速報 動態語意建立揭示多代理協商缺口：LLM 多回合資源分配失靈 研究以一個迭代式多回合協商遊戲檢驗多代理大型語言模型（LLM）的互動能力。兩名代理人在共享資源上為各自私人專案協商，可驗證共同最優解；然而實驗發現，多數代理組合無法收斂到帕雷托最優。研究識別出四種失敗型態：缺乏共享互動歷史導致協調崩解；累積上下文引發僵化錨定；偏好表面公平（平均分）取代報酬最大化；
