尊敬的各位同仁，女士们，先生们， 欢迎大家来到今天的技术讲座。今天，我们将深入探讨一个在当前人工智能领域，特别是多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中至关重要的议题：如何在由大型语言模型（LLM）驱动的智能体群体中，利用“共识机制”来有效消除单点幻觉（single-point hallucination），从而提升系统的整体鲁棒性和决策质量。 随着LLM技术的飞速发展，它们已经成为构建智能体系统的核心组件。这些智能体能够理解自然语言指令、生成复杂文本、执行推理任务，并在各种应用场景中展现出惊人的能力。然而，LLM并非完美无缺。它们最显著的局限之一就是“幻觉”现象——即生成听起来合理但实际上是虚假、不准确或与事实不符的信息。在单体智能体系统中，这种幻觉可能导致错误的决策；而在多智能体系统中，如果一个关键智能体产生幻觉，则可能影响整个系统的协作和最终结果。 我们的目标是构建一个能够自我纠正、容错且高度可靠的智能体系统。而“共识机制”正是实现这一目标的关键策略。它允许智能体群体通过信息交换和集体决策，克服个体智能体的局限性，从而达到更高级别的智能和可靠性。 1. …
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