深度分析 Multi-Agent 系統正確性成本分析：如何佈署強大校正器以優化共識誤差？ 在多代理系統中，使用少數強大模型校正大量廉價模型已成趨勢。本研究將代理群體建模為圖共識，提出一套成本耦合的校正模型，證明錯誤減少量具備次模性，讓貪婪演算法能高效找出最佳佈署位置與數量。研究發現校正策略取決於任務的成本品質曲率，對事實驗證應分散佈署，而程式碼追蹤則傾向集中投資，為 AI 系統的預算配置提供理論基礎。
