AI Agent

CC-GRMAS: A Multi-Agent Graph Neural System for Spatiotemporal Landslide Risk Assessment in High Mountain Asia

CC-GRMAS：一种用于高亚洲山区时空滑坡风险评估的多智能体图神经系统

Mihir Panchal, Ying-Jung Chen, Surya Parkash

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Dwarkadas Jivanlal Sanghvi College of Engineering（德瓦尔卡斯·吉文拉尔·桑格维学院） ； College of Computing（计算机学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Geo-Hydro Meteorological Risks Management Division（地质-水文气象灾害管理部） ； National Institute of Disaster Management（国家灾害管理研究所） 纠错

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

AI总结 CC-GRMAS通过多智能体图神经系统提升高亚洲山区滑坡风险评估的准确性和响应效率。

Exploring Health Misinformation Detection with Multi-Agent Debate

探索多智能体辩论中的健康 misinformation 检测

Chih-Han Chen, Chen-Han Tsai, Yu-Shao Peng

机构 * National Taiwan University（台湾国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种两阶段框架，通过多智能体辩论与自动化评分结合，提升健康虚假信息检测的准确性与说服力。

Learning Controllable and Diverse Player Behaviors in Multi-Agent Environments

在多智能体环境中学习可控且多样的玩家行为

Atahan Cilan, Atay Özgövde

机构 * Boğaziçi University（博雅奇大学） ； Turkish Aerospace（土耳其航空航天） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于PPO的多智能体强化学习框架，通过可控的行为空间实现多样化玩家行为，适用于自动化测试和游戏平衡。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Games

On the Dynamics of Multi-Agent LLM Communities Driven by Value Diversity

多智能体LLM社区动态研究：由价值多样性驱动

Muhua Huang, Qinlin Zhao, Xiaoyuan Yi, Xing Xie

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过多智能体模拟探讨价值多样性如何影响AI社区的集体行为，发现其提升稳定性与创造力，但极端异质性会导致不稳定性。

Comments Working Paper

Empirical Hardness in Multi-Agent Pathfinding: Research Challenges and Opportunities

多智能体路径规划中的经验难度：研究挑战与机遇

Jingyao Ren, Eric Ewing, T. K. Satish Kumar, Sven Koenig, Nora Ayanian

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

AI总结 本文探讨了多智能体路径规划中经验难度的三个研究挑战，包括算法选择、关键实例特征识别及生成难实例的方法。

Comments Published in AAMAS-25

Journal ref Proceedings of the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2025, Pages 2885-2889

Collision-Aware Density-Driven Control of Multi-Agent Systems via Control Barrier Functions

考虑碰撞的密度驱动多智能体系统控制方法 via 控制屏障函数

Sungjun Seo, Kooktae Lee

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

AI总结 本文提出了一种结合密度驱动控制与控制屏障函数的多智能体系统控制方法，用于在存在障碍物的环境中实现安全高效的区域覆盖。

Comments 6 pages, 7 figures, Accepted for presentation at the 5th Modeling, Estimation and Control Conference (MECC 2025), Pittsburgh, USA

Emergent Collective Memory in Decentralized Multi-Agent AI Systems

去中心化多智能体AI系统中集体记忆的涌现

Khushiyant

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

AI总结 研究揭示了去中心化多智能体系统中集体记忆的涌现机制，通过个体记忆与环境痕迹的协同作用，证明了记忆与痕迹在不同条件下的性能差异及临界密度预测。

Comments 23 pages, 4 figures

Maple: A Multi-agent System for Portable Deep Learning across Clusters

Maple：一种用于跨集群便携式深度学习的多智能体系统

Molang Wu, Zhao Zhang

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

AI总结 Maple通过多智能体系统根据用户自然语言输入生成正确的深度学习命令行，实现跨集群便携式深度学习。

Suzume-chan: Your Personal Navigator as an Embodied Information Hub

Suzume-chan: 你的个人导航员作为具身信息中心

Maya Grace Torii, Takahito Murakami, Shuka Koseki, Yoichi Ochiai

机构 * Doctoral Program in Informatics, University of Tsukuba（信息学博士项目，东京大学） ； Doctoral Program in Nursing Science, University of Tsukuba（护理科学博士项目，东京大学） ； Institute of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba（图书馆、信息与媒体科学研究所，东京大学） 纠错

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

AI总结 Suzume-chan通过具身交互实现人机知识共享，利用本地AI和对话技术提升信息传递的温度与连通性。

Comments 3 pages, 1 figure, This study will demonstrate at WISS 2025

On the Stabilization of Rigid Formations on Regular Curves

关于在正则曲线上稳定刚性编队的问题

Mohamed Elobaid, Shinkyu Park, Eric Feron

机构 * Engineering CEMSE, King Abdullah University of Science（工程学院，国王阿卜杜勒阿齐兹科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种随机多起点牛顿类算法，用于在正则曲线上的刚性编队稳定化，并通过数值模拟验证了其有效性。

Strong Global Convergence of the Consensus-Based Optimization Algorithm

基于共识的优化算法的强全局收敛性

Sabrina Bonandin, Konstantin Riedl, Sara Veneruso

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

AI总结 本文证明了基于共识的优化算法在特定条件下对全局极小值的强收敛性，并给出了超参数选择和收敛速率的分析。

InfoCom: Kilobyte-Scale Communication-Efficient Collaborative Perception with Information Bottleneck

InfoCom: 千字级通信高效协作感知与信息瓶颈

Quanmin Wei, Penglin Dai, Wei Li, Bingyi Liu, Xiao Wu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 InfoCom通过信息瓶颈原理实现通信高效协作感知，显著降低通信开销，提升自动驾驶环境感知精度。

Comments Accepted by the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)