AI Agent

Analyzing Code Injection Attacks on LLM-based Multi-Agent Systems in Software Development

分析基于大语言模型的多智能体系统在软件开发中的代码注入攻击

Brian Bowers, Smita Khapre, Jugal Kalita

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

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体系统在软件开发中的代码注入攻击问题，提出了一种更健壮的架构，并通过添加安全分析代理提升了系统的安全性和效率。

GroupDebate: Enhancing the Efficiency of Multi-Agent Debate Using Group Discussion

GroupDebate: 通过群体讨论提升多智能体辩论效率

Tongxuan Liu, Xingyu Wang, Weizhe Huang, Wenjiang Xu, Yuting Zeng, Lei Jiang, Hailong Yang, Jing Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beihang University（北航） 纠错

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

AI总结 本文提出GroupDebate方法，通过将智能体划分为小组并共享中间结果，减少多智能体辩论的token成本，提升效率和准确性。

Comments Accepted by AAMAS 2026

Multi-Agent LLM Committees for Autonomous Software Beta Testing

多智能体大语言模型委员会用于自主软件Beta测试

Sumanth Bharadwaj Hachalli Karanam, Dhiwahar Adhithya Kennady

机构 * New York University（纽约大学） 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 多智能体大语言模型委员会通过三轮投票协议实现自主软件Beta测试，显著提高任务成功率和漏洞检测效率。

MASFIN: A Multi-Agent System for Decomposed Financial Reasoning and Forecasting

MASFIN：一种用于分解金融推理和预测的多智能体系统

Marc S. Montalvo, Hamed Yaghoobian

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

AI总结 MASFIN通过整合LLMs与结构化财务指标和非结构化新闻，提出了一种模块化的多智能体系统，以提高金融预测的透明性和可重复性，实现优于基准的短期投资回报。

Comments Accepted to the NeurIPS 2025 Workshop on Generative AI in Finance

AI Urban Scientist: Multi-Agent Collaborative Automation for Urban Research

AI城市科学家：面向城市研究的多智能体协作自动化

Tong Xia, Jiankun Zhang, Ruiwen You, Ao Xu, Linghao Zhang, Tengyao Tu, Jingzhi Wang, Jinghua Piao, Yunke Zhang, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Vanke School of Public Health, Tsinghua University, Beijing, China（范克学校公共卫生学院，清华大学，北京，中国） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（电子工程系，清华大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出AI城市科学家，通过多智能体协作自动化，整合异构数据生成城市研究的结构化知识，提升自主研究效率与准确性。

Democratizing Drug Discovery with an Orchestrated, Knowledge-Driven Multi-Agent Team for User-Guided Therapeutic Design

用协同、知识驱动的多智能体团队实现药物发现民主化

Takahide Suzuki, Kazuki Nakanishi, Takashi Fujiwara, Hideyuki Shimizu

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

AI总结 OrchestRA通过协同、知识驱动的多智能体团队，整合生物学、化学和药理学，实现药物发现的自主化与民主化，推动其从随机搜索向可编程证据工程转型。

Comments 51 pages, 4 figures (with supplementary information)

From Visual Perception to Deep Empathy: An Automated Assessment Framework for House-Tree-Person Drawings Using Multimodal LLMs and Multi-Agent Collaboration

从视觉感知到深度共情：一种利用多模态大语言模型和多智能体协作的房屋-树-人绘画自动评估框架

Shuide Wen, Yu Sun, Beier Ku, Zhi Gao, Lijun Ma, Yang Yang, Can Jiao

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

AI总结 本文提出利用多模态大语言模型和多智能体协作，开发自动评估房屋-树-人绘画测试的框架，以提升投射评估的标准化和效率。

Comments 16 pages, 8 figures

The AI Committee: A Multi-Agent Framework for Automated Validation and Remediation of Web-Sourced Data

AI委员会：一种多智能体框架，用于自动验证和修复网络来源的数据

Sunith Vallabhaneni, Thomas Berkane, Maimuna Majumder

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

AI总结 AI委员会是一种多智能体框架，通过自动化验证和修复网络数据集，提升数据质量和准确性。

Safe Control of Multi-Agent Systems with Minimal Communication

多智能体系统安全控制的最小通信

Mo Yang, Jing Yu, Necmiye Ozay

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

AI总结 本文提出了一种多智能体系统中最小化通信的控制器设计方法，通过秩最小化问题和系统级合成实现安全性和协调性的保障。

Comments to appear at 2025 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

Retrieval-Augmented Multi-Agent System for Rapid Statement of Work Generation

增强检索的多智能体系统用于快速制定工作说明书

Amulya Suravarjhula, Rashi Chandrashekhar Agrawal, Sakshi Jayesh Patel, Rahul Gupta

机构 * University of Texas, Dallas, United States（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Insight Global, Atlanta, United States（洞察全球） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于多智能体的增强检索系统，用于快速生成工作说明书，通过智能体协作提高效率和准确性，减少法律风险。

Comments 7 pages

Journal ref ICMLA 2025

SIGN: Schema-Induced Games for Naming

SIGN：基于模式的命名游戏

Ryan Zhang, Herbert Woisetschläger

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

AI总结 SIGN通过引入轻量结构引导惯例形成，提升了多代理协调效率，其在命名游戏中展示了更高的收敛速度和一致性。

Comments AAAI 2026 Student Abstract (Oral). Code available ar https://github.com/ryanzhangofficial/schema-induced-games-for-naming

FUSCO: High-Performance Distributed Data Shuffling via Transformation-Communication Fusion

FUSCO：通过变换-通信融合实现高性能分布式数据洗牌

Zhuoran Zhu, Chunyang Zhu, Hao Lin, Xu Fu, Yiming Zhou, Quanlu Zhang, Zhenhua Li, Feng Qian, Chao Yu, Boxun Li, Guohao Dai, Yu Wang

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 FUSCO通过融合数据转换和通信实现高效数据洗牌，提升MoE模型的训练和推理性能。