AI Agent

Agentic AI Framework for Individuals with Disabilities and Neurodivergence: A Multi-Agent System for Healthy Eating, Daily Routines, and Inclusive Well-Being

具有残疾和神经多样性个体的代理AI框架：一个用于健康饮食、日常习惯和包容性福祉的多代理系统

Salman Jan, Toqeer Ali Syed, Gohar Ali, Ali Akarma, Mohammad Riyaz Belgaum, Ahmad Ali

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种多代理系统，通过个性化营养、适应性调度、食品指导和生理监测等代理，为残疾和神经多样性个体提供健康饮食、日常习惯和包容性福祉的AI框架。

Comments Presented at International Conference on Business and Digital Technology, Bahrain, Springer Nature, 27 November 2025

From homeostasis to resource sharing: Biologically and economically aligned multi-objective multi-agent gridworld-based AI safety benchmarks

从稳态到资源共享：生物和经济对齐的多目标多智能体网格世界基于AI安全基准

Roland Pihlakas

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出生物和经济对齐的多目标多智能体网格世界基准，用于评估AI安全中的稳态、 diminishing returns、可持续性和资源共享等关键问题。

Comments 21 pages, 13 figures, 2 tables

Peer-to-Peer Energy Trading in Dairy Farms using Multi-Agent Reinforcement Learning

基于多智能体强化学习的奶牛场点对点能源交易

Mian Ibad Ali Shah, Marcos Eduardo Cruz Victorio, Maeve Duffy, Enda Barrett, Karl Mason

机构 * School of Computer Science, College of Science and Engineering, University of Galway（Galway大学计算机科学学院） ； School of Engineering, College of Science and Engineering, University of Galway（Galway大学工程学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究利用多智能体强化学习和点对点能源交易，降低奶牛场电力成本和高峰负荷需求，提升能源管理效率。

Comments 51 pages, 7 figures, 11 tables, Preprint of the article published in Applied Energy: Shah, M.I.A., Victorio, M.E.C., Duffy, M., Barrett, E. and Mason, K. (2026). Peer-to-peer energy trading in dairy farms using multi-agent reinforcement learning. Applied Energy, 402, 127041. doi:10.1016/j.apenergy.2025.127041

Journal ref Applied Energy (2026), 402, 127041

Emergent Coordination and Phase Structure in Independent Multi-Agent Reinforcement Learning

独立多智能体强化学习中的涌现协调与相结构

Azusa Yamaguchi

机构 * School of Physics and Astronomy University of Edinburgh（物理与天文学学院 英格兰爱丁堡大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究通过分析独立多智能体强化学习中的协调与相结构，揭示了规模、密度和内核漂移之间的相互作用对多智能体学习系统动态的影响。

Comments 22 pages, 19 figures

AutoPatch: Multi-Agent Framework for Patching Real-World CVE Vulnerabilities

AutoPatch：多智能体框架用于修补现实世界中的CVE漏洞

Minjae Seo, Wonwoo Choi, Myoungsung You, Seungwon Shin

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 AutoPatch通过多智能体框架高效修补LLM生成代码中的CVE漏洞，实现高准确率和低成本的漏洞修复

Comments 19 pages, double column, 9 figures. Under submission

A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures

面向大语言模型驱动的AI代理通信的综述：协议、安全风险及防御措施

Dezhang Kong, Shi Lin, Zhenhua Xu, Zhebo Wang, Minghao Li, Yufeng Li, Yilun Zhang, Hujin Peng, Xiang Chen, Zeyang Sha, Yuyuan Li, Changting Lin, Xun Wang, Xuan Liu, Ningyu Zhang, Chaochao Chen, Chunming Wu, Muhammad Khurram Khan, Meng Han

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)

AI总结 本文综述了由大语言模型驱动的AI代理通信的安全问题，提出定义、分类框架及防御措施，通过实验揭示通信漏洞并探讨未来研究方向。

Comments 48 pages, 18 figures

Agentic AI Framework for Cloudburst Prediction and Coordinated Response

云暴预测与协调响应的代理AI框架

Toqeer Ali Syed, Sohail Khan, Salman Jan, Gohar Ali, Muhammad Nauman, Ali Akarma, Ahmad Ali

