错误传播

最新研究发现，工具调用型AI代理在复杂任务中，早期一个微小的调用错误可能导致后续表现断崖式下跌——到第6步时，模型自身清洁上下文能力的近70%已被其早期错误侵蚀。

研究发现多智能体LLM流水线存在结构性缺陷：早期注入的幻觉会像滚雪球一样层层放大，从原始事实演变为计算、叙述乃至最终结论，检测难度逐级剧增。