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202502 arxiv

1 intro

• 多智能体辩论（Multi-Agent Debate, MAD）：通过让多个智能体在大模型推理时展开多轮辩论，可提升生成内容的事实准确性和推理质量
  • 但论文认为，目前多智能体辩论在大多数情况下不敌简单的单智能体方法 Chain-Of-Thought
    • 在 36 种实验配置（覆盖 9 个常见数据集与 4 种大模型）中，MAD 的胜率不足 20%。
• ——>论文提出Heter-MAD，通过简单引入异构模型智能体，无需修改现有 MAD 框架即可稳定提升性能（最高达 30%）

2 主要结论

• 选取了 
  • 5 种具有代表性的 MAD 框架
    • SoM、MP、EoT、ChatEval 和 AgentVerse
  • 9 个涵盖通用知识、数学推理和编程能力的基准数据集
  •  4 个基础模型
    • GPT-4o-mini、Claude-3.5-haiku、Llama3.1-8b/70b
  • 两种baseline
    • Chain-of-Thought；self-consistency
  • 评估指标
    • 性能、效率和鲁棒性

• 在 36 个测试场景中，MAD 方法仅在不到 20% 的情况下优于CoT，更别说SC了

• MAD 方法消耗了更多的 token，但未能带来稳定的性能提升        

• 增加智能体数量或辩论轮次并未显著改善 MAD 的表现

3 异构MAD效果

• 论文认为，人类协作成功的关键在于个体多样性
  • 但现有 MAD 方法大多使用同一模型的多个实例进行评测，忽视了模型多样性可能带来的性能提升
• ——>提出了 Heter-MAD 方法：在MAD 框架中，每个 LLM 智能体随机从异构模型池中选择模型生成答案
  • 无需改变现有 MAD 框架结构，却能显著且稳定地提升性能