論文の概要: Hear Both Sides: Efficient Multi-Agent Debate via Diversity-Aware Message Retention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20640v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 04:27:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.010766
• Title: Hear Both Sides: Efficient Multi-Agent Debate via Diversity-Aware Message Retention
• Title（参考訳）: 両面聴取:多様性を意識したメッセージ保持による効率的なマルチエージェント討論
• Abstract要約: Multi-Agent Debateは、大規模言語モデルの推論品質を改善するための有望なフレームワークとして登場した。 現在のアプローチは、放送前の低信頼応答をフィルタする不確実性推定に依存している。 本稿では,エージェント応答のサブセットを選択する軽量な討論フレームワークであるDiversity-Aware Retention (DAR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.583055847273826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Debate has emerged as a promising framework for improving the reasoning quality of large language models through iterative inter-agent communication. However, broadcasting all agent messages at every round introduces noise and redundancy that can degrade debate quality and waste computational resources. Current approaches rely on uncertainty estimation to filter low-confidence responses before broadcasting, but this approach is unreliable due to miscalibrated confidence scores and sensitivity to threshold selection. To address this, we propose Diversity-Aware Retention (DAR), a lightweight debate framework that, at each debate round, selects the subset of agent responses that maximally disagree with each other and with the majority vote before broadcasting. Through an explicit index-based retention mechanism, DAR preserves the original messages without modification, ensuring that retained disagreements remain authentic. Experiments on diverse reasoning and question answering benchmarks demonstrate that our selective message propagation consistently improves debate performance, particularly as the number of agents scales, where noise accumulation is most severe. Our results highlight that what agents hear is as important as what agents say in multi-agent reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント・ディベート(Multi-Agent Debate)は,大規模言語モデルの推論品質を改善するためのフレームワークとして,反復的なエージェント間通信を通じて登場した。 しかし、各ラウンドで全てのエージェントメッセージをブロードキャストすることは、議論の質と無駄な計算資源を劣化させるノイズと冗長性をもたらす。 現在の手法は放送前の低信頼度応答をフィルタする不確実性推定に頼っているが、この手法は誤判定された信頼度スコアと閾値選択に対する感度のために信頼性が低い。 この問題に対処するため,各討論会において,最大で意見が一致しないエージェント応答のサブセットを選択し,放送前に多数決を行う軽量な討論フレームワークであるダイバーシティ・アウェア・リテンション(DAR)を提案する。 明示的なインデックスベースの保持機構を通じて、DARは元のメッセージを変更せずに保存し、保持された不一致が本物であることを保証する。 多様な推論および質問応答ベンチマークの実験により、選択的メッセージ伝搬は、特にノイズ蓄積が最も深刻なエージェントの数がスケールするにつれて、議論性能を一貫して改善することが示された。 我々の結果は、エージェントが聞くものは、エージェントがマルチエージェント推論システムで言うことと同じくらい重要であることを浮き彫りにしている。

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