論文の概要: Diversity Collapse in Multi-Agent LLM Systems: Structural Coupling and Collective Failure in Open-Ended Idea Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18005v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 09:27:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.790293
• Title: Diversity Collapse in Multi-Agent LLM Systems: Structural Coupling and Collective Failure in Open-Ended Idea Generation
• Title（参考訳）: 多エージェントLLMシステムにおける多様性の崩壊:オープンエンディングのアイデア生成における構造結合と集合的失敗
• Authors: Nuo Chen, Yicheng Tong, Yuzhe Yang, Yufei He, Xueyi Zhang, Zou Qingyun, Qian Wang, Bingsheng He,
• Abstract要約: 我々は、モデルインテリジェンス、エージェント認知、システムダイナミクスの3つのボトムアップレベルにおいて、MASに基づくアイデアの多様性について研究する。 これらの成果を,構造的結合から生じる集合的失敗として特徴づける。 この崩壊は,本質的なモデル不足というよりも,相互作用構造に起因していると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.31743722494961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems (MAS) are increasingly used for open-ended idea generation, driven by the expectation that collective interaction will broaden the exploration diversity. However, when and why such collaboration truly expands the solution space remains unclear. We present a systematic empirical study of diversity in MAS-based ideation across three bottom-up levels: model intelligence, agent cognition, and system dynamics. At the model level, we identify a compute efficiency paradox, where stronger, highly aligned models yield diminishing marginal diversity despite higher per-sample quality. At the cognition level, authority-driven dynamics suppress semantic diversity compared to junior-dominated groups. At the system level, group-size scaling yields diminishing returns and dense communication topologies accelerate premature convergence. We characterize these outcomes as collective failures emerging from structural coupling, a process where interaction inadvertently contracts agent exploration and triggers diversity collapse. Our analysis shows that this collapse arises primarily from the interaction structure rather than inherent model insufficiency, highlighting the importance of preserving independence and disagreement when designing MAS for creative tasks. Our code is available at https://github.com/Xtra-Computing/MAS_Diversity.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステム(MAS)は、集合的相互作用が探索の多様性を拡大することを期待して、オープンエンドのアイデア生成にますます利用されている。 しかし、なぜそのようなコラボレーションが本当にソリューション空間を拡大するのかは、まだ不明である。 我々は,モデルインテリジェンス,エージェント認知,システムダイナミクスという3つのボトムアップレベルにまたがる,MASに基づく概念の多様性に関する体系的な実証的研究を行った。 モデルレベルでは計算効率のパラドックスを同定し,より強い,高度に整合したモデルにより,サンプル当たりの品質が高いにもかかわらず限界の多様性が低下することを示した。 認知レベルでは、権威駆動のダイナミクスは、下級支配グループに比べて意味の多様性を抑える。 システムレベルでは、グループ規模のスケーリングはリターンを減少させ、密度の高い通信トポロジは早めの収束を促進する。 これらの結果が構造的結合から生じる集合的失敗として特徴付けられるのは、相互作用が不注意にエージェント探索を収縮させ、多様性の崩壊を引き起こすプロセスである。 我々の分析は、この崩壊は本質的にモデル不足というよりも相互作用構造から生じており、創造的なタスクのためにMASを設計する際の独立性や不一致を維持することの重要性を強調している。 私たちのコードはhttps://github.com/Xtra-Computing/MAS_Diversity.comで利用可能です。

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