AI Agent

SkySim: A ROS2-based Simulation Environment for Natural Language Control of Drone Swarms using Large Language Models

SkySim: 一种基于ROS2的无人机群自然语言控制仿真环境

Aditya Shibu, Marah Saleh, Mohamed Al-Musleh, Nidhal Abdulaziz

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 SkySim通过基于ROS2的仿真框架，利用大型语言模型实现无人机群的自然语言控制，结合人工势场算法确保安全执行，验证了空间推理精度和实时碰撞避免能力。

Estimating Force Interactions of Deformable Linear Objects from their Shapes

从形状估计变形线性物体的力相互作用

Qi Jing Chen, Shilin Shan, Timothy Bretl, Quang-Cuong Pham

机构 * Nanyang Technological University, School of Mechanical and Aerospace Engineering（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Eureka Robotics 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于线缆形状信息的力估计方法，无需额外传感器即可准确识别变形线性物体的外部力相互作用。

Comments 7 pages, 4 figures

Learning Adaptive Cross-Embodiment Visuomotor Policy with Contrastive Prompt Orchestration

学习适应性跨主体视觉运动策略与对比提示协调

Yuhang Zhang, Chao Yan, Jiaxi Yu, Jiaping Xiao, Mir Feroskhan

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学自动化工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 CAPO通过对比提示学习和自适应提示协调，提升跨主体视觉运动策略的适应性和样本效率。

Factored Reasoning with Inner Speech and Persistent Memory for Evidence-Grounded Human-Robot Interaction

基于内部言语和持久记忆的因子推理用于证据导向的人机交互

Valerio Belcamino, Mariya Kilina, Alessandro Carfì, Valeria Seidita, Fulvio Mastrogiovanni, Antonio Chella

机构 * Department of Engineering, University of Palermo（帕尔米罗大学工程系） ； TheEngineRoom, Department of Informatics Bioengineering, Robotics and System Engineering（TheEngineRoom，信息生物工程、机器人与系统工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 JANUS 通过因子推理实现证据导向的人机交互，结合内部言语和持久记忆模块，提升机器人辅助系统的可扩展性和可审计性。

A Hybrid Mamba-SAM Architecture for Efficient 3D Medical Image Segmentation

一种用于高效3D医学图像分割的混合Mamba-SAM架构

Mohammadreza Gholipour Shahraki, Mehdi Rezaeian, Mohammad Ghasemzadeh

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种混合Mamba-SAM架构，结合冻结SAM编码器与Mamba模型，提升3D医学图像分割的效率与精度。

Inject Once Survive Later: Backdooring Vision-Language-Action Models to Persist Through Downstream Fine-tuning

一次注入，后期存活：向视觉-语言-动作模型注入后门以在下游微调中持续存在

Jianyi Zhou, Yujie Wei, Ruichen Zhen, Bo Zhao, Xiaobo Xia, Rui Shao, Xiu Su, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Meituan Academy of Robotics Shenzhen, Meituan（美团机器人深圳研究院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出INFUSE框架，首次实现对VLA模型的后门攻击，使其在用户微调后仍能保持有效性，显著提升攻击成功率并保持任务性能。

Robotic Manipulation of a Rotating Chain with Bottom End Fixed

机器人操控固定底端的旋转链

Qi Jing Chen, Shilin Shan, Quang-Cuong Pham

机构 * Nanyang Technological University, School of Mechanical and Aerospace Engineering（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； Eureka Robotics 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种稳定且一致的机器人操控策略，用于转换固定底端旋转链的形状，通过同胚性质实现不同旋转模式的转换，应用于钻井串和纱线纺纱操作的安全性和效率提升。

Comments 6 pages, 5 figures

Journal ref Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

From Edge to Edge: A Flow-Inspired Scheduling Planner for Multi-Robot Systems

从边缘到边缘：一种受流启发的多机器人系统调度规划器

Han Liu, Yu Jin, Mingyue Cui, Boyang Li, Tianjiang Hu, Kai Huang

机构 * School of Computer Science, Sun Yat-sen University（中山大学计算机学院） ； School of Aeronautics and Astronautics, Sun Yat-sen University（中山大学航空与航天学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种受流启发的实时调度规划器，用于多机器人系统在复杂障碍环境中实现从边缘到边缘的高效协同穿越。

