arXiv cs.AI· Masaaki Nakatsu (AO, Inc. / OrbLabs AG), Reno Wang (AO, Inc.)·· 9 天前AI 评分24
多智能体 LLM 谈判的宪法门控与确定性恢复：针对有状态对抗 Gatekeeper 的消融实验
Constitutional Gating and Deterministic Recovery for Multi-Agent LLM Negotiation: Ablations Against a Stateful Adversarial Gatekeeper
AI 导读
研究提出由 5-Pillar 运行时宪法、4 层 swarm（Director、三智能体多数投票、Monitor、schema 硬门控）与 Cognitive Annealing 组成的控制栈，在 Gemini 2.5 Pro 智能体与 Claude Haiku 4.5 Gatekeeper 上各配置跑 5 次共 30 次。
正文 · AI 翻译
摘要：与有状态对手方进行协商的多智能体 LLM 系统会以三种方式浪费模型调用：永远无法满足对手方隐藏接受条件的礼貌循环、触发重试的格式错误输出，以及对手方要求智能体必须拒绝之事的合规死锁。我们研究了一个由三部分组成的控制栈——5 支柱运行时宪法、4 层群体（主管、三智能体多数投票、监控器、模式硬门控）以及认知退火（确定性死锁检测、智能体侧上下文的原子清除、规范恢复消息）——针对一个已发布的对抗性 Gatekeeper，其接受规则是固定的正则表达式，其 LLM 仅渲染回复文本。该测试平台有一个已知解：它衡量的是该栈能否针对群体漂移执行符合宪法的策略并从死锁中恢复，而不是它能否发现任何东西。在每种配置五次运行中（共 30 次运行；Gemini 2.5 Pro 智能体，Claude Haiku 4.5 Gatekeeper），我们发现：(i) 宪法和主管使可接受的框架成为可能但并不可靠——基线解锁为 0/5，而使用宪法时为 1/5 和 2/5；当群体解锁时，它在一轮内完成，使用 7-8 次调用和约 15k token（比基线低 67-73%）；当它未能解锁时，成本增加 17-38%；(ii) 监控器和硬门控并未减少解锁，并留下了审计轨迹；(iii) 在蜜罐到合规的死锁下，仅靠 LLM 引导 5 次中 0 次逃脱，而原子清除加规范打击在相同调用预算下 5 次中 5 次逃脱（Fisher $p = 0.008$），且打击的调用次数为零。LLM 编写的打击 5 次中 5 次未通过确定性预检，尽管 LLM 监控器已批准了四次。关于平均调用和 token 减少的预注册假设未得到支持。每个分支的成本都由确定性停止规则限定；该栈在不增加额外模型成本的情况下增加了恢复能力。
| 评论： | 29 页，3 幅图。Gatekeeper、智能体、宪法、词典、30 次运行日志和分析脚本均已发布（见附录 F）。配套论文：arXiv:2610.09772 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.11542 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.11542v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.11542 arXiv 颁发的 DOI，通过 DataCite（待注册） |
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来自：Masa Nakatsu [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 8 日星期四 09:10:45 UTC（133 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org