符号引导提升大语言模型分布式多智能体协同能力
针对大语言模型（LLM）智能体在多智能体系统中执行分布式协作协议时可靠性不足、完全自主推理易导致性能下降的问题，该研究提出通过结合经典算法生成的“符号引导”来约束和规范智能体的自主行为，以提高复杂场景下多智能体分布式协同的可靠性与执行效率。
推荐理由探讨将传统符号算法与大模型智能体结合以增强多智能体分布式协同稳定性的前沿研究，具备一定的工程参考价值。
原标题：Symbolic Guidance for LLM Agents in Distributed Multiagent Coordination
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