Makrodynamik‑Theorie für LLM‑gesteuerte Agenten: Eine detaillierte Balance

Key Takeaway

In der Studie wird gezeigt, dass LLM‑gesteuerte Agenten eine detaillierte Balance ihrer Übergänge aufweisen, die auf einer universellen, modellunabhängigen Potentialfunktion basiert. Dieses Ergebnis legt den Grundstein für eine theoretische Makrodynamik von KI‑Agenten, indem experimentelle Messungen von Übergangswahrscheinlichkeiten genutzt werden und die zugrunde liegende Theorie präzise.

Summary

• LLM‑angetriebene Agenten gewinnen als leistungsstarkes Paradigma zur Lösung komplexer Aufgaben an Bedeutung.
• Fehlender theoretischer Rahmen zur Erklärung und Vereinheitlichung ihrer Makrodynamik.
• Prinzip der kleinsten Wirkung zur Abschätzung der zugrunde liegenden Generationsrichtung von LLMs innerhalb von Agenten.
• Experimentelle Messung von Übergangswahrscheinlichkeiten bestätigt detaillierte Balance der Übergänge.
• LLM‑Generierung erfolgt durch implizites Erlernen einer Klasse potenzieller Funktionen, die über verschiedene Architekturen und Prompt‑Vorlagen hinweg gelten.
• Erstes empirisches Beispiel einer makroskopischen physikalischen Gesetzmäßigkeit im generativen Verhalten von LLMs.
• Ziel: Etablierung einer Makrodynamik‑Theorie für komplexe KI‑Systeme zur Messbarkeit und Vorhersagbarkeit.
• Paper umfasst 20 Seiten, 12 Abbildungen und 5 Tabellen.
• Autoren: Zhuo‑Yang Song, Qing‑Hong Cao, Ming‑xing Luo und Hua Xing Zhu.
• Eingereicht am 10. Dezember 2025 über arXiv, Kategorien Machine Learning, Statistical Mechanics, Artificial Intelligence, etc.

Autoren

Zhuo‑Yang Song, Qing‑Hong Cao, Ming‑xing Luo und Hua Xing Zhu.

Quelle

https://arxiv.org/abs/2512.10047