Buchumschlag

Echoing: Identity Failures when LLM Agents Talk to Each Other

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shekkizhar, Sarath, Cosentino, Romain, Earle, Adam, Savarese, Silvio
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Counterparty Modeling is Not Strategy: The Limits of LLM Negotiators
von: Cosentino, Romain, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Convergence dynamics of Agent-to-Agent Interactions with Misaligned objectives
von: Cosentino, Romain, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond the Assistant Turn: User Turn Generation as a Probe of Interaction Awareness in Language Models
von: Shekkizhar, Sarath, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interaction Theater: A case of LLM Agents Interacting at Scale
von: Shekkizhar, Sarath, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning in Large Language Models: A Geometric Perspective
von: Cosentino, Romain, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AGI Is Coming... Right After AI Learns to Play Wordle
von: Shekkizhar, Sarath, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Characterizing Large Language Model Geometry Helps Solve Toxicity Detection and Generation
von: Balestriero, Randall, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PLATE: Plasticity-Tunable Efficient Adapters for Geometry-Aware Continual Learning
von: Cosentino, Romain
Veröffentlicht: (2026)

W&D:Scaling Parallel Tool Calling for Efficient Deep Research Agents
von: Lin, Xiaoqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Autoverse: An Evolvable Game Language for Learning Robust Embodied Agents
von: Earle, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reasoning Curriculum: Bootstrapping Broad LLM Reasoning from Math
von: Pang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asynchronous Tool Usage for Real-Time Agents
von: Ginart, Antonio A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

CRMArena: Understanding the Capacity of LLM Agents to Perform Professional CRM Tasks in Realistic Environments
von: Huang, Kung-Hsiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CRMArena-Pro: Holistic Assessment of LLM Agents Across Diverse Business Scenarios and Interactions
von: Huang, Kung-Hsiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PRACT: Optimizing Principled Reasoning and Acting of LLM Agent
von: Liu, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enabling High Data Throughput Reinforcement Learning on GPUs: A Domain Agnostic Framework for Data-Driven Scientific Research
von: Lan, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Expert Failures Improves LLM Agent Tuning
von: Lan, Li-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Talk Isn't Always Cheap: Understanding Failure Modes in Multi-Agent Debate
von: Wynn, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Player Enjoyment with a Two-Tier DRL and LLM-Based Agent System for Fighting Games
von: Wang, Shouren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AgentLite: A Lightweight Library for Building and Advancing Task-Oriented LLM Agent System
von: Liu, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compensate Quantization Errors: Make Weights Hierarchical to Compensate Each Other
von: Gao, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can AI Models Direct Each Other? Organizational Structure as a Probe into Training Limitations
von: Liu, Rui
Veröffentlicht: (2026)

Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning
von: Liao, Baohao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When AI Agents Teach Each Other: Discourse Patterns Resembling Peer Learning in the Moltbook Community
von: Chen, Eason, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enterprise Deep Research: Steerable Multi-Agent Deep Research for Enterprise Analytics
von: Prabhakar, Akshara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Where LLM Agents Fail and How They can Learn From Failures
von: Zhu, Kunlun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Talk is Cheap, Communication is Hard: Dynamic Grounding Failures and Repair in Multi-Agent Negotiation
von: Yao, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Principled Approximation Methods for Efficient and Scalable Deep Learning
von: Savarese, Pedro
Veröffentlicht: (2025)

SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents
von: Nguyen, Xuan-Phi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bootstrapping LLM-based Task-Oriented Dialogue Agents via Self-Talk
von: Ulmer, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM Echo Chamber: personalized and automated disinformation
von: Ma, Tony
Veröffentlicht: (2024)

The Echo Chamber Multi-Turn LLM Jailbreak
von: Alobaid, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Guide-LLM: An Embodied LLM Agent and Text-Based Topological Map for Robotic Guidance of People with Visual Impairments
von: Song, Sangmim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PrefixGuard: From LLM-Agent Traces to Online Failure-Warning Monitors
von: Huang, Xinmiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PerfCodeGen: Improving Performance of LLM Generated Code with Execution Feedback
von: Peng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Numbers Start Talking: Implicit Numerical Coordination Among LLM-Based Agents
von: Buscemi, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time to Talk: LLM Agents for Asynchronous Group Communication in Mafia Games
von: Eckhaus, Niv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Talking with Tables for Better LLM Factual Data Interactions
von: Oh, Jio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When AI Agents Learn from Each Other: Insights from Emergent AI Agent Communities on OpenClaw for Human-AI Partnership in Education
von: Chen, Eason, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LoCoBench-Agent: An Interactive Benchmark for LLM Agents in Long-Context Software Engineering
von: Qiu, Jielin, et al.
Veröffentlicht: (2025)