基于序贯拍卖的去中心化 LLM 工作流框架研究

一项 arXiv 研究提出通过序贯拍卖构建去中心化智能体市场来解决多步任务。该框架突破了此前理论要求“完美克隆体”的完全竞争假设，证明缺乏竞争同样会导致市场失灵；在不完全竞争下，智能体学会策略性压低出价以保留利润。研究评估了 Mirror Descent、Thompson Sampling、Bayes-Optimal 和 PPO 四种出价算法及 1st-Price、2nd-Price、Credit-Conserving Vickrey 三种拍卖协议，结果显示不完全竞争能在维持高任务成功率与低成本的同时保留智能体利润空间。