临床多智能体语言模型网络中语义漂移的谱动力学

迭代 LLM 在多代理诊断框架中的集成需要对底层通信拓扑进行严格的定量重新评估。经常使用的架构范例依赖于无标度或小世界网络，假设最佳通信效率。我们的研究从数学角度推翻了语义数据的这一假设。通过使用 Barab'asi-Albert (BA) 和 Watts-Strogatz (WS) 网络，通过分析各向同性方差代理将多智能体通信不确定性轨迹映射到 768 维 Bio_ClinicalBERT 嵌入空间，我们证明结构瓶颈会损害诊断安全性。我们的相变矩阵表明，局部密集团限制了幻觉数据，阻止了全局共识，并迫使系统达到永久熵饱和阈值 $H_{\infty} \approx 5.947$。结果，我们测得末端余弦相似度严重下降了 53.29%，完全覆盖了原始的 真值。此外，终端语义漂移揭示了高度集群架构中 51.81% ($ρ= 1.5181$) 的灾难性方差放大，与 Erdős-R'enyi 配置 ($ρ= 1.0766$) 相比，证明了整个系统的不可预测性。以中枢为中心的系统并没有减少错误，而是自主地复合了局部幻觉。通过引入以 $\mathcal{O}(N^3)$ 时间复杂度运行的动态频谱监测，并通过图拉普拉斯的连续特征分解对代数连通性 ($λ_{2_{min}}$) 施加严格的下界，我们提出了一种数学上严格的技术来确保全局状态扩散。确保自主医疗诊断的可靠性需要将拓扑稳定性视为不可协商的定量要求。