突破性的多LLM框架承诺增强的稳定性和可解释性

这项研究介绍了一个引人入胜的三智能体框架，利用递归知识合成（RKS）来分析多LLM系统的稳定性。该创新设计集成了具有不同角色的智能体，以生成涌现的知识状态，为模型透明度和可审计性提供了独特的方法。

• •该框架采用了三智能体交叉验证结构，分别负责语义生成、逻辑验证和透明度审计。
• •递归知识合成（RKS）是核心机制，促进知识状态的迭代改进。
• •该系统通过人工介入操作和会话级角色分解来优先考虑安全性。