12 Angry AI Agents: Evaluating Multi-Agent LLM Decision-Making Through Cinematic Jury Deliberation

Sociedad, cultura y comportamiento colectivo2026arXivRevisión editorial aprobada

Autores: Ahmet Bahaddin Ersoz

Palabras clave: Multi-agent systems, Collective behavior, Social simulation

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Autores
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Hallazgos
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Limitaciones
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Evidencias

Resumen editorial

Español

AutoGen SelectorGroupChat coordina doce jurados con expediente y personas del film. GPT-4o y Llama-4-Scout se cruzan con baseline, prompt open-minded y ausencia de voto inicial, tres repeticiones por celda, temperatura .9 y máximo 150 turnos con parada tras tres rondas sin cambios. Se registran votos, cascadas, turnos y orden de flips.

18 ejecuciones, N=3 por cada una de seis celdas. No hay jurado humano comparable; la trayectoria de una película funciona como referencia narrativa. 17 de 18 ejecuciones terminaron sin unanimidad. GPT-4o promedió 1.0, .7 y 1.0 cambios de voto por condición. Llama promedió 2.0, 3.3 y 6.0 cambios. Solo una ejecución de Llama sin voto inicial llegó a NOT_GUILTY.

Solo se prueban dos modelos y N=3. Una película no es ground truth de deliberación humana. El selector LLM es un confusor no controlado. No se conocen los detalles de RLHF necesarios para probar la hipótesis central. La temperatura .9 y el prompt de persona también afectan rigidez. No demuestra que RLHF cause rigidez. No establece que Llama delibere como humanos. No generaliza a otros casos, orquestadores o modelos.

English

AutoGen SelectorGroupChat coordinates twelve jurors with the film case and personas. GPT-4o and Llama-4-Scout are crossed with baseline, an open-minded prompt, and no initial vote, with three replications per cell, temperature .9, and a 150-turn maximum with stopping after three unchanged rounds. Votes, cascades, turns, and flip order are recorded.

18 runs, N=3 in each of six cells. There is no comparable human jury; one films trajectory serves as the narrative reference. 17 of 18 runs ended without unanimity. GPT-4o averaged 1.0, .7, and 1.0 vote changes by condition. Llama averaged 2.0, 3.3, and 6.0 changes. Only one Llama run without an initial vote reached NOT_GUILTY.

Only two models and N=3 are tested. A film is not ground truth for human deliberation. The LLM selector is an uncontrolled confound. RLHF details needed to test the central hypothesis are unavailable. Temperature .9 and persona prompting also affect rigidity. It does not demonstrate that RLHF causes rigidity. It does not establish that Llama deliberates like humans. It does not generalize to other cases, orchestrators, or models.

Pregunta de investigación

¿Reproducen doce agentes persona-condicionados la persuasión minoría-mayoría de 12 Angry Men, y cambia la flexibilidad entre GPT-4o y Llama-4-Scout?

Método

AutoGen SelectorGroupChat coordina doce jurados con expediente y personas del film. GPT-4o y Llama-4-Scout se cruzan con baseline, prompt open-minded y ausencia de voto inicial, tres repeticiones por celda, temperatura .9 y máximo 150 turnos con parada tras tres rondas sin cambios. Se registran votos, cascadas, turnos y orden de flips.

Muestra: 18 ejecuciones, N=3 por cada una de seis celdas. No hay jurado humano comparable; la trayectoria de una película funciona como referencia narrativa.

Hallazgos

  • 17 de 18 ejecuciones terminaron sin unanimidad.
  • GPT-4o promedió 1.0, .7 y 1.0 cambios de voto por condición.
  • Llama promedió 2.0, 3.3 y 6.0 cambios.
  • Solo una ejecución de Llama sin voto inicial llegó a NOT_GUILTY.

Limitaciones

  • Solo se prueban dos modelos y N=3.
  • Una película no es ground truth de deliberación humana.
  • El selector LLM es un confusor no controlado.
  • No se conocen los detalles de RLHF necesarios para probar la hipótesis central.
  • La temperatura .9 y el prompt de persona también afectan rigidez.

Qué no demuestra

  • No demuestra que RLHF cause rigidez.
  • No establece que Llama delibere como humanos.
  • No generaliza a otros casos, orquestadores o modelos.

Trazabilidad

Alcance: Texto completo

Versión: arxiv; 17-page full text reviewed 2026-07-18

Fuente consultada: https://arxiv.org/abs/2605.01986

Revisión: Codex full-text and visual 17-page methodological, statistical and claim-boundary review, 2026-07-18

Aprobación: Codex fidelity pass, 2026-07-18

Modelos evaluados

  • GPT-4o
  • Llama-4-Scout
  • AutoGen selector

Instrumentos y métricas

  • 12 Angry Men jury benchmark
  • Vote-change timeline
  • Spearman flip-order comparison

Datos utilizados

  • 18 deliberation transcripts

Evidencia y localización

  • Pregunta, método, resultados y discusión: Texto completo, pp. 1-17, revisado visualmente el 18/07/2026
  • Cifras, tablas, figuras y límites: PDF primario sha256 a0c90a62f7b93c46c26e9f93ac11fa217fc4c0ce26d01c920cf3f6362ac271b9; secciones de método, resultados, limitaciones y apéndices
  • Decisión editorial y frontera de afirmaciones: Ficha crítica article-417, contraste integral de 17 páginas