O M3MAD-Bench testa o estresse do Debate Multi-Agente em 9 modelos, 5 domínios e configurações de visão-linguagem, revelando que o Delírio Coletivo causa 65% das falhas, o debate adversarial reduz a precisão em até 12,8% e a Self-Consistency geralmente iguala a precisão do debate com um custo de tokens menor.
O AutoGen (Wu et al., 2023) apresenta um framework de conversação multagentes onde agentes baseados em LLM trocam mensagens para concluir tarefas; uma configuração de dois agentes eleva a precisão no benchmark MATH de 55% para 69%, e um agente SafeGuard dedicado melhora a detecção de código inseguro em até 35 pontos F1 — descobertas diretamente aplicáveis à construção de pipelines de automação seguros e modulares para o Beancount.
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