arXiv论文：LLM智能体网络中的合作行为追踪研究

论文以迭代囚徒困境（IPD）为框架，研究开源权重LLM从双人互动扩展到同质与异质网络时，个体合作是否转化为集体合作。研究发现合作行为对模型构成和细微语言变化高度敏感：能与相同模型合作的模型在混合群体中可能转向背叛；一个简单的不确定性提示可增减合作、重新分配成本，并影响数跳之外未接触该提示的智能体；甚至调换动作标签顺序也会显著改变行为，不确定性框架有时会放大这种敏感性。