arXiv:2610.32060v1 Announce Type: new Abstract: Multi-agent LLM systems aim to improve reasoning through debate, evidence sharing, and mutual correction, but interaction can also introduce failures that final accuracy alone cannot explain. Agents may converge too early, ignore dissent, suppress correct minority answers, or preserve a wrong framing across rounds. We present a corpus-grounded taxonomy of communication failures, built from 3,211 failed multi-round trajectories across medical QA, coding, finance, multi-hop reasoning, ethics, and embodied text tasks. Using this taxonomy, we analyze
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
