arXiv · cs.AI· Chen Huang·· 15 天前AI 评分47
超越完美队友:面向不可靠同事的 LLM 多智能体协作研究
Beyond Perfect Teammates: Multi-Agent Collaboration with Unreliable Colleagues
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者:Chen Huang
发布时间:(北京时间)
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.16117v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
该研究提出 Unreliable Colleagues Benchmark(UnCoBench),通过 Misaligned、Incomplete、Missed 三类故障设置,将 LLM 多智能体协作中的任务求解能力与从不可靠证据收集过程中恢复的能力区分开。配套的可验证自动生成管线结合 LLM 场景生成与答案唯一性、角色必要性的可执行检查。十个模型的测试显示,可靠设置下表现相近的模型对不可靠证据的鲁棒性差异明显,且常缺少纠正性追问。
来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org