研究显示：多 Agent 讨论反而导致决策准确率下降

Exponential View (Azeem Azhar) · rss · 2026-08-23

Anthropic 的实验复现了「隐藏档案」问题：当四个 Agent 必须根据共享（错误）和私有（正确）证据做决策时，讨论后大部分模型家族的正确率仅 17-36%，而单个 Agent 掌握所有证据时正确率接近 100%。只有 Mythos 5 达到 85%。原因在于 LLM 缺乏多样性（同质化严重）且缺乏保护少数异见者的机制。此外，文章还讨论了 AI 消费的弹性及如何衡量「有用工作单元」的成本。