研究称 LLM 多智能体系统易受从众行为与失控级联影响

arXiv 论文《LLM Multi-Agent Systems Are Vulnerable to Herding and Runaway Cascades》按经典 Music Lab 实验设计，让大量 LLM 智能体在可见累计推荐数的情况下推荐陌生歌曲，结果出现极端且不可预测的失控级联，集体推荐越来越偏离歌曲本身吸引力。