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Understanding Communication Failures in Multi-Agent LLM Systems

Fonte: arXiv — Inteligência Artificial · 26/10/2026

arXiv:2610.32060v1 Announce Type: new Abstract: Multi-agent LLM systems aim to improve reasoning through debate, evidence sharing, and mutual correction, but interaction can also introduce failures that final accuracy alone cannot explain. Agents may converge too early, ignore dissent, suppress correct minority answers, or preserve a wrong framing across rounds. We present a corpus-grounded taxono

Fonte: arXiv — Inteligência Artificial

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