LLM多智能体网络中可靠性与错误传播约束的可行性

通信允许 大语言模型 特工汇集证据，但它也创建了错误声明传播的路径。我们制定了一个校正感知网络模型，用于跟踪易感、暴露、传染和校正的代理，并推导出异构通信网络的早期入侵条件。然后，我们将此传播模型与分析多数投票基准相结合，其中清洁任务可靠性目标提出了最低连接要求。在每个通信边缘固定暴露的情况下，可靠性和错误控制施加了相反的图形约束。我们描述它们的交集何时为空以及何时包含中间连接范围，并识别当存在此类图时在可靠图类中获得最小入侵因子的常规图。在固定的发送者预算下，同质一阶阈值与网络密度无关，这表明通信预算约定决定了添加的边缘是否会增加早期传播风险。对 21,000 条轨迹的有限网络模拟说明了这些方向预测。然后，受控的 grok-4.3 实验评估了 36 个新的封闭世界任务的三个六节点拓扑，其中平衡的 12 任务子集继续完整级联。随着等级从 2 增加到 4 和 5，平均第一代后代从 0.667 增加到 1.333 和 1.667，而暴露邻居之间的收养比例仍然是 0.333。全级联子集中的平均非种子错误采用率为 0.200、0.333 和 0.333。总之，这些结果为在明确的可靠性和传播约束下选择连接性提供了易于处理的基础。