机构 * Islamic University of Madinah（麦地那伊斯兰大学） ； Effat College of Engineering（Effat工程学院） ； Effat University（Effat大学） ； Faculty of Computer Studies（计算机研究学院） ； Arab Open University-Bahrain（巴林阿拉伯开放大学） ； kingdom university（王国大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出一种代理AI框架，用于预测云暴并协调响应，通过多代理系统提升预测可靠性与预警提前量，实现可扩展的气候韧性。

Comments Presented at International Conference on Business and Digital Technology, Bahrain, Springer Nature, 27 November 2025

Formal Verification of Probabilistic Multi-Agent Systems for Ballistic Rocket Flight Using Probabilistic Alternating-Time Temporal Logic

基于概率交替时间时序逻辑的球形火箭飞行概率多智能体系统形式化验证

Damian Kurpiewski, Jędrzej Michalczyk, Wojciech Jamroga, Jerzy Julian Michalski, Teofil Sidoruk

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)

AI总结 本研究提出基于概率交替时间时序逻辑的验证方法，用于验证弹道火箭飞行轨迹的安全性，通过整合真实飞行数据和环境随机性分析，确保任务安全并维持科学目标。

Agentic AI Framework for Smart Inventory Replenishment

智能库存补货的代理AI框架

Toqeer Ali Syed, Salman Jan, Gohar Ali, Ali Akarma, Ahmad Ali, Qurat-ul-Ain Mastoi

机构 * Faculty of Computer and Information System（计算机与信息系统学院） ； Islamic University of Madinah（麦地那伊斯兰大学） ； School of Computer Science and Creative Technologies（计算机科学与创意技术学院） ； University of the West of England（英格兰西部大学） ； Faculty of Computer Studies（计算机研究学院） ； Arab Open University（阿拉伯开放大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出一种代理AI框架，用于智能库存补货，通过需求预测、供应商优化和多代理谈判，减少缺货和库存成本，提升产品周转效率。

Comments Presented at International Conference on Business and Digital Technology, Bahrain, Springer Nature, 27 November 2025

Beyond Component Strength: Synergistic Integration and Adaptive Calibration in Multi-Agent RAG Systems

超越组件强度：多智能体RAG系统中的协同整合与自适应校准

Jithin Krishnan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究探讨了多智能体RAG系统中组件协同整合的重要性，发现通过混合检索、集合验证和自适应阈值等技术的协同作用，可显著降低退避率并减少幻觉，强调了标准化度量和自适应校准的必要性。

Comments 10 pages, 4 figures

A Computable Game-Theoretic Framework for Multi-Agent Theory of Mind

一个可计算的游戏理论框架用于多智能体理论 of mind

Fengming Zhu, Yuxin Pan, Xiaomeng Zhu, Fangzhen Lin

机构 * Fengming Zhu, Yuxin Pan, Xiaomeng Zhu, Fangzhen Lin（作者） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于游戏理论的可计算框架，用于多智能体的理论 of mind，结合有限理性决策与统计技术实现计算可行性。

Comments Ongoing work. A preliminary version has been accepted by the AAAI 2026 Theory of Mind for AI (ToM4AI) Workshop

Energy Efficient Sleep Mode Optimization in 5G mmWave Networks via Multi Agent Deep Reinforcement Learning

通过多智能体深度强化学习优化5G毫米波网络的节能睡眠模式

Saad Masrur, Ismail Guvenc, David Lopez Perez

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC（北卡罗来纳州立大学电气与计算机工程系） ； Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain（瓦伦西亚理工大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于多智能体深度强化学习的MARL-DDQN方法，用于优化5G毫米波网络的节能睡眠模式，实现更高的能效和吞吐量公平性。

Comments This is an updated version of my preprint available on TechRxiv. Don't flag it as plagiarism. I wanna post my paper on arxiv

Smart Traffic Signals: Comparing MARL and Fixed-Time Strategies

智能交通信号：比较MARL和固定时间策略

Saahil Mahato

机构 * Keele University（基尔大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过比较MARL与固定时间策略，展示了MARL在优化交通信号协调方面的有效性，显著降低了等待时间和提高了通行效率。

MATCH: Engineering Transparent and Controllable Conversational XAI Systems through Composable Building Blocks

