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Mapis: A Knowledge-Graph Grounded Multi-Agent Framework for Evidence-Based PCOS Diagnosis

Mapis：一种基于知识图谱的多智能体框架，用于基于证据的多囊卵巢综合征诊断

Zanxiang He, Meng Li, Liyun Shi, Weiye Daia, Liming Nie

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

AI总结 Mapis是一种基于知识图谱的多智能体框架，专门用于基于指南的多囊卵巢综合征诊断，通过结构化协作流程和全面的知识图谱提升诊断准确性。

MedChat: A Multi-Agent Framework for Multimodal Diagnosis with Large Language Models

MedChat: 一种基于大语言模型的多智能体多模态诊断框架

Philip R. Liu, Sparsh Bansal, Jimmy Dinh, Aditya Pawar, Ramani Satishkumar, Shail Desai, Neeraj Gupta, Xin Wang, Shu Hu

机构 * University at Albany, State University of New York（纽约州立大学阿布扎克分校） 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 MedChat通过多智能体框架结合专用视觉模型和角色特定LLM代理，提升多模态诊断的可靠性与交互性。

Journal ref Proc. 2025 IEEE 8th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR), pp. 456-462, 2025

A Multi-Agent LLM Defense Pipeline Against Prompt Injection Attacks

针对提示注入攻击的多智能体LLM防御管道

S M Asif Hossain, Ruksat Khan Shayoni, Mohd Ruhul Ameen, Akif Islam, M. F. Mridha, Jungpil Shin

机构 * School of Computing, Wichita State University, Kansas, USA（威斯康星州立大学计算机学院） ； College of Engineering and Computer Sciences, Marshall University, Huntington, WV, USA（马歇尔大学工程与计算机科学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Rajshahi, Bangladesh（拉贾沙希大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, American International University-Bangladesh, Dhaka, Bangladesh（美国国际大学-孟加拉国计算机科学与工程系） ； School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizuwakamatsu, Japan（立命馆大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多智能体防御框架，通过协调的LLM代理实时检测并中和提示注入攻击，显著提升了安全性和系统功能。

Comments Accepted at the 11th IEEE WIECON-ECE 2025

3D Topological Modeling and Multi-Agent Movement Simulation for Viral Infection Risk Analysis

三维拓扑建模与多智能体运动模拟用于病毒传播风险分析

Wassim Jabi, Yidan Xue, Thomas E. Woolley, Katerina Kaouri

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

AI总结 本文提出利用三维拓扑建模与多智能体运动模拟，结合空气病毒传播模型，分析病毒传播风险，为建筑防疫提供决策支持工具。

Journal ref Architectural Science Review, (2025)

MALCDF: A Distributed Multi-Agent LLM Framework for Real-Time Cyber

MALCDF: 一种用于实时网络防御的分布式多智能体大语言模型框架

Arth Bhardwaj, Sia Godika, Yuvam Loonker

机构 * Saint Francis High School（圣弗朗西斯高中） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； JBCN International School（JBCN国际学校） 纠错

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

AI总结 MALCDF通过协调多个LLM智能体实现高准确率的实时网络防御，优于传统方法。

SGEMAS: A Self-Growing Ephemeral Multi-Agent System for Unsupervised Online Anomaly Detection via Entropic Homeostasis

SGEMAS：一种自生长瞬时多智能体系统，用于通过熵稳态的无监督在线异常检测

Mustapha Hamdi

机构 * InnoDeep, PhD, Co-founder（InnoDeep） 纠错

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

AI总结 SGEMAS通过熵稳态机制实现自生长多智能体系统，用于无监督在线异常检测，实验表明其在跨患者零样本设置中性能优于传统方法。

Multi-Agent Pointer Transformer: Seq-to-Seq Reinforcement Learning for Multi-Vehicle Dynamic Pickup-Delivery Problems

多智能体指针Transformer：用于多车辆动态取货送货问题的序列到序列强化学习

Zengyu Zou, Jingyuan Wang, Yixuan Huang, Junjie Wu

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

AI总结 本文提出多智能体指针Transformer，用于解决多车辆动态取货送货问题，通过自回归生成联合动作序列并捕捉实体间关系，提升性能与计算效率。

Comments 15 pages

SynthSeg-Agents: Multi-Agent Synthetic Data Generation for Zero-Shot Weakly Supervised Semantic Segmentation

SynthSeg-Agents: 多智能体合成数据生成用于零样本弱监督语义分割

Wangyu Wu, Zhenhong Chen, Xiaowei Huang, Fei Ma, Jimin Xiao

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 SynthSeg-Agents利用大型语言模型生成合成数据，无需现实图像即可实现零样本弱监督语义分割。

Agentic Educational Content Generation for African Languages on Edge Devices

面向非洲语言的代理教育内容生成

Ravi Gupta, Guneet Bhatia

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

AI总结 本研究提出一种基于多代理的框架，用于在边缘设备上生成适应非洲语言的文化教育内容，通过实验验证其在资源受限环境中的可行性和可持续性。

Journal ref Year: 2025 | Conference Paper | Publisher: IEEE

Artism: AI-Driven Dual-Engine System for Art Generation and Critique

Artism：基于AI的双引擎系统用于艺术生成与批评

Shuai Liu, Yiqing Tian, Yang Chen, Mar Canet Sola

机构 * Academy of Media Arts Cologne, Germany（科隆媒体艺术学院） ； Goldsmiths, University of London, UK（伦敦大学金史密斯学院） ； Royal College of Art, UK（艺术学院） ； BFM, Tallinn University, Estonia（塔林大学BFM） 纠错

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

AI总结 Artism提出了一种基于AI的双引擎系统，用于艺术生成与批评，通过深度学习和多智能体协作实现艺术历史发展的多维模拟。

Comments 7 pages, 3 figures, 36 references, appendix with support material and 1 introduction video

See It Before You Grab It: Deep Learning-based Action Anticipation in Basketball

在抓取之前看到它：基于深度学习的篮球运动预测

Arnau Barrera Roy, Albert Clapés Sintes

机构 * Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学） ； Universitat de Barcelona Computer Vision Center（巴塞罗那大学计算机视觉中心） 纠错

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

AI总结 本文提出篮球动作预测任务，利用深度学习技术预测投篮后球权归属，构建了首个篮球反弹预测数据集，展示了该数据集在篮球视频理解中的广泛应用价值。

Zero-Knowledge Audit for Internet of Agents: Privacy-Preserving Communication Verification with Model Context Protocol

面向物联网代理的零知识审计：基于模型上下文协议的隐私保护通信验证

Guanlin Jing, Huayi Qi

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于模型上下文协议的隐私保护代理通信审计框架，通过零知识证明实现消息验证而不泄露内容，支持相互审计和高效验证。

Positioning Error Compensation by Channel Knowledge Map in UAV Communication Missions

通过信道知识图在无人机通信任务中补偿定位误差

Chiya Zhang, Ting Wang, Chunlong He

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用信道知识图补偿无人机通信中的定位误差，通过预测信号衰减优化飞行轨迹，提升通信性能与环境适应性。