大推理能力，但常因 naive 聚合机制假设完全协作而表现不佳。现有框架在冲突信号出现时易传播错误，且缺乏对冲突关系及结构感知的显式建模。为此，本文提出 SIGMA，一种新型符号图信息多智能体推理框架。该框架通过符号关系图显式捕捉智能体间的信任、冲突与中立关系，利用冲突感知的符号消息传递机制增强可信信息并抑制冲突信号，最终生成全局一致且抗冲突的预测结果。实验表明其在多个基准上显著优于现有方法。