MATCH：通过可组合的构建块工程透明和可控的对话XAI系统

Sebe Vanbrabant, Gustavo Rovelo Ruiz, Davy Vanacken

机构 * Hasselt University - Flanders Make, Digital Future Lab（哈塞尔特大学-佛兰德斯制造，数字未来实验室） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MATCH框架通过可组合的构建块实现对话XAI系统的透明和可控，促进解释性在交互系统中的整合。

Comments Submitted Version accepted for publication in an LNCS Volume "Engineering Interactive Computer Systems - EICS 2025 - International Workshops and Doctoral Consortium"

Collaborative Large Language Model Inference via Resource-Aware Parallel Speculative Decoding

通过资源感知的并行推测解码实现协作式大语言模型推理

Jungyeon Koh, Hyun Jong Yang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种统一框架，通过多智能体深度强化学习优化用户关联和资源分配，实现高效的并行推测解码，减少端到端延迟28%以上，提升移动边缘计算中大语言模型服务的性能。

Time-to-reach Bounds for Verification of Dynamical Systems Using the Koopman Spectrum

基于Koopman谱的动力系统可达性验证的时间到达界

Jianqiang Ding, Shankar A. Deka

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出基于Koopman谱的可达性验证方法，通过时间到达界估计实现非线性系统的可达性验证，适用于复杂和高维系统。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Impure Simplicial Complex and Term-Modal Logic with Assignment Operators

不纯单纯复形与带有赋值运算的术语模态逻辑

Yuanzhe Yang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出一种带有赋值运算的术语模态逻辑，用于解决不纯单纯复形中死亡智能体表达式的问题，并通过双射概念证明两种语义等价，同时提供完整的公理化体系。

Comments In Proceedings TARK 2025, arXiv:2511.20540

Journal ref EPTCS 437, 2025, pp. 399-416

Modal Logic for Simulation, Refinement, and Mutual Ignorance

模态逻辑用于模拟、细化和相互无知

Hans van Ditmarsch, Tim French, Rustam Galimullin, Louwe B. Kuijer

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于多模态逻辑的模态逻辑，用于模拟、细化和相互无知，通过模块化的方式构建了多种逻辑体系，探讨了细化与模拟之间的关系。

Comments In Proceedings TARK 2025, arXiv:2511.20540

Journal ref EPTCS 437, 2025, pp. 379-398

A K-means Inspired Solution Framework for Large-Scale Multi-Traveling Salesman Problems

一种受K均值启发的大型多旅行商问题解决方案框架

Xiubin Chen

机构 * School of Astronautics（航天学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出一种受K均值启发的框架，通过空间一致性快速估计路径成本并高效分组，解决大规模多旅行商问题中的计算复杂性问题。

Human-AI Programming Role Optimization: Developing a Personality-Driven Self-Determination Framework

人类-人工智能编程角色优化：开发一种以个性驱动的自我决定框架

Marcel Valovy

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本研究提出基于人格特质的自我决定理论框架，通过设计科学方法优化人类与AI协作角色，提升团队动态和动机水平。

Comments PhD Dissertation, Prague University of Economics and Business, 2025. 323 pages. ACM CCS 2012: Human-computer interaction, Collaborative interaction, Human-AI collaborative systems, Pair programming, AI-assisted software engineering

An Efficient Privacy-preserving Intrusion Detection Scheme for UAV Swarm Networks

一种高效的隐私保护无人机蜂群网络入侵检测方案

Kanchon Gharami, Shafika Showkat Moni

机构 * Dept. of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； Embry-Riddle Aeronautical University（埃姆布里-里德航空大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种高效的隐私保护无人机蜂群网络入侵检测方案，通过轻量级和联邦连续学习方法提升检测性能和隐私保护。

Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the 44th AIAA/IEEE Digital Avionics Systems Conference (DASC) 2025, where it received the Best Paper of Session Award

Technical knowledge and soft skills in software startups within the Colombian entrepreneurial ecosystem

技术知识与软技能在哥伦比亚创业生态系统中的软件初创企业中

Royer David Estrada-Esponda, Gerardo Matturro, Jose Reinaldo Sabogal-Pinilla

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究了哥伦比亚创业生态系统中软件初创企业创始团队对技术知识和软技能的需求，发现需求工程、软件测试等知识和沟通、领导力等软技能最为关键。

Comments 30 pages