本研究提出了一种基于原理的多代理提示策略，用于文本分类。该方法通过多个大型语言模型独立生成候选原理并合并结果，显著提升了分类性能，优于传统提示技术，降低了推理成本并提高了分类精度。

不仅仅是演示，教我原理：一种基于原理的多代理提示策略用于文本分类
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