给多智能体系统贴上模型家族标签后，群体沿标签分裂，决策轮次与token消耗上升、成功率从96%降至81%
该研究在两种无利害关系的合作博弈（Leader Election、Exclusion）和GPQA-Diamond推理基准上，用9至25个来自最多五个开源权重模型家族的智能体做实验，发现当智能体知道彼此所属的模型家族时，交互图会沿该标签分裂成派系（factionalism），且这种分裂跟随被展示的标签而非真实架构——打乱标签或换成中性颜色标签仍会分裂，去掉标签则消失；在严格合作任务中，带标签的群体平均多花30%轮次和55%的token才达成决定，成功率从96%降到81%。