論文の概要: DarkForest: Less Talk, Higher Accuracy for Multi-Agent LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25188v1
• Date: Sun, 24 May 2026 17:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.953614
• Title: DarkForest: Less Talk, Higher Accuracy for Multi-Agent LLMs
• Title（参考訳）: DarkForest:マルチエージェント LLM の低トーク,高精度化
• Authors: Yi Li, Songtao Wei, Dongming Jiang, Zhichun Guo, Qiannan Li, Bingzhe Li,
• Abstract要約: 我々はダークフォレストという制御通信協調フレームワークを提案する。 DarkForestはエージェントを独立に保持するため、各エージェントは他のエージェントの出力を見ることなく回答を生成する。 実験によると、DarkForestは全体的な品質をリードし、ベンチマーク指標で最強のベースラインを最大30.7%改善し、通信量の多いベースラインと比較してトークンの消費を最大6.5倍削減している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.797488068424181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent LLM systems improve reasoning by combining outputs from multiple agents, but interaction-heavy methods can introduce error propagation and high communication overhead. When agents exchange raw responses or reasoning traces, incorrect intermediate reasoning may be adopted and amplified, leading to confident but wrong consensus; multi-round communication also increases token consumption, latency, and inference cost. In this paper, we propose a controlled-communication coordination framework named DarkForest. DarkForest first keeps agents independent, so each agent produces an answer without seeing the others' outputs. It then parses the raw responses into structured candidate records, groups semantically equivalent candidates into clusters, and estimates a calibrated belief distribution over these clusters using agent reliability, confidence, parse quality, support-pattern reliability, and independence corrections. A coordinator receives only policy-permitted evidence from this belief state with controlled communication. Experiments on six reasoning benchmarks show that DarkForest achieves leading overall quality, improves the strongest baseline by up to 30.7\% on benchmark metrics, and reduces token consumption by up to $6.5\times$ compared with communication-heavy baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントLLMシステムは複数のエージェントからの出力を組み合わせることで推論を改善するが、対話重畳法はエラー伝搬と高い通信オーバーヘッドを導入できる。 エージェントが生の応答や推論トレースを交換する場合、誤った中間推論が採用され、自信はあるが誤った合意につながる可能性がある。 本稿ではダークフォレストという制御通信協調フレームワークを提案する。 DarkForestはまずエージェントを独立に保持するため、各エージェントは他のエージェントの出力を見ることなく回答を生成する。 次に、生の応答を構造化された候補レコード、意味論的に等価な候補をクラスタに解析し、エージェント信頼性、信頼性、パース品質、サポートパターンの信頼性、独立性修正を使用して、これらのクラスタ上のキャリブレーションされた信念分布を推定する。 コーディネータは、制御された通信により、この信念状態からポリシーが許可された証拠のみを受信する。 6つの推論ベンチマークの実験は、DarkForestが全体的な品質をリードし、ベンチマーク指標で最強のベースラインを最大30.7\%改善し、通信量の多いベースラインと比較してトークン消費を最大6.5\times$に削減したことを示している。

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