BOUNDARY_SYNC：测量多代理 LLM 系统中通信引起的表征耦合

由于 大语言模型 (LLM) 被部署为通信代理，代理间通信是否会导致输出收敛？我们引入 BOUNDARY_SYNC，一种通过耦合放大因子 (CAF = JSD_cond / JSD_baseline) 测量表征耦合的协议，其中 CAF < 1 表示同质化，CAF > 1 表示多样化。在受控 GPT-4o 实验（N=30，约 9,900 个 API 调用）中，我们测量了文本和图像通信中的耦合。主要发现：（1）文本通信导致显着的同质化（CAF=0.803 [0.740, 0.873]，d=1.30，p<0.001），通过无通信消融和提示扰动控制证实； (2) 图像通信在模态内基线下也均质化（CAF=0.834 [0.811, 0.858]），具有可比的比例效应； (3) 群体规模调节耦合方向——K=5 产生同质化，而 K=3 产生 CAF > 1.0（点估计 1.14 和 1.06，CI 待定），表明向多元化方向转变； (4) 跨模型复制显示出极大的变化 (CAF 0.034-0.803)，其中 DeepSeek 以格式伪影为主； (5) 耦合是无状态的——由即时上下文驱动而不是累积更新，持续的共识产生单调收敛。这些结果表明 LLM 代理耦合在即时级别上是真实的、可测量的和可控的，对多代理系统设计具有直接影响。