Distributionally Robust Optimization with Multimodal Decision-Dependent Ambiguity Sets

具有多模决策依赖不确定集的分布鲁棒优化

Xian Yu, Beste Basciftci

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于ϕ-分歧度的多模决策依赖分布鲁棒优化框架，通过引入多模不确定集和分解算法，改进了DRO模型的求解方法，并通过案例验证了多模性对优化性能的提升作用。

MASC: Metal-Aware Sampling and Correction via Reinforcement Learning for Accelerated MRI

MASC: 通过强化学习进行金属感知采样与校正以加速MRI

Zhengyi Lu, Ming Lu, Chongyu Qu, Junchao Zhu, Junlin Guo, Marilyn Lionts, Yanfan Zhu, Yuechen Yang, Tianyuan Yao, Jayasai Rajagopal, Bennett Allan Landman, Xiao Wang, Xinqiang Yan, Yuankai Huo

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 MASC通过强化学习联合优化金属感知的k空间采样和伪影校正，提升加速MRI的图像质量与诊断效果。

Insight Agents: An LLM-Based Multi-Agent System for Data Insights

洞察代理：基于LLM的多智能体数据洞察系统

Jincheng Bai, Zhenyu Zhang, Jennifer Zhang, Zhihuai Zhu

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的洞察代理系统，通过多智能体架构实现高效的数据洞察与商业决策支持，准确率达90%且延迟低于15秒。

Comments Accepted to SIGIR 2025. DOI: 10.1145/3726302.3731959

PaperDebugger: A Plugin-Based Multi-Agent System for In-Editor Academic Writing, Review, and Editing

PaperDebugger：一种基于插件的多智能体系统用于编辑器中的学术写作、审阅和编辑

Junyi Hou, Andre Lin Huikai, Nuo Chen, Yiwei Gong, Bingsheng He

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 PaperDebugger是一种在编辑器内集成多智能体系统和插件的学术写作助手，通过Chrome扩展、Kubernetes编排层和MCP工具链实现LLM驱动的写作、审阅和编辑功能。

Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies

多智能体设计：通过更优提示和拓扑结构优化智能体

Han Zhou, Xingchen Wan, Ruoxi Sun, Hamid Palangi, Shariq Iqbal, Ivan Vulić, Anna Korhonen, Sercan Ö. Arık

机构 * Google（谷歌） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MASS框架，通过优化提示和拓扑结构提升多智能体系统性能，并揭示了有效构建多智能体系统的原理。

Comments ICLR 2026

Multi-Agent Monte Carlo Tree Search for Makespan-Efficient Object Rearrangement in Cluttered Spaces

多智能体蒙特卡洛树搜索用于 cluttered 空间中的 makespan 高效物体重新排列

Hanwen Ren, Junyong Kim, Aathman Tharmasanthiran, Ahmed H. Qureshi

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAM-MCTS框架，通过集中式任务分配与异步执行策略，提升杂乱环境中物体重新排列的makespan效率。

NetWorld: Communication-Based Diffusion World Model for Multi-Agent Reinforcement Learning in Wireless Networks

NetWorld: 基于通信的扩散世界模型用于无线网络中的多智能体强化学习

Kechen Meng, Rongpeng Li, Yansha Deng, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang

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

AI总结 NetWorld通过通信增强的扩散世界模型，实现无线网络中多智能体强化学习的少样本泛化和高效轨迹规划。

Towards AI as Colleagues: Multi-Agent System Improves Structured Ideation Processes

