Abstract
マルチエージェント・ディベート（MAD）システムでは、性能向上がしばしば報告されます。しかし、議論プロトコル（例：エージェント数、ラウンド数、集約ルール）は固定されることが多く、一方でモデルに関する要因が変動するため、プロトコルの効果とモデルの効果を切り分けることが困難です。そこで、これらの効果を分離するために、3つの主要プロトコル、Within-Round（WR；エージェントは現在のラウンドの貢献のみを参照）、Cross-Round（CR；完全な過去ラウンドの文脈を参照）、および新規のRank-Adaptive Cross-Round（RA-CR；外部のジャッジモデルにより各ラウンドでエージェントを動的に再順序付けし、1体を黙らせる）を、No-Interactionベースライン（NI；仲間の可視性のない独立応答）に対して比較します。制御されたマクロ経済のケーススタディ（20の多様なイベント、5つのランダムシード、マッチさせたプロンプト／デコーディング）では、RA-CRはCRよりも速い収束を達成し、WRはピア参照（他者への言及）がより高く、NIはArgument Diversity（議論の多様性）を最大化します（主要プロトコル間で不変）。これらの結果は、相互作用（ピア参照率）と収束（コンセンサス形成）の間にトレードオフがあることを示し、プロトコル設計が重要であることを裏付けます。コンセンサスが優先される場合、RA-CRが他を上回ります。
