arXiv ID:
2606.18668
arXiv 提交日期: 2026-06-17
EARS:面向大规模多智能体系统中可靠子智能体建模的解释性弃权机制 / EARS: Explanatory Abstention for Reliable Sub-Agent Modeling in Large-scale Multi-Agent Systems
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为EARS的生产级框架,通过让子智能体在无法准确回答时,不仅主动弃权,还能向协调智能体提供结构化的错误原因和解释,从而显著提升大规模多智能体系统的可靠性和响应通过率。