迈向AI作为同事：多智能体系统改进结构化构思过程

Kexin Quan, Dina Albassam, Mengke Wu, Zijian Ding, Jessie Chin

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

AI总结 MultiColleagues通过多智能体协作提升构思过程质量，展示AI作为同事的潜力

Journal ref Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems

MARS: Co-evolving Dual-System Deep Research via Multi-Agent Reinforcement Learning

MARS: 通过多智能体强化学习进行多系统深度研究

Guoxin Chen, Zile Qiao, Wenqing Wang, Donglei Yu, Xuanzhong Chen, Hao Sun, Minpeng Liao, Kai Fan, Yong Jiang, Penguin Xie, Wayne Xin Zhao, Ruihua Song, Fei Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学 glowing 人工智能学院） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） 纠错

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

AI总结 MARS通过多智能体强化学习共进化双认知系统，无需监督微调即可在知识密集型任务中取得显著性能提升。

Comments Ongoing Work

LLM-Based Multi-Agent Blackboard System for Information Discovery in Data Science

基于大语言模型的多智能体黑板系统用于数据科学中的信息发现

Alireza Salemi, Mihir Parmar, Palash Goyal, Yiwen Song, Jinsung Yoon, Hamed Zamani, Tomas Pfister, Hamid Palangi

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

AI总结 本文提出了一种基于黑板架构的多智能体系统，用于提升数据科学中的信息发现效率，通过去中心化设计实现更高的可扩展性和灵活性。

SafeTalkCoach: Diversity-Driven Multi-Agent Simulation for Parent-Teen Health Conversations

SafeTalkCoach：基于多样性的多智能体模拟用于父母-青少年健康对话

Benyamin Tabarsi, Wenbo Li, Tahreem Yasir, Aryan Santhosh Kumar, Laura Widman, Dongkuan Xu, Tiffany Barnes

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 SafeTalkCoach通过多智能体模拟生成多样化的父母-青少年性健康对话，结合真实数据与合成场景，提升对话生成的真实性和可控性，支持AI研究与健康沟通实践。

Unifying Agent Interaction and World Information for Multi-agent Coordination

统一代理交互与世界信息以实现多代理协调

Dongsu Lee, Daehee Lee, Yaru Niu, Honguk Woo, Amy Zhang, Ding Zhao

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Sungkyunkwan University（松云大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 本文提出交互-世界潜在空间框架，通过建模通信协议实现多代理协调，提升团队协作效率与鲁棒性。

Comments 2025 NeurIPS ARLET Workshop Oral presentation (https://arlet-workshop.github.io/neurips2025/schedule)

Instructional Agents: Reducing Teaching Faculty Workload through Multi-Agent Instructional Design

教学代理：通过多智能体教学设计减少教学人员的工作量

Huaiyuan Yao, Wanpeng Xu, Justin Turnau, Nadia Kellam, Hua Wei

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 教学代理通过多智能体框架自动化生成教学材料，减少教学人员工作量，提升教育普及效率。

Comments Accepted by ECAL'26 main conference; 23 pages, 9 figures

Self-Evolving Coordination Protocol in Multi-Agent AI Systems: An Exploratory Systems Feasibility Study

多智能体AI系统中的自演化协调协议：一种探索性系统可行性研究

Jose Manuel de la Chica Rodriguez, Juan Manuel Vera Díaz

机构 * AI Lab, Grupo Santander Madrid, Spain（西班牙桑坦德集团AI实验室） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了自演化协调协议在多智能体系统中的可行性，通过实验展示有限自我修改在满足形式约束下的技术实现可能性。

INDIBATOR: Diverse and Fact-Grounded Individuality for Multi-Agent Debate in Molecular Discovery

INDIBATOR: 多样且基于事实的个体性用于分子发现中的多智能体辩论

Yunhui Jang, Seonghyun Park, Jaehyung Kim, Sungsoo Ahn

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Yonsei university（延世大学） 纠错

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

AI总结 INDIBATOR 通过基于个性化科学家资料的多智能体辩论框架，在分子发现中实现了更高质量的科学发现。

ORCH: many analyses, one merge-a deterministic multi-agent orchestrator for discrete-choice reasoning with EMA-guided routing

