HCP-MAD：高效多智能体辩论的异构共识-渐进推理

多智能体辩论 (MAD) 是一个协作框架，其中多个智能体通过生成推理和交替批评循环迭代地完善解决方案。目前的工作主要分别优化轮内拓扑和轮间交互，限制了词元成本对任务复杂性的适应。这项工作引入了异构共识-高效多智能体辩论的渐进式推理（HCP-MAD），利用共识作为动态信号来促进渐进式推理。核心动机是，大多数简单的任务可以通过轻量级的配对代理辩论来有效解决，而复杂的任务则需要扩大协作。首先，异构共识验证使用一对异构代理进行快速共识验证以提前停止。接下来，异构配对智能体辩论应用自适应停止标准来终止推理痕迹的相互批评。最后，通过汇总其他代理的不同观点，通过升级集体投票来解决未解决的任务。六个基准测试的实验表明，HCP-MAD 提高了准确性，同时大幅降低了词元成本。代码为https://github.com/fuyu66/HCP-MAD。