AI Agent

Towards Ethical Multi-Agent Systems of Large Language Models: A Mechanistic Interpretability Perspective

迈向伦理化的大型语言模型多智能体系统：从机制可解释性视角出发

Jae Hee Lee, Anne Lauscher, Stefano V. Albrecht

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

AI总结 本文从机制可解释性视角出发，提出确保大型语言模型多智能体系统伦理行为的研究议程，聚焦于伦理评估框架、内部机制解析及参数高效对齐技术。

Comments Accepted to LaMAS 2026@AAAI'26 (https://sites.google.com/view/lamas2026)

Multi-Agent Code Verification via Information Theory

通过信息论的多智能体代码验证

Shreshth Rajan

机构 * Noumenon Labs（诺默恩实验室） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 通过信息论构建多智能体系统，有效检测代码错误，准确率达79.3%，运行效率高。

Comments 18 pages, 3 figures, 9 tables

Multi-Agent Reinforcement Learning for Intraday Operating Rooms Scheduling under Uncertainty

多代理强化学习用于在日手术室调度中的不确定性处理

Kailiang Liu, Ying Chen, Ralf Borndörfer, Thorsten Koch

机构 * Department of Mathematics, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系） ； Department of Mathematics & Risk Management Institute & Center for Quantitative Finance, National University of Singapore（新加坡国立大学数学系及风险管理研究所及量化金融中心） ； Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin（柏林自由大学数学与计算机科学系） ； Department of Network Optimization, Zuse Institute Berlin（柏林Zuse研究所网络优化部） ； Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Technische Universität Berlin（柏林技术大学数学与自然科学学院） ； Department of Applied Algorithmic Methods, Zuse Institute Berlin（柏林Zuse研究所应用算法方法部） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多代理强化学习的手术室调度方法，通过集中训练和分布式执行策略，有效应对不确定性，提升调度效率和及时性。

Multi-agent Assisted Automatic Test Generation for Java JSON Libraries

多智能体辅助的Java JSON库自动测试生成

Sinan Wang, Zhiyuan Zhong, Shaojin Wen, Yepang Liu

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

AI总结 JsonATG通过多智能体系统生成Java JSON库的多样化测试用例，有效提升测试覆盖率并发现多个bug。

Comments In the 32nd Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2025)

Mathematical Framing for Different Agent Strategies

针对不同智能体策略的数学框架

Philip Stephens, Emmanuel Salawu

机构 * Google Cloud AI（谷歌云人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出一种数学框架，用于理解和比较不同智能体策略，引入'自由度'概念以指导策略选择。

Tipping the Dominos: Topology-Aware Multi-Hop Attacks on LLM-Based Multi-Agent Systems

推倒多米诺骨牌：面向基于大语言模型的多智能体系统的拓扑感知多跳攻击

Ruichao Liang, Le Yin, Jing Chen, Cong Wu, Xiaoyu Zhang, Huangpeng Gu, Zijian Zhang, Yang Liu

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

AI总结 针对基于大语言模型的多智能体系统，提出拓扑感知多跳攻击方法，揭示其内在安全漏洞并提出基于拓扑信任的防御框架。

MetaSynth: Multi-Agent Metadata Generation from Implicit Feedback in Black-Box Systems

MetaSynth: 从黑盒系统中的隐式反馈生成多智能体元数据

Shreeranjani Srirangamsridharan, Ali Abavisani, Reza Yousefi Maragheh, Ramin Giahi, Kai Zhao, Jason Cho, Sushant Kumar

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

AI总结 MetaSynth通过多智能体检索增强生成框架，利用黑盒系统中的隐式反馈优化元数据生成，提升了CTR和点击率表现。

Comments IEEE Big Data 2025

Let the Trial Begin: A Mock-Court Approach to Vulnerability Detection using LLM-Based Agents

开庭吧：一种基于大语言模型代理的漏洞检测方法

Ratnadira Widyasari, Martin Weyssow, Ivana Clairine Irsan, Han Wei Ang, Frank Liauw, Eng Lieh Ouh, Lwin Khin Shar, Hong Jin Kang, David Lo

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University, Singapore（计算与信息系统学院，新加坡管理大学，新加坡） ； School of Computer Science, University of Sydney, Australia（计算机科学学院，悉尼大学，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 VulTrial通过多代理框架利用大语言模型检测漏洞，显著提升检测效率并发现多个零日漏洞。

RoCo: Role-Based LLMs Collaboration for Automatic Heuristic Design

RoCo：基于角色的LLM协作用于自动启发式设计

Jiawei Xu, Feng-Feng Wei, Wei-Neng Chen

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

AI总结 RoCo通过多角色协作提升自动启发式设计的多样性和质量，实现高绩效的组合优化解决方案。

MindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-Creation

MindFuse：迈向营销策略协同创作中的生成式AI可解释性

Aleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Qi Yang, Ilia Gossoudarev, Yu-Yi Chu-Farseeva, Sergey Nikolenko

机构 * ITMO University（ITMO大学） ； SoMin.ai Research（SoMin.ai研究） ； Faculty of Software Engineering（软件工程学院） ； Computer Systems, ITMO University（计算机系统，ITMO大学） ； ISP RAS Research Center for Trusted Artificial Intelligence（俄罗斯科学院信息与系统研究所以及可信人工智能研究中心） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MindFuse通过可解释生成式AI框架，实现营销策略协同创作中的内容生成、推理和实时优化，提升营销效率12倍。

Self-Propelled Agents and Group Social Force

自主推进体与群体社会力

Peng Wang, Peter Luh

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了具有自主推进特征的布朗粒子在社会和经济过程中的集体决策模型，通过定量分析社会关系和群体社会力来描述社会现象。

Comments 16 pages, 10 figures