ORCH: 多种分析，一个合并——一种确定性多智能体协调器，用于离散选择推理的EMA引导路由

Hanlin Zhou, Huah Yong Chan

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

AI总结 ORCH是一种确定性多智能体协调器，通过EMA引导路由实现离散选择推理的可控、可解释和部署就绪的智能体系统。

AutoHealth: An Uncertainty-Aware Multi-Agent System for Autonomous Health Data Modeling

AutoHealth：一种面向自主健康数据建模的不确定性感知多智能体系统

Tong Xia, Weibin Li, Gang Liu, Yong Li

机构 * Vanke School of Public Health, Tsinghua University（清华大学万科公共卫生学院） ； Department of Electronic Engineering, Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心电子工程系） ； Tsinghua University, China（清华大学） 纠错

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

AI总结 AutoHealth通过多智能体系统自主建模健康数据，提升预测性能和不确定性估计，有效解决健康数据建模中的泛化和可靠性问题。

FinEvo: From Isolated Backtests to Ecological Market Games for Multi-Agent Financial Strategy Evolution

FinEvo: 从孤立回测到多智能体金融策略进化的生态市场博弈

Mingxi Zou, Jiaxiang Chen, Aotian Luo, Jingyi Dai, Chi Zhang, Dongning Sun, Zenglin Xu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tensorpacific ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 FinEvo通过生态博弈形式化方法研究多智能体金融策略的进化动态，揭示策略在动态市场中的适应与演化机制。

Comments Preprint. Submitted to a conference

A Multi-Agent Framework for Mitigating Dialect Biases in Privacy Policy Question-Answering Systems

一种缓解隐私政策问答系统方言偏见的多智能体框架

Đorđe Klisura, Astrid R Bernaga Torres, Anna Karen Gárate-Escamilla, Rajesh Roshan Biswal, Ke Yang, Hilal Pataci, Anthony Rios

机构 * University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） ； Tecnológico de Monterrey（蒙特雷技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多智能体框架，通过方言智能体和隐私政策智能体协作，提升隐私政策问答系统对非标准方言的处理能力，有效缓解方言偏见问题。

Comments Accepted to ACL 2025 Main Conference

Cross-Modal Memory Compression for Efficient Multi-Agent Debate

多模态记忆压缩以实现高效的多智能体辩论

Jing Wu, Yue Sun, Tianpei Xie, Suiyao Chen, Jingyuan Bao, Yaopengxiao Xu, Gaoyuan Du, Inseok Heo, Alexander Gutfraind, Xin Wang

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

AI总结 DebateOCR通过多模态压缩框架将多智能体辩论的历史文本转换为图像表示，显著减少token使用并提升推理效率。

Autonomous Multi-Agent AI for High-Throughput Polymer Informatics: From Property Prediction to Generative Design Across Synthetic and Bio-Polymers

自主多智能体AI用于高通量聚合物信息学：从性质预测到生成设计跨越合成与生物聚合物

Mahule Roy, Adib Bazgir, Arthur da Silva Sousa Santos, Yuwen Zhang

机构 * Institute of Biomedical Engineering University of Oxford（生物医学工程研究所牛津大学） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering University of Missouri–Columbia（机械与航空航天工程系密苏里大学-哥伦比亚分校） ； Center for Engineering, Modeling and Applied Social Sciences Federal University of ABC (UFABC)（工程、建模与应用社会科学中心巴西联邦大学ABC分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一个自主多智能体AI系统，用于高通量聚合物信息学，实现从性质预测到生成设计的跨合成与生物聚合物应用。

Design and Empirical Study of a Large Language Model-Based Multi-Agent Investment System for Chinese Public REITs

基于大语言模型的多智能体投资系统设计与实证研究：中国公共REITs市场

Zheng Li

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

AI总结 本研究设计并实证了一种基于大语言模型的多智能体投资系统，用于中国公共REITs市场，通过多智能体协作提升交易的风险调整收益。