AI Agent

TRiSM for Agentic AI: A Review of Trust, Risk, and Security Management in LLM-based Agentic Multi-Agent Systems

TRiSM 用于代理 AI：对基于 LLM 的代理多代理系统中信任、风险和安全管理的综述

Shaina Raza, Ranjan Sapkota, Manoj Karkee, Christos Emmanouilidis

机构 * Vector Institute, Toronto, Canada（向量研究所） ； Cornell University, USA（康奈尔大学） ； University of Groningen, Netherlands（格罗宁根大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于 LLM 的代理多代理系统中信任、风险和安全管理的框架与方法，提出新的评估指标并探讨了安全与隐私增强策略。

Coordinated Anti-Jamming Resilience in Swarm Networks via Multi-Agent Reinforcement Learning

通过多智能体强化学习实现蜂群网络中的协同抗干扰韧性

Bahman Abolhassani, Tugba Erpek, Kemal Davaslioglu, Yalin E. Sagduyu, Sastry Kompella

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

AI总结 本文提出基于QMIX算法的多智能体强化学习框架，用于提升蜂群网络在反应式干扰下的通信韧性，通过仿真验证其在对抗环境中的有效性。

Emergent Bias and Fairness in Multi-Agent Decision Systems

多智能体决策系统中的涌现偏见与公平性

Maeve Madigan, Parameswaran Kamalaruban, Glenn Moynihan, Tom Kempton, David Sutton, Stuart Burrell

机构 * Featurespace Innovation Lab（Featurespace创新实验室） 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 研究多智能体决策系统中的公平性问题，揭示其在金融领域中的偏见风险，并主张以整体视角评估而非分解分析。

Anubuddhi: A Multi-Agent AI System for Designing and Simulating Quantum Optics Experiments

Anubuddhi：一种用于设计和模拟量子光学实验的多智能体AI系统

S. K. Rithvik

机构 * Quantum Science and Technology Laboratory（量子科学与技术实验室） ； Physical Research Laboratory（物理研究所） ； Indian Institute of Technology Gandhinagar（印度理工学院冈格里分校） 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 Anubuddhi通过多智能体系统实现自然语言提示下的量子光学实验设计与模拟，支持灵活数学表示，提升实验设计民主化。

Bilevel Optimization for Covert Memory Tampering in Heterogeneous Multi-Agent Architectures (XAMT)

针对异构多智能体架构中的隐蔽内存篡改的双层优化

Akhil Sharma, Shaikh Yaser Arafat, Jai Kumar Sharma, Ken Huang

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

AI总结 XAMT通过双层优化方法针对异构多智能体架构中的隐蔽内存篡改问题，提出了一种新的训练时威胁模型，以提升系统安全性。

Comments 10 pages, 5 figures, 4 tables. Conference-style paper (IEEEtran). Proposes unified bilevel optimization framework for covert memory poisoning attacks in heterogeneous multi-agent systems (MARL + RAG)

StarCraft+: Benchmarking Multi-agent Algorithms in Adversary Paradigm

StarCraft+: 在对抗范式下评估多智能体算法的基准测试

Yadong Li, Tong Zhang, Bo Huang, Zhen Cui

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（计算机科学与工程学院，南京理工大学） ； School of Information Science and Engineering, Zaozhuang University（信息科学与工程学院，枣庄大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SC2BA环境，通过对抗范式评估多智能体算法，揭示算法在有效性、灵敏度和可扩展性方面的挑战。

Comments 15 pages, 11 figures

FedSight AI: Multi-Agent System Architecture for Federal Funds Target Rate Prediction

FedSight AI：用于联邦基金目标利率预测的多智能体系统架构

Yuhan Hou, Tianji Rao, Jeremy Tan, Adler Viton, Xiyue Zhang, David Ye, Abhishek Kodi, Sanjana Dulam, Aditya Paul, Yikai Feng

机构 * Duke University（杜克大学） ； BNY AI Hub 纠错

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

AI总结 FedSight AI通过多智能体框架和Chain-of-Draft扩展，利用大型语言模型预测联邦基金利率，实现高准确率和稳定性，优于现有基线模型。

Comments NeurIPS 2025 Generative AI in Finance Workshop

QUIDS: Quality-informed Incentive-driven Multi-agent Dispatching System for Mobile Crowdsensing

