随着大型语言模型的引入，多智能体系统（MAS）能够通过协作推理解决复杂的长期任务。然而，这种集体智能本质上是脆弱的，单一的逻辑谬误可能迅速传播并导致系统性失败。目前大多数研究依赖于事后失败分析，限制了实时干预的能力。为了解决这一问题，提出了PROMAS框架，利用马尔可夫转移进行预测性错误分析。PROMAS提取因果增量特征以捕捉语义位移，并将其映射到量化的向量马尔可夫空间，以将推理建模为概率转移。通...