What LLM Agents Say When No One Is Watching: Social Structure and Latent Objective Emergence in Multi-Agent Debates

论文解决了什么问题

现有多 agent 辩论研究大多预设明确目标，如提高准确率、说服听众或达成共识，评测也围绕这些显式指标展开。但在真实高风险场景中，agent 往往嵌入复杂的社会关系网络，其表达会受到角色、受众和关系成本的影响，而这些隐性目标通常不会出现在提示词中。本文要回答的核心问题是：在没有显式优化目标的情况下，仅靠社会关系结构本身，是否足以让 LLM agent 在公开表达与私下表达之间产生系统性分歧，并涌现出未被声明的潜在目标。

核心方法

论文提出双通道评测框架：在每一轮多 agent 辩论中，同一 agent 在相同上下文下同时生成公开言论和 off-the-record（OTR）回应，前者进入共享历史，后者仅被记录而不展示给对方。实验设计 3 类二元决策场景、5 种关系上下文条件（无额外上下文、历史/未来角色强化、历史/未来诱发对齐），在 10 个模型上运行 5 轮对话并重复 5 次。通过立场分歧、语义相似度、自然语言推理和结构化问卷四类指标，量化公开与私下通道之间的差异。

实验结论

• 在诱发对齐关系上下文中，目标 agent 公开–私下立场分歧率从约 3% 升至约 40%，部分模型超过 80%。
• 仅增加社会语境而不改变关系成本时，分歧率与基线相近，说明效应来自关系结构而非一般提示词敏感度。

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