arXiv cs.MA· Jianxin Gao, Runze Li, Tianyi Yu, Liangwei Ren, Bohan Chen, Zining Wang·· 11 小时前AI 评分31
角色可替换，历史不可替换：替换已组建 LLM 团队中的成员
Interchangeable in Role, Not in History: Replacing Members of Formed LLM Teams
AI 导读
研究测试了多智能体 LLM 团队中替换单个成员的效果：携带其他团队同角色笔记本的新成员在烹饪、野火响应和医疗问答中平均得分高于无笔记本者，但面对原团队时在所有场景均表现不足，且每单位进展消耗更多消息。
正文 · AI 翻译
摘要：多智能体 LLM 系统通常将角色视为一个槽位：当某个成员被替换时，任何能胜任该角色的智能体都被期望填补它。我们在成员各自保留简短书面笔记的团队上检验了这一观点。单席位替换会重放一个已形成且冻结的团队，替换者可以是该团队自己的成员、携带另一团队为该角色所写笔记的同角色新成员，或是不携带任何笔记的新成员。在协作烹饪、野火响应和医学问答中，平均各席位来看，有经验的新成员在每种设置下都优于没有笔记的新成员，因此常规比较会认可它。但与原始团队相比，同样的替换在每种设置下都表现不足，且团队每单位进展消耗更多消息。在最难的烹饪关卡上，这种不足只在团队已经合作之后才出现，跨模型家族和解码温度持续存在，并在加入仅负责规划的成员后缩小三分之二。由于团队的历史被写下来，我们可以将其拆解。在该关卡的默认配置中，来自同一捐赠团队的笔记使担任领导、掌握菜谱的新成员比没有笔记时更差，而使担任跟随者的新成员更好。关于搭档的笔记行复现了席位之间的整个差异。一个智能体能否替代队友，取决于席位和它进入的团队。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2609.05279 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2609.05279v2 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.05279 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Jianxin Gao [查看电子邮件]
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2026年9月4日星期五 15:32:20 UTC（49 KB）
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2026年10月23日星期五 15:18:48 UTC（1,132 KB）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org