QUIDS：面向移动 crowdsensing 的质量感知激励驱动多智能体调度系统

Nan Zhou, Zuxin Li, Fanhang Man, Xuecheng Chen, Susu Xu, Fan Dang, Chaopeng Hong, Yunhao Liu, Xiao-Ping Zhang, Xinlei Chen

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Civil and System Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学土木与系统工程系） ； School of Software and BNRist, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

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

AI总结 QUIDS通过质量感知激励驱动的多智能体调度系统，优化车辆移动 crowdsensing 的传感覆盖和可靠性，提升信息质量并减少地图重建误差。

QuadSentinel: Sequent Safety for Machine-Checkable Control in Multi-agent Systems

QuadSentinel: 多智能体系统中机器可验证的顺序安全控制

Yiliu Yang, Yilei Jiang, Qunzhong Wang, Yingshui Tan, Xiaoyong Zhu, Sherman S. M. Chow, Bo Zheng, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 QuadSentinel通过四智能体守卫系统，将安全政策转化为机器可验证规则，提升多智能体系统的安全控制效果。

Comments Preprint

Knowledge-Driven Agentic Scientific Corpus Distillation Framework for Biomedical Large Language Models Training

面向生物医学大语言模型训练的知识驱动代理科学语料库精简框架

Meng Xiao, Xunxin Cai, Qingqing Long, Chengrui Wang, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Duke-NUS Medical School, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学杜克-新加坡医学部） 纠错

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

AI总结 本文提出一种知识驱动的代理框架，用于生物医学大语言模型训练中的语料库精简，通过多代理协作提升问答任务性能。

Comments Biomedical Large Language Models, Agentic Corpus Distillation, Synthetic Question-Answer Generation, Agentic AI, Knowledge Hierarchy Guidance

A Multi-Agent Large Language Model Framework for Automated Qualitative Analysis

一个多智能体大语言模型框架用于自动化定性分析

Qidi Xu, Nuzha Amjad, Grace Giles, Alexa Cumming, De'angelo Hermesky, Alexander Wen, Min Ji Kwak, Yejin Kim

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

AI总结 本文提出CoTI框架，通过多智能体协作实现自动化定性分析，提升主题识别效率，但指出过度依赖AI可能影响研究者独立思考。

Comments 42 pages, 5 figures

Breaking the Performance Ceiling in Reinforcement Learning requires Inference Strategies

在强化学习中突破性能极限需要推理策略

Felix Chalumeau, Daniel Rajaonarivonivelomanantsoa, Ruan de Kock, Claude Formanek, Sasha Abramowitz, Oumayma Mahjoub, Wiem Khlifi, Simon Du Toit, Louay Ben Nessir, Refiloe Shabe, Noah De Nicola, Arnol Fokam, Siddarth Singh, Ulrich Mbou Sob, Arnu Pretorius

机构 * InstaDeep ； Stellenbosch University（斯坦陵博斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过引入推理策略在执行时间突破复杂多智能体强化学习的性能极限，实现17个任务中高达126%的性能提升。

Comments Neurips '25 version (post conference)

The World is Your Canvas: Painting Promptable Events with Reference Images, Trajectories, and Text

世界是你的画布：通过参考图像、轨迹和文本绘画可提示事件

Hanlin Wang, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Yue Yu, Yihao Meng, Wen Wang, Ka Leong Cheng, Shuailei Ma, Qingyan Bai, Yixuan Li, Cheng Chen, Yanhong Zeng, Xing Zhu, Yujun Shen, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； ZJU（浙江大学） ； NEU（南京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； NTU（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 WorldCanvas通过结合文本、轨迹和参考图像，实现可提示的多代理交互事件生成，提升世界模型的交互性和可控性。

Comments Project page and code: https://worldcanvas.github.io/

The Illusion of Rationality: Tacit Bias and Strategic Dominance in Frontier LLM Negotiation Games

理性幻觉：前沿大语言模型谈判游戏中的隐性偏见与战略主导

Manuel S. Ríos, Ruben F. Manrique, Nicanor Quijano, Luis F. Giraldo

专题命中 多智能体 ：autonomous agent(abstract)

AI总结 研究揭示前沿大语言模型在谈判游戏中存在隐性偏见和战略主导现象，挑战了其理性与无偏的假设。

Comments 9 pages, 5 figures

Toward Agentic Environments: GenAI and the Convergence of AI, Sustainability, and Human-Centric Spaces

