精选理由
这篇论文用BOUNDARY_SYNC协议发现LLM智能体交流越多想法越趋同，对设计多智能体系统很有启发。
BOUNDARY_SYNC协议通过耦合放大因子(CAF=JSD_cond/JSD_baseline)测量多智能体LLM系统的表示耦合。在GPT-4o实验(N=30,约9900次API调用)中，文本通信导致显著同质化(CAF=0.803, p<0.001)。图像通信也出现同质化(CAF=0.834)。群组规模K=5时同质化，K=3时出现分化趋势(CAF>1.0)。跨模型复现显示极端变异(CAF 0.034-0.803)，且耦合由提示上下文驱动而非累积更新。
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BOUNDARY_SYNC协议通过耦合放大因子(CAF=JSD_cond/JSD_baseline)测量多智能体LLM系统的表示耦合。在GPT-4o实验(N=30,约9900次API调用)中，文本通信导致显著同质化(CAF=0.803, p<0.001)。图像通信也出现同质化(CAF=0.834)。群组规模K=5时同质化，K=3时出现分化趋势(CAF>1.0)。跨模型复现显示极端变异(CAF 0.034-0.803)，且耦合由提示上下文驱动而非累积更新。
As large language models (LLMs) are deployed as communicating agents, does inter-agent communication cause outputs to converge? We introduce BOUNDARY_SYNC, a protocol measuring representational coupling via the Coupling …