待验证50% 置信事实精确时间

LLM本身输出具有随机性，叠加多个智能体交互路径，状态空间呈指数级膨胀，使穷举测试几乎不可能覆盖所有潜在失效场景

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/17

首次发现

来源

多智能体协作困境：单体正确为何酿成系统混乱

涉及实体

LLMconcept 多智能体系统concept

相关事实

待验证纯LLM探索模式在确定性任务上成功率难以保障，因每次推理存在随机性77% 相似待验证基于LLM的多智能体系统面临模型输出随机性、上下文窗口限制、幻觉传播放大以及协调开销等挑战76% 相似待验证当系统某一环节已具备随机性时，在其上叠加概率性组件会指数级放大调试难度76% 相似待验证LLM的非确定性（相同输入可能产生不同输出）与测试领域对可重复性的要求存在根本冲突，是AI测试Agent工程化的核心挑战75% 相似待验证LLM的输出本质上具有随机性，相同的输入在不同调用中可能产生截然不同的结果74% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/928153

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/928153

MCP

get_claim(id=928153)