迈向代理环境：生成式AI与AI、可持续性及以人为本空间的融合

Przemek Pospieszny, Dominika P. Brodowicz

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出代理环境概念，通过生成式AI、多代理系统和边缘计算减少技术环境影响，促进可持续发展与数据隐私。

Comments Preprint, Paper submitted for publication in Sustainable Development (Wiley)

DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI

DataFlow：面向数据导向AI时代的统一数据准备与工作流自动化框架

Hao Liang, Xiaochen Ma, Zhou Liu, Zhen Hao Wong, Zhengyang Zhao, Zimo Meng, Runming He, Chengyu Shen, Qifeng Cai, Zhaoyang Han, Meiyi Qiang, Yalin Feng, Tianyi Bai, Zewei Pan, Ziyi Guo, Yizhen Jiang, Jingwen Deng, Qijie You, Peichao Lai, Tianyu Guo, Chi Hsu Tsai, Hengyi Feng, Rui Hu, Wenkai Yu, Junbo Niu, Bohan Zeng, Ruichuan An, Lu Ma, Jihao Huang, Yaowei Zheng, Conghui He, Linpeng Tang, Bin Cui, Weinan E, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） ； OriginHub Technology（OriginHub技术） ； OpenDataLab（OpenData实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； LLaMA-Factory Team（LLaMA-Factory团队） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 DataFlow通过统一的数据准备框架和自动化工作流，提升LLM性能，实现高效、可靠的数据处理。

Voice-Interactive Surgical Agent for Multimodal Patient Data Control

多模态患者数据控制的语音交互手术代理

Hyeryun Park, Byung Mo Gu, Jun Hee Lee, Byeong Hyeon Choi, Sekeun Kim, Hyun Koo Kim, Kyungsang Kim

机构 * Image Guided Precision Cancer Surgery Institute, College of Medicine, Korea University（影像引导精准癌症手术研究所，韩国大学医学院） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital（放射科，麻省总医院） ； Department of Thoracic and Cardiovascular Surgery, Korea University Guro Hospital, College of Medicine, Korea University（胸外科和心血管外科，韩国大学Guro医院，韩国大学医学院） ； Department of Biomedical Sciences, College of Medicine, Korea University（生物医学科学系，韩国大学医学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出一种基于大型语言模型的语音交互手术代理，用于多模态患者数据的高效控制与处理，通过分层多代理框架提升手术流程中的数据操作效率与鲁棒性。

Comments 14 pages, 13 figures, 3 tables

Science Consultant Agent

科学顾问代理

Karthikeyan K, Philip Wu, Xin Tang, Alexandre Alves

机构 * Department of Computer Science, Duke University（杜克大学计算机科学系） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 科学顾问代理是一种基于网络的AI工具，通过四个核心组件帮助用户选择并实施最有效的建模策略，加速AI解决方案的开发过程。

An Open Workflow Model for Improving Educational Video Design: Tools, Data, and Insights

一种开放的工作流程模型用于提升教育视频设计：工具、数据与洞察

Mohamed Tolba, Olivia Kendall, Daniel Tudball Smith, Alexander Gregg, Tony Vo, Scott Wordley

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本研究提出一种开放的工作流程模型，用于提升教育视频设计，通过开源工具、数据集和案例研究，探索视频特征对学生参与度的影响。

UAMDP: Uncertainty-Aware Markov Decision Process for Risk-Constrained Reinforcement Learning from Probabilistic Forecasts

UAMDP：面向风险约束强化学习的概率预测不确定性感知马尔可夫决策过程

Michal Koren, Or Peretz, Tai Dinh, Philip S. Yu

机构 * The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics（京都大学研究生院信息学研究科） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 UAMDP通过整合概率预测、后验不确定性探索和风险约束规划，提升高波动环境下序列决策的安全性和盈利能力。

Impacts of Racial Bias in Historical Training Data for News AI

历史训练数据中的种族偏见对新闻AI的影响

Rahul Bhargava, Malene Hornstrup Jespersen, Emily Boardman Ndulue, Vivica Dsouza

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文研究了基于历史训练数据的新闻AI中种族偏见的影响，发现'blacks'标签在某些群体中作为种族歧视检测器，但对现代案例表现不佳，揭示了新闻室在采用AI工具时需平衡效率与偏见风险的挑战。

KarmaTS: A Universal Simulation Platform for Multivariate Time Series with Functional Causal Dynamics

