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wiki/concepts/Consensus-Voting-Pattern.md

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-title: "Consensus Voting Pattern"
-type: concept
-tags: []
-sources: []
-last_updated: 2026-04-25
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-
-# Consensus Voting Pattern
-
-## 定义
-多智能体系统的共识投票模式——将同一任务分配给N个LLM，选取出现次数最多的答案作为最终结果。
-
-## 核心公式
-若单个模型幻觉概率为 P，则N个模型同时幻觉相同谎言的概率为 P^N。
-- 示例：P=0.2（20%幻觉率），N=3 → 0.2³ = 0.008（0.8%）
-
-## 核心机制
-1. **Spawn N LLMs**：N需要通过试验找到成本与可靠性的平衡点
-2. **Fan out work**：给所有Agent完全相同的任务
-3. **Fan in results**：选取最常见的答案
-
-## 关键要求
-- Agent之间**无反馈回路**，否则群体思维（Groupthink）和从众效应会扭曲结果
-- 理想情况下各Agent使用不同模型，降低思维同质化风险
-- 实验应像盲测一样进行
-
-## 适用场景
-- 事实核查（Fact-checking）
-- 分类任务（如"这是垃圾邮件吗？"）
-
-## 缺点
-成本高——本质上是将同一任务分配给多个Agent，ROI需根据任务和失败成本计算。
-
-## 来源
-- [[multi-agent-system-reliability]]
-- [[Composite SLO]]（概率公式类比）
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+title: "Consensus Voting Pattern"
+type: concept
+tags: []
+sources: []
+last_updated: 2026-04-25
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+# Consensus Voting Pattern
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+## 定义
+多智能体系统的共识投票模式——将同一任务分配给N个LLM，选取出现次数最多的答案作为最终结果。
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+## 核心公式
+若单个模型幻觉概率为 P，则N个模型同时幻觉相同谎言的概率为 P^N。
+- 示例：P=0.2（20%幻觉率），N=3 → 0.2³ = 0.008（0.8%）
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+## 核心机制
+1. **Spawn N LLMs**：N需要通过试验找到成本与可靠性的平衡点
+2. **Fan out work**：给所有Agent完全相同的任务
+3. **Fan in results**：选取最常见的答案
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+## 关键要求
+- Agent之间**无反馈回路**，否则群体思维（Groupthink）和从众效应会扭曲结果
+- 理想情况下各Agent使用不同模型，降低思维同质化风险
+- 实验应像盲测一样进行
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+## 适用场景
+- 事实核查（Fact-checking）
+- 分类任务（如"这是垃圾邮件吗？"）
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+## 缺点
+成本高——本质上是将同一任务分配给多个Agent，ROI需根据任务和失败成本计算。
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+## 来源
+- [[multi-agent-system-reliability]]
+- [[Composite SLO]]（概率公式类比）