用于多智能体诊断、协调与通信的可微模态逻辑

随着多智能体AI系统从简单的聊天机器人发展为自主群体，调试语义失败需要对知识、信念、因果关系和义务进行推理，而这正是模态逻辑所设计的形式化内容。然而，传统模态逻辑需要手动指定在实际系统中未知或动态的关系结构。本文介绍了通过模态逻辑神经网络（MLNNs）实现的可微模态逻辑（DML），使系统能够仅从行为数据中学习信任网络、因果链和监管边界。文章提出了一个统一的神经符号调试框架，涵盖四个模态：认识论（信任谁）、时间（事件何时导致故障）、道义（允许哪些动作）和信念（如何解释智能体的信心）。每个模态均在具体的多智能体场景中进行了演示，包括从外交游戏中发现欺骗性联盟到检测LLM幻觉，并展示了如何将逻辑矛盾转化为可学习的优化目标。关键贡献包括：（1）可解释的学习结构，其中信任和因果关系是显式参数而非不透明嵌入；（2）通过可微分公理注入知识以指导稀疏数据下的学习；（3）组合多模态推理，结合认识论、时序和道义约束；以及（4）适用于监控、主动控制和通信的多智能体系统的实际部署模式。所有代码均以可执行的Jupyter Notebook形式提供。