멀티에이전트 LM 시스템에서 흔히 구현 세부사항으로 취급되는 런타임 상호작용 그래프가 합의 형성과 파벌화를 좌우함을 네이밍 게임 실험으로 보인 연구다. 1.1B~32B 오픈웨이트 모델 집단에서 첫 토큰 점수 분포로 잠재 상태 합의와 표면적 라벨 일치를 분리 측정했다. 유사도 임계값 기반의 동질적 라우팅은 서로 다른 의견 집단 간 노출을 차단해 파편화를 증폭했고(189개 설정에서 합의 전무), 다리를 놓는 브리지 라우팅은 메모리가 유지될 때 18회 중 14회 합의를 회복시켰다. Qwen2.5-32B는 이력 유지 조건의 완전 혼합 설정 18개 전부에서 안정적 합의에 도달했다. 에이전트 간 연결 구조 설계가 집단 행동의 핵심 변수임을 시사한다.

• •1.1B~32B 오픈웨이트 LM 집단에 네이밍 게임 프로토콜을 적용해 합의 형성 연구
• •파트너 라벨 기억은 합의의 필요조건이지만 충분조건은 아님
• •유사도 임계값 라우팅은 교차 노출을 삭제해 파편화 증폭 — 189개 설정에서 합의 전무
• •브리지 라우팅은 메모리 유지 시 18회 중 14회 행동 합의 회복
• •Qwen2.5-32B는 이력 유지 완전 혼합 설정 18개 전부에서 안정적 합의 도달