网络化社会实验中的多智能体协作空间学习

论文将经典 Mason–Watts 二维搜索实验迁移到由 16 个大语言模型代理组成的群体，比较八种网络拓扑，并引入机制化贝叶斯优化代理。结果显示，首轮随机化指令会使群体收益提高三倍以上，并诱发显著网络效率效应；默认初始化下该效应不明显，且贝叶斯优化代理表现优于受测 LLM。