生产环境中的多智能体系统会不断更换成员，前提是假设能够完成同一角色的智能体是可互换的。我们对这一假设进行实验验证。每种设置下独立构建八支团队，所有团队均基于同一基础模型，任务相同。每个智能体在十轮形成阶段中保留私有笔记本，随后在角色匹配的前提下在不同团队之间交换智能体，并在未见任务上评估变化。我们设计了一个安慰剂对照组：仅模拟更换名单带来的干扰，而不实际更换成员。实验结果显示，交换对任务得分影响不大，但每单位进度的通信量提升了 16%~63%。在 Hanabi 中，交换后的智能体比完全没有经验的智能体更昂贵，说明其与原伙伴共同学习的约定产生了干扰。Collab-Overcooked 实验中，当负责设定议程的智能体被替换时，额外的通信主要来自留下的那一方。三项消融实验分别针对基础模型、解码温度和形成长度进行，发现交换惩罚与独立形成的团队之间的漂移程度同步变化。贪婪解码同时降低了两者；将团队历史长度加倍则同时提升两者。总体结论是，智能体在任务结果上具有一定的可替代性，但在协同效率上差异显著，且形成历史越长，交换带来的负面效应越大。
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