通过运行时监控防止多智能体 AI 中的错误传播

多智能体 AI 系统虽能通过交换推理轨迹和修正预测来提升决策质量，但也引入了可靠性风险：错误的推理可能误导原本正确的智能体。本文研究了基于推理交换和运行时答案修正的可靠通信机制。我们开发了一个框架，让智能体先独立回答多选题，随后共享推理轨迹并修订决策。实验评估了该过程在网络安全、网络技术及通用知识等领域的准确性提升效果及正负向答案转移情况，旨在明确多智能体推理何时能增强可靠性，何时会导致错误传播。