KarmaTS：一种用于多变量时间序列的通用模拟平台，具有函数因果动态

Haixin Li, Yanke Li, Diego Paez-Granados

机构 * School of Computation These authors contributed equally Information and Technology (CIT)（计算学院这些作者贡献平等信息与技术学院） ； Technical University of Munich Germany（慕尼黑技术大学德国） ； SCAI Lab D-HEST ETH Zurich Switzerland（苏黎世ETH Zurich的SCAI实验室） ； Digital Health Care and Rehabilitation Swiss Paraplegic Research (SPF) Switzerland（数字健康护理与康复瑞士瘫痪研究机构（SPF）瑞士） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 KarmaTS通过结合专家知识和算法提案，为多变量时间序列提供具有函数因果动态的通用模拟平台，支持因果干预和分布偏移下的模拟。

Journal ref Proceedings of Machine Learning Research 297, 2025

Waterfall Model Simulation: A Systematic Mapping Study

瀑布模型模拟：系统映射研究

Antonios Saravanos

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文系统研究了瀑布模型的模拟方法，发现离散事件模拟占主导，但多数研究未披露工具细节，建议加强模型报告和开源平台应用。

Knowledge Hierarchy Guided Biological-Medical Dataset Distillation for Domain LLM Training

基于知识层级的生物医学数据集蒸馏用于领域大语言模型训练

Xunxin Cai, Chengrui Wang, Qingqing Long, Yuanchun Zhou, Meng Xiao

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于生物医学知识层级的自动数据蒸馏框架，提升领域大语言模型的训练效果，使Llama3-70B在参数量上超越GPT-4。

Comments 10 pages

A parallel, pipeline-based online analysis system for Interaction Vertex Imaging

一种基于流水线的并行在线分析系统用于相互作用顶点成像

Devin Hymers, Sebastian Schroeder, Olga Bertini, Johann Heuser, Joerg Lehnert, Christian Joachim Schmidt, Dennis Mücher

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出了一种基于流水线的并行在线分析系统，用于实现临床相关的时间范围偏移检测，以提高碳离子放射治疗的安全性和一致性。

Comments 28 pages, 10 figures

SCOPE: Simple Coil Optimization for Plasma and Engineering

SCOPE：简单线圈优化用于等离子体与工程

Nathan Welch, Chris Marsden

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 SCOPE提出了一种结合模拟退火和受约束优化的方法，用于同时优化托卡马克线圈的尺寸、位置和电流，以满足多场景需求并提高等离子体控制性能。

Comments 15 pages, 4 figures, 2 tables

AutoRAN: Automated and Zero-Touch Open RAN Systems

AutoRAN：自动化和零触开放无线接入网络系统

Stefano Maxenti, Ravis Shirkhani, Maxime Elkael, Leonardo Bonati, Salvatore D'Oro, Tommaso Melodia, Michele Polese

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 AutoRAN通过LLM驱动的意图翻译和自动化工作流，实现多供应商开放无线接入网络的零触部署与高效配置。

Comments 18 pages, 18 figures, 6 listings, 3 tables

Quantum Algorithms for Photoreactivity in Cancer-Targeted Photosensitizers

光反应在癌症靶向光敏剂中的量子算法

Yanbing Zhou, Pablo A. M. Casares, Diksha Dhawan, Ignacio Loaiza, Soran Jahangiri, Robert A. Lang, Juan Miguel Arrazola, Stepan Fomichev

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究利用容错量子算法评估光敏剂的光敏感性和活性氧生成效率，为PDT治疗中的光敏剂设计提供高效量子工作流程。

High-throughput discovery of moiré homobilayers guided by topology and energetics

高通量发现受拓扑与能量引导的莫尔同双层

Naoto Nakatsuji, Jennifer Cano, Valentin Crépel

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出了一种高通量工作流程，用于研究受拓扑与能量引导的莫尔同双层，通过理论计算和模型参数化，识别出新的量子效应平台。

Comments 20 pages, 7 figures, 6 tables

BioimageAIpub: a toolbox for AI-ready bioimaging data publishing

BioimageAIpub: 一个用于AI准备生物成像数据发布的工具箱

Stefan Dvoretskii, Anwai Archit, Constantin Pape, Josh Moore, Marco Nolden

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 BioimageAIpub是一个用于简化生物成像数据转换并方便上传至HuggingFace的工具，旨在提高生物图像分析数据的可用性和效率。