论文
DynaDebate：以动态路径生成打破多智能体辩论的同质化
DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation
摘要
近年来，基于大语言模型的多智能体系统（MAS）迅速发展，其擅长协作决策和解决复杂问题。最近，研究人员进一步研究了多智能体辩论（MAD）框架，该框架通过多个智能体之间的信息交换和辩论来增强MAS的推理和协作能力。然而，现有的方法通常依赖于无指导的初始化，导致代理采用相同的推理路径，从而导致相同的错误。结果，代理人之间的有效辩论受到阻碍，最终结果常常沦为简单多数投票。为了解决上述问题，本文引入动态多智能体辩论（DynaDebate），它通过三个关键机制增强多智能体辩论的有效性：（1）动态路径生成和分配，采用专用的路径生成智能体来生成具有自适应冗余的多样化且逻辑的解决方案路径； （2）以流程为中心的辩论，将重点从表面的结果投票转向严谨的分步逻辑批判，以确保流程的正确性； (3)基于触发器的验证代理，在出现分歧时激活，并使用外部工具客观地解决死锁。大量实验表明，DynaDebate 在各种基准测试中均实现了卓越的性能，超越了现有最先进的 MAD 方法。
