arXiv cs.AI· Sahan Paliskara, Nattaput Namchittai, Andrew Lampinen·· 2026-10-02精选AI 评分62
多用户多智能体团队协作为何性能恶化:MAMUBench 基准与失效机制研究
Worse Together: How Performance Breaks Down in Multi-User Multi-Agent Teams
AI 导读
arXiv 新研究探讨了多用户多智能体(Agent)团队在共享资源下的协作失效问题,覆盖 5 款前沿模型与 4 个环境的 77 个场景。实验显示多 Agent 团队在所有环境中的整体表现均劣于单一协调者 Agent,甚至出现停滞、互相覆盖操作与捏造信息等行为,在个人助理场景中协调者满足请求的成功率约为团队的两倍。
推荐理由
研究量化了多用户场景下多智能体各自为政导致的系统性失效,为设计跨用户协作协议提供了机制层面的实证参考。
来源:arXiv cs.AI · arxiv.org