前沿 LLM 智能体经济中的信息极限与吸引子动力学：一项预注册测试
英文标题：Information Limits and Attractor Dynamics in Economies of Frontier LLM Agents: A Pre-Registered Test
本研究进行了一项预注册的两部分实验，使用 Claude Opus 4.8 等前沿语言模型构建小型智能体经济，测试关于耦合多智能体系统的两个定量预测。实验聚焦于财富增长的信息论容量区域及其系统动态行为，通过严格对照验证信息处理极限如何约束智能体的集体表现与演化轨迹。该研究为开发者理解多智能体系统的可扩展性边界及复杂经济学中的信息瓶颈提供了重要的实证依据。
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摘要
我们报告了一项预注册的两部分实验，该实验针对由前沿语言模型智能体（Claude Opus 4.8）构成的小型经济展开。实验旨在测试关于耦合多智能体系统的两个定量预测：一是财富增长的信息论容量区域，二是系统在相空间中的吸引子动态结构。通过精确控制智能体的信息获取与交互约束，研究量化了信息处理速率与集体经济表现之间的函数关系，并识别出多智能体协作与竞争涌现出的稳态吸引子。这些发现不仅验证了信息论在分析 LLM 多智能体系统时的适用性，也为构建可预测、可解释的自主智能体生态提供了理论基础与实验框架。
BibTeX 引用信息
bibtex @article{arXiv:2607.06001v1, title={Information Limits and Attractor Dynamics in Economies of Frontier LLM Agents: A Pre-Registered Test}, author={[作者信息待补充]}, journal={arXiv preprint}, volume={arXiv:2607.06001v1}, year={2026}, note={Announce Type: new} }
本文为预印本，发布于 arXiv:2607.06001v1。如需引用，请使用上述 BibTeX 格式，并关注后续同行评审版本的更新。
可用性与数据
文中所述实验设计与数据遵循预注册方案，相关代码与提示词集将在正式发表后于指定仓库公开，以确保可复现性。对多智能体经济模拟感兴趣的开发者可关注后续的开源工具包与基准测试发布。
更多正文细节将在全文获取后补充。当前内容基于已提供的标题与摘要整理。
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