50个无状态LLM智能体在局部可见同伴下更新预测，研究识别出同步、扭曲与嵌合三类集体状态，并发现推理努力与通信拓扑分别控制协调的不同方面
该研究让N=50个无状态LLM智能体仅根据局部可见同伴更新预测，并用全局与局部一致性度量刻画其行为，识别出同步、扭曲（局部有序但全局不一致）和嵌合（一致与不一致子群共存）三种集体状态；提高gpt-5-mini的推理努力会把面板从多变、常碎片化的结果推向局部有序的扭曲状态，而提高通信连通性则推动其走向全局同步，且低空间异质性并不保证全局共识——在Delta Z低于0.03的试验中仍有40%在最后20轮保持扭曲构型。