M3MAD-Bench pone a prueba el debate multi-agente en 9 modelos, 5 dominios y entornos de visión-lenguaje, encontrando que el delirio colectivo causa el 65% de los fallos, el debate adversarial reduce la precisión hasta en un 12,8% y la autoconsistencia suele igualar la precisión del debate con un menor coste de tokens.
AutoGen (Wu et al., 2023) introduce un marco de conversación multi-agente donde los agentes respaldados por LLM intercambian mensajes para completar tareas; una configuración de dos agentes eleva la precisión de la referencia MATH del 55% al 69%, y un agente SafeGuard dedicado mejora la detección de código no seguro hasta en 35 puntos F1 — hallazgos directamente aplicables a la creación de flujos de automatización de Beancount seguros y modulares.
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