论文：多智能体LLM存在林格曼效应，30个辩论Agent多样性不敌1个
burny_tech · x · 2026-10-04
arXiv 论文《The Ringelmann Effect in Multi-Agent LLM Systems》提出多智能体 LLM 推理时扩展的两参数标度律 R(N)=Neff/N=1/(1+c(N-1)N^-β)，用 β 将配置分为硬天花板（β=0）、次线性（0<β<1）和线性（β≥1）三种渐近状态，并证明辩论中的同伴数 k 与轮数 τ 仅通过乘积 kτ 起作用。
在覆盖 Qwen、Llama、Ministral（7B-32B）与 Gemini 的 44 个实验组合中，该函数形式在所有条件下拟合 R²>0.99，仅参数 (c, β) 变化。三个关键发现：
- 自由格式数学任务上，密集同伴影响使答案层面的状态从次线性退化为硬天花板，正确性冗余始终是硬天花板
- 30 个密集辩论的 Agent 在 MMLU-Hard 上的答案多样性不超过 1 个 Agent
- 随机噪声安慰剂可追踪自我修正行为，说明名义 Agent 数把成本与独立证据混为一谈
结论：多智能体扩展需要一个共享的「有效规模」度量，盲目堆 Agent 收益递减甚至为零。
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