ArgRE：以Dung式論證強化多代理需求協商與可追溯性
隨著軟體系統愈發複雜，需在多項品質屬性間權衡。ArgRE將Dung式抽象論證導入多代理需求協商，將提案、檢討與精修建模為論點，並用有向攻擊關係表示衝突，採grounded與preferred語義計算被接受論點集合。評估顯示ArgRE提供論點層級可追溯性，決策理由評分顯著優於啟發式基線，合規涵蓋率亦明顯提升。
ArgRE：用論證驅動的多代理需求協商
隨著軟體系統愈發複雜，需求間常出現難以調和的品質衝突。ArgRE在多代理框架的協商階段引入Dung式抽象論證，把每個提案、檢討與精修建為論點，並以有向攻擊關係表示衝突，採grounded與preferred語義決定被接受的論點集合。
此管線同時整合KAOS目標建模、多層驗證與標準導向的產出，讓需求協商產物具備更好的一致性與可審計性。研究以五個涵蓋安全關鍵、金融與資訊系統的案例評估ArgRE表現，結果顯示ArgRE在論點層級提供了現有框架缺乏的可追溯性；獨立評估者在決策理由上給予ArgRE顯著更高分（4.32對3.07，p<0.001），語意保留以BERTScore F1達94.9%，合規覆蓋率達84.7%，均優於啟發式基線。
結構分析指出，預設的兩兩配對協商協定通常產生無環有向圖，使grounded與preferred語義一致；而加入跨對仲裁會引入可控循環，導致兩種語義出現可預期的分歧，為設計協商協定提供了操作性指引。
延伸閱讀
- 比較大型語言模型代理通訊協議：工具整合、多代理與混合架構基準報告
- KompeteAI：以檢索增強生成（RAG）與合併運算子加速的多代理 AutoML 平台
- CoFEE：透過結構化提示驅動 LLM 的因果導向特徵發現
原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
