至关重要的智能体：通过基于移除的归因优化多智能体大语言模型

随着多智能体系统日益复杂，识别个体贡献对系统优化至关重要。本文构建了基于合作博弈的智能体归因框架，证明留一法能高效识别瓶颈智能体。研究指出不同移除协议对应不同博弈特性，并提出模型替换归因方法。实验表明，替换低贡献智能体可提升任务性能达 17% 并降低成本 35%。此外，该框架在医疗系统中揭示了诊断准确性与伦理行为的解耦现象，通过干预无效角色实现了伦理对齐与性能维持的双重目标。