AI रिपोर्ट्स · Stanford Digital Economy Lab · 2026-10-29 · शोध पत्र
मल्टी-यूज़र लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंट - Stanford Digital Economy Lab
मूल शीर्षक: Multi-User Large Language Model Agents - Stanford Digital Economy Lab
LLM-आधारित एजेंट योजना बनाने और निर्णय लेने में सहायक के रूप में तेज़ी से इस्तेमाल हो रहे हैं, लेकिन अधिकतर को एक ही उपयोगकर्ता की सेवा के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जाता है। जब वे टीम वर्कफ़्लो में आते हैं, तो उन्हें अलग-अलग भूमिकाओं और अधिकारों वाले कई उपयोगकर्ताओं की सेवा करनी होती है, जिससे टकराव, सूचना की असमानता और गोपनीयता संबंधी समस्याएँ पैदा होती हैं। यह अध्ययन ऐसे बहु-उपयोगकर्ता एजेंटों की पहली व्यवस्थित जाँच प्रस्तुत करता है, जिसमें निर्देशों का पालन, गोपनीयता की रक्षा और समन्वय परखे गए हैं, और पाया गया कि अग्रणी LLM परस्पर विरोधी उद्देश्यों के बीच स्थिर प्राथमिकताएँ बनाए रखने में संघर्ष करते हैं, बहु-चरणीय बातचीत में अधिक गोपनीयता उल्लंघन दिखाते हैं, और जब समन्वय के लिए बार-बार जानकारी जुटाना ज़रूरी हो तो अक्षम हो जाते हैं।