多智能体LLM的博弈论协调框架

这篇论文的野心在于解决一个被忽视的基础问题：现有AutoGPT、MetaGPT等多智能体框架的反思机制全是启发式的，没有收敛保证。作者用双层博弈把orchestrator和workers的交互严格化，bounded coupling的假设让局部更新变成近似势博弈，这是能算出均衡的。

工程上值得关注两点：一是evaluation gate引入了外部验证（类似SWE-bench的真实执行反馈），这比纯LLM自评可靠得多；二是SRMA算法的收敛率还没在摘要里给，需要看正文才知道能扩展到几个agent。代码如果开源，做coding agent的团队可以直接替换掉现有的reflection模块。