研究：LLM智能体链中上游影响与下游重锚定

一项发表于 arXiv 的研究发现，在台湾 2025 年 32 个罢免案场景中，向单个 LLM 智能体注入十条真实 Threads 评论，可使其立场朝注入方向偏移 +0.171。 该偏移沿智能体链传递到第三个智能体时减少逾一半；但若每条评论都直接呈现给每个智能体，偏移保留更多。接收方会按自身证据解读比例折减继承的立场，而非回归中立。作者 Chun-Yu Hsu、Lun-Wei Ku、Chung-Chi Chen 称，工作流的信息架构——来源访问、交接格式以及由哪个模型读取不可信内容——决定协同操纵能有多少传导至末端。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。