LLM-based multi-agent systems (MAS) solve complex tasks through communication among role-specialized agents. However, inter-agent dependencies introduce reliability risks beyond isolated agent failures. For instance, errors in intermediate messages could be inherited and amplified by downstream agents. Existing uncertainty quantification (UQ) methods mainly target isolated responses or single-agent reasoning, and therefore fail to capture uncertainty propagation in MAS. To this end, we propose PropUQ-MAS, an error propagation-aware UQ framework that represents MAS execution as a communication-structured graph and estimates each step's reliability by combining local uncertainty with uncertainty inherited from upstream messages. Extensive experiments demonstrate that PropUQ-MAS consistently improves UQ in MAS, with average relative gains of +6.10% in AUROC and +47.58% in PRR.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
25+阅读 · 6月4日
可信赖LLM智能体的研究综述:威胁与应对措施
专知会员服务
37+阅读 · 2025年3月17日
基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计
专知会员服务
76+阅读 · 2024年4月8日
基于LLM的多轮对话系统的最新进展综述
专知会员服务
58+阅读 · 2024年3月7日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
39+阅读 · 2020年3月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
论文笔记:多任务相关粒子滤波跟踪器
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2017年7月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员