大语言模型的幻觉（Hallucination）问题一直是制约其在关键领域应用的主要障碍。在医学、法律、金融等对可靠性要求极高的场景中，任何虚假或不准确的响应都可能带来严重后果[^1]。
传统方法如 Chain-of-Thought（CoT）和 Self-Consistency 依赖单一 Agent 的视角，存在固有的局限性：有限的 diversity 可能忽略替代推理路径，且无法有效识别自身错误。
多智能体辩论（Multi-Agent Debate，MAD）范式应运而生[^2]。其核心思想受到人类认知中结构化讨论的启发：多个 Agent 独立对查询进行推理，然后通过结构化交互互相批判彼此的输出，激励对抗性对话和迭代精炼。这种交互鼓励多样化的推理路径和视角转换，使 Agent 能够从错误的初始答案中恢复，从而往往优于单 Agent 系统。
MAD 的运作包含两个关键特征[^2]：
协作精炼（Collaborative Refinement）：各 Agent 在每轮中共享并行采样的上下文结果，联合精炼响应。
多样化探索（Diverse Exploration）：特别利用不同的 Agent 配置进行多样化探索。
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