arXiv · NLP· Hezhe Qiao, Hanghang Tong, Ee-Peng Lim, Bing Liu, Guansong Pang·· 4 小时前AI 评分39
VerifyMAS：基于假设验证的 LLM 多智能体系统故障归因方法
VerifyMAS: Hypothesis Verification for Failure Attribution in LLM-based Multi-Agent Systems
AI 导读
研究提出 VerifyMAS 框架，通过假设验证替代直接预测以解决 LLM 多智能体系统的全局故障归因难题。 该方法在 Aegis-Bench 等基准上优于现有方法，提升了 Qwen 和 GPT 模型的归因性能，且未牺牲长轨迹推理效率。 该工作已被 NeurIPS 2026 接收，有效改善了多智能体系统的系统级可靠性瓶颈。
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