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多智能体LLM信息网络影响集体行为
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AI 综述
研究者把LLM智能体之间“谁观察谁”的信息网络作为独立设计对象，在十个体相同的LLM智能体重复群体决策实验中考察观察结构对集体福利的影响，覆盖1080组、六类博弈。结果显示，信息公开会形成行为耦合，其价值取决于个体有利行为与集体目标是否一致：在搭便车或拥挤外部性下会放大有害行为，公共品博弈中完全不分享信息时群体表现最好。固定预算下，谁观察谁主要在耦合有害时才重要，让子群体固化有害行为的模块化“杠铃”结构稳定地最差。作者称这一规律是单一受控LLM群体内的跨博弈规律，而非模型不变定律，并据此反对对智能体集体默认采用完全透明。
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- 通过信息网络引导多智能体 LLM 系统中的涌现行为
arXiv · 2026-11-09 · 深度解读
后续时间线
11月9日
- arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御通过信息网络引导多智能体 LLM 系统中的涌现行为
研究者把智能体间“谁观察谁”的信息网络作为独立于交互网络的设计对象，在十个体相同的 LLM 智能体重复群体决策实验中研究观察结构如何影响集体福利。实验覆盖 1080 组、六类博弈，结果显示信息公开形成行为耦合，其价值取决于个体有利行为与集体目标是否一致，在搭便车或拥挤外部性下会放大有害行为，公共品博弈中群体在完全不分享信息时表现最好。固定预算下谁观察谁主要在耦合有害时才重要，让子群体固化有害行为的模块化“杠铃”结构稳定地最差。作者称这一符号分离是单一受控 LLM 群体内的跨博弈规律而非模型不变定律，并据此反对对智能体集体默认采用完全透明。
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