DynaDebate: Pfadgenerierung bekämpft Homogenität im Multi-Agenten-Debatte
In den letzten Jahren hat die Forschung zu Large Language Model-basierten Multi-Agenten-Systemen (MAS) enorme Fortschritte gemacht. Besonders vielversprechend sind dabei Multi-Agenten-Debatte (MAD), bei denen mehrere Agenten ihre Argumente austauschen und gemeinsam komplexe Probleme lösen. Ein häufiges Problem dieser Ansätze ist jedoch die Homogenität: Agenten folgen oft identischen Denkpfaden, was zu wiederholten Fehlern und einer schwachen Debatte führt.
