解耦思维与言语：基于知识的反事实推理用于弹性多智能体辩论

针对多智能体辩论框架在长程交互中易出现的逻辑退化与角色漂移问题，本文提出基于知识的反事实推理（KG-CFR）方法。该方法采用双阶段架构，严格分离私有检索增强规划缓冲层与公共执行层，以维持过程保真度。在动态资源分配不确定性环境中的实验表明，KG-CFR 能有效防止受扰动后的质量下降，显著提升论证质量并减少语义循环，证明了架构解耦对增强系统弹性的关键作用。