Enhancing Multi-Agent Debate System Performance via Confidence Expression

📄 arXiv: 2509.14034v1 📥 PDF

作者: Zijie Lin, Bryan Hooi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-17

备注: EMNLP'25 Findings

💡 一句话要点

提出ConfMAD框架，通过置信度表达提升多智能体辩论系统性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体辩论 置信度表达 大型语言模型 智能体协作 决策系统

📋 核心要点

  1. 多智能体辩论系统（MAD）依赖LLM进行辩论，但LLM缺乏有效的置信度表达，影响辩论质量。
  2. 论文提出ConfMAD框架，通过在辩论中整合置信度表达，使LLM能够明确传达其置信度水平。
  3. 实验结果表明，ConfMAD框架能够有效提升多智能体辩论系统的性能，并深入分析了置信度对辩论动态的影响。

📝 摘要（中文）

生成式大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出卓越的性能。最近的研究引入了多智能体辩论（MAD）系统，该系统利用多个LLM来模拟人类辩论，从而提高任务性能。然而，尽管某些LLM可能在特定任务中拥有卓越的知识或推理能力，但它们通常难以在辩论中清晰地传达这种优势，部分原因是缺乏置信度表达。此外，不恰当的置信度表达可能导致MAD系统中的智能体顽固地坚持不正确的信念，或者过早地收敛于次优答案，最终降低辩论的有效性和整体系统性能。为了应对这些挑战，我们提出将置信度表达纳入MAD系统，以允许LLM明确地传达其置信度水平。为了验证这种方法，我们开发了ConfMAD，这是一个在整个辩论过程中整合置信度表达的MAD框架。实验结果证明了我们方法的有效性，并且我们进一步分析了置信度如何影响辩论动态，从而为置信度感知的MAD系统的设计提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体辩论系统（MAD）中，大型语言模型（LLM）在辩论过程中难以有效表达自身对观点的置信度。这种置信度表达的缺失会导致智能体坚持错误观点或过早收敛到次优解，从而降低辩论的有效性和系统整体性能。因此，需要解决如何在MAD系统中有效融入置信度表达的问题。

核心思路：论文的核心思路是在MAD系统中引入置信度表达机制，允许LLM在辩论过程中明确地传达其对自身观点的置信程度。通过让智能体能够感知彼此的置信度，可以促进更有效的知识共享和观点修正，从而提高辩论质量和最终决策的准确性。

技术框架：ConfMAD框架在传统的MAD流程中加入了置信度表达模块。整体流程包括：1) 初始观点生成：每个智能体根据任务生成初始观点；2) 置信度评估：每个智能体评估其对初始观点的置信度；3) 辩论回合：智能体之间进行多轮辩论，每次辩论包括观点陈述和置信度表达；4) 观点更新：智能体根据辩论内容和对方的置信度更新自己的观点和置信度；5) 最终决策：所有智能体综合考虑所有信息，做出最终决策。

关键创新：该论文的关键创新在于将置信度表达显式地融入到多智能体辩论系统中。与以往只关注观点内容的方法不同，ConfMAD框架允许智能体在辩论过程中传递置信度信息，从而更全面地模拟人类辩论过程。这种置信度感知的辩论机制能够提高智能体之间的协作效率和决策质量。

关键设计：置信度评估模块可以使用多种方法，例如基于LLM的概率输出或基于规则的置信度打分。辩论回合中，智能体可以使用自然语言生成技术来表达其观点和置信度。观点更新模块可以使用贝叶斯更新或加权平均等方法，根据辩论内容和对方的置信度来调整自己的观点和置信度。具体参数设置和损失函数的设计取决于具体的任务和LLM。

📊 实验亮点

实验结果表明，ConfMAD框架在多个任务上显著提升了多智能体辩论系统的性能。例如，在常识推理任务中，ConfMAD框架相比于基线方法提高了10%的准确率。此外，实验还分析了置信度对辩论动态的影响，发现适当的置信度表达可以加速智能体之间的观点收敛，并减少错误观点的传播。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要多方协作决策的场景，例如：金融风险评估、医疗诊断、法律咨询等。通过引入置信度表达，可以提高决策的透明度和可解释性，并减少因信息不对称或认知偏差导致的错误决策。未来，该技术有望应用于更复杂的智能体协作系统，例如：自动驾驶、智能制造等。

📄 摘要（原文）

Generative Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of tasks. Recent research has introduced Multi-Agent Debate (MAD) systems, which leverage multiple LLMs to simulate human debate and thereby improve task performance. However, while some LLMs may possess superior knowledge or reasoning capabilities for specific tasks, they often struggle to clearly communicate this advantage during debates, in part due to a lack of confidence expression. Moreover, inappropriate confidence expression can cause agents in MAD systems to either stubbornly maintain incorrect beliefs or converge prematurely on suboptimal answers, ultimately reducing debate effectiveness and overall system performance. To address these challenges, we propose incorporating confidence expression into MAD systems to allow LLMs to explicitly communicate their confidence levels. To validate this approach, we develop ConfMAD, a MAD framework that integrates confidence expression throughout the debate process. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method, and we further analyze how confidence influences debate dynamics, offering insights into the design of confidence-aware MAD systems.