经运行时监控防止多智能体AI中的错误传播

多智能体AI系统可通过让不同语言模型交换推理踪迹、修订初始预测并支持最终决策来改进答案选择。但这种沟通也可能引入可靠性风险：一个智能体的推理可纠正另一智能体的错误——也可能误导原本正确的智能体。本文经推理交换与运行时答案修订研究可靠的多智能体AI沟通。我们开发框架：智能体先独立回答多选题——然后共享推理踪迹并修订决策。我们开展数值实验——评估该过程是否提升准确率、产生多于负向的答案转移——并在网络安全、网络与通用知识等域保持有效。结果帮助识别多智能体推理何时改进可靠性——何时可能传播错误。