L-MAD：法律推理中多智能体辩论结构的系统评估

尽管多智能体辩论（MAD）框架在通用推理中潜力巨大，但在高度结构化且知识密集的法律领域尚待探索。本文提出法律多智能体辩论（L-MAD）框架，系统评估法律文本蕴含任务中的不同辩论结构与聚合方法。通过为多个智能体分配独特的专家角色，L-MAD 将强单智能体基线的性能提升了高达 8%。进一步分析表明，增加智能体数量可减少不一致性并提高准确率，但延长讨论轮次会导致有害的“过度审议漂移”，即智能体相互强化错误。研究结果勾勒了在高风险法律推理环境中部署协作多智能体系统的实际边界与安全边际。