論文の概要: Multi-Agent Collaborative Intelligence: Dual-Dial Control for Reliable LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04488v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 04:52:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.685118
• Title: Multi-Agent Collaborative Intelligence: Dual-Dial Control for Reliable LLM Reasoning
• Title（参考訳）: 多エージェント協調インテリジェンス:信頼性LLM推論のためのデュアルダイアル制御
• Authors: Edward Y. Chang, Ethan Y. Chang,
• Abstract要約: MACIは2つの独立したダイヤルを持つアクティブコントローラであり、行動から情報を分離する。 モデレーターは、不一致、重複、証拠品質、議論品質を追跡し、高原を獲得すると停止する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent debate often wastes compute by using a fixed adversarial stance, aggregating without deliberation, or stopping on heuristics. We introduce MACI, an active controller with two independent dials that decouple information from behavior: an information dial that gates evidence by quality, and a behavior dial that schedules contentiousness from exploration to consolidation. A moderator tracks disagreement, overlap, evidence quality, and argument quality, and halts when gains plateau. We provide theory-lite guarantees for nonincreasing dispersion and provable termination, with a budget-feasible scheduler. Across clinical diagnosis and news-bias tasks, MACI improves accuracy and calibration while reducing tokens, and converts residual uncertainty into precision RAG plans that specify what to retrieve next. We use a cross-family LLM judge (CRIT) as a conservative soft weight and stop signal, validated for order invariance and judge-swap stability; stability depends on using high-capability judges. MACI turns debate into a budget-aware, measurable, and provably terminating controller.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントの議論は、しばしば、固定された敵の姿勢を使ったり、熟考せずに集約したり、ヒューリスティックスを止めることで計算を無駄にする。 我々は,2つの独立したダイアルを持つアクティブコントローラであるMACIを紹介した。情報ダイアルは,証拠を質的にゲートする情報ダイアルであり,行動ダイアルは探索から統合まで競合性をスケジュールする。 モデレーターは、不一致、重複、証拠品質、議論品質を追跡し、高原を獲得すると停止する。 我々は,予算実現可能なスケジューラを用いて,非増加分散と証明可能な終了を理論的に保証する。 臨床診断とニュースバイアスのタスク全体で、MACIはトークンを減らしながら正確さと校正を改善し、残欠不確かさを次に何を取得するかを指定する精密なRAG計画に変換する。 我々は,保存的軟度および停止信号として家族間LCM判定器(CRIT)を用い,整合性および判定スワップ安定性の検証を行った。 MACIは議論を予算を意識し、測定可能で、確実に終了するコントローラに変える。

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