โปรโตคอล Consilium เป็นสถาปัตยกรรมที่พัฒนาต่อยอดมาจาก Byzantine Fault Tolerance (BFT) โดยเน้นไปที่การให้โมเดล AI หลายตัวมาถกเถียงกัน แทนที่จะมองหาความเห็นพ้องต้องกันเพียงอย่างเดียว โปรโตคอลนี้จะมองว่าความขัดแย้งระหว่างโมเดลคือ 'สัญญาณ' สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล แนวทางใหม่นี้ได้แยก 'ตัวแบบ' (Language Model) ออกจาก 'บทบาทการคิด' (Cognitive Persona)
ผลการทดสอบจากการหารือกว่า 1,400 เซสชันแสดงให้เห็นว่า โมเดลราคาถูกที่มีบทบาทการคิดที่เหมาะสมสามารถให้ผลลัพธ์เชิงวิเคราะห์ได้ใกล้เคียงกับโมเดลระดับสูงที่มีราคาแพงกว่ามาก นอกจากนี้ โปรโตคอลยังสามารถตรวจพบ 'จุดบอดเชิงปัญญา' (Epistemic blind spots) ที่เกิดจากการฝึกฝนแบบ RLHF โดยเฉพาะในหัวข้อที่มีความละเอียดอ่อนหรืองานด้าน AI Safety ซึ่งโมเดลปกติมักจะมีอคติที่ถูกปลูกฝังมา
