AI Agent

When Does Pairing Seeds Reduce Variance? Evidence from a Multi-Agent Economic Simulation

何时种子配对能减少方差？来自多智能体经济模拟的证据

Udit Sharma

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

AI总结 本文通过多智能体经济模拟研究种子配对对减少方差的影响，发现共享随机种子能系统性地减少评估中的方差，尤其在正相关情况下效果更显著。

Low-Complexity Multi-Agent Continual Learning for Stacked Intelligent Metasurface-Assisted Secure Communications

低复杂度多智能体持续学习用于堆叠智能超材料辅助安全通信

Enyu Shi, Yiyang Zhu, Jiayi Zhang, Ziheng Liu, Jiakang Zheng, Jiancheng An, Derrick Wing Kwan Ng, Bo Ai, Chau Yuen

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

AI总结 本文提出低复杂度多智能体持续学习框架，用于提升堆叠智能超材料辅助安全通信的物理层安全性能。

Comments Enyu Shi and Yiyang Zhu contributed equally to this work

V2X-DSC: Multi-Agent Collaborative Perception with Distributed Source Coding Guided Communication

V2X-DSC: 基于分布式源编码引导通信的多智能体协同感知

Yuankun Zeng, Shaohui Li, Zhi Li, Shulan Ruan, Yu Liu, You He

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 V2X-DSC通过分布式源编码引导通信，实现多智能体协同感知的高效带宽受限融合，提升3D理解精度与通信效率。

Human Society-Inspired Approaches to Agentic AI Security: The 4C Framework

面向代理AI安全的人类社会启发方法：4C框架

Alsharif Abuadbba, Nazatul Sultan, Surya Nepal, Sanjay Jha

机构 * University of New South Wales, Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） 纠错

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

AI总结 本文提出4C框架，通过人类社会治理理念，为代理AI安全提供多维度保护，强调行为完整性和意图，构建可信可控的AI系统。

Comments 10 pages

Protocol Agent: What If Agents Could Use Cryptography In Everyday Life?

协议代理：如果代理能够用密码学在日常生活中使用呢？

Marco De Rossi

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

AI总结 协议代理通过引入基准评估代理在日常生活中使用密码学技术的能力，提升通信效率与安全性。

Applying Large-Scale Distributed Computing to Structural Bioinformatics -- Bridging Legacy HPC Clusters With Big Data Technologies Using kafka-slurm-agent

将大规模分布式计算应用于结构生物信息学 -- 使用kafka-slurm-agent连接传统HPC集群与大数据技术

Pawel Rubach

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 KSA通过结合大数据技术与传统HPC集群，为结构生物信息学研究提供了一种新的分布式计算解决方案，用于检测蛋白质结节结构。

Comments Accepted for the PEARC 2025 conference, 12 pages

Journal ref PEARC '25: Practice and Experience in Advanced Research Computing 2025: The Power of Collaboration 2025

Multi-Head Attention Is a Multi-Player Game

多头注意力是一个多玩家游戏

Kushal Chakrabarti, Nirmal Balachundar

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

AI总结 本文提出GAME-LoRA方法，通过多头注意力的博弈论视角，通过正则化减少Γ(G)来降低价格无效率，有效减少幻觉并提升模型性能。

Large Language Models for Scientific Idea Generation: A Creativity-Centered Survey

用于科学思想生成的大型语言模型：以创造力为中心的综述

Fatemeh Shahhosseini, Arash Marioriyad, Ali Momen, Mahdieh Soleymani Baghshah, Mohammad Hossein Rohban, Shaghayegh Haghjooy Javanmard

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

AI总结 本文综述了大型语言模型在科学思想生成中的应用，分析了不同方法在创新性与科学合理性之间的权衡，并提出了评估框架以指导未来研究方向。

Comments 75 Pages

Actor-Dual-Critic Dynamics for Zero-sum and Identical-Interest Stochastic Games

Actor-Dual-Critic 动力学用于零和游戏和相同利益随机游戏

Ahmed Said Donmez, Yuksel Arslantas, Muhammed O. Sayin

机构 * Department of Electrical & Electronics Engineering at Bilkent University（比尔肯特大学电气与电子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于收益的去中心化学习算法，通过Actor-Dual-Critic架构在零和和相同利益随机游戏中实现收敛到均衡。

Latent Debate: A Surrogate Framework for Interpreting LLM Thinking

潜在辩论：一种解释大语言模型思维的代理框架

Lihu Chen, Xiang Yin, Francesca Toni

机构 * Imperial College London, United Kingdom（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本文提出潜在辩论框架，通过捕捉单个模型内部隐含的论点信号，解释LLM的思维过程并检测幻觉。

Comments Preprint

Reinforcement Learning for Control Systems with Time Delays: A Comprehensive Survey

具有时间延迟的控制系统强化学习：全面综述

Armando Alves Neto

机构 * Department of Electronics Eng. (DELT), UFMG（电子工程系（DELT），联邦大学米纳斯吉拉斯州分校） 纠错

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

AI总结 本文综述了针对控制系统中时间延迟的强化学习方法，分析了不同方法的优缺点，并提出了未来研究方向。

Comments 30 pages

Are Large Language Models Sensitive to the Motives Behind Communication?

大型语言模型对沟通动机是否敏感？

Addison J. Wu, Ryan Liu, Kerem Oktar, Theodore R. Sumers, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Anthropic 纠错

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

AI总结 本文研究了LLMs对沟通动机的敏感性，通过实验发现LLMs能以人类方式处理偏见信息，但需改进以适应更复杂的现实场景。

Comments NeurIPS 2025

LLM-based In-situ Thought Exchanges for Critical Paper Reading

基于大型语言模型的现场思维交流用于批判性论文阅读

Xinrui Fang, Anran Xu, Chi-Lan Yang, Ya-Fang Lin, Sylvain Malacria, Koji Yatani

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

AI总结 本文提出基于大型语言模型的现场思维交流系统，通过代理介导的交互提升初级研究人员的批判性思维能力，实验表明多代理条件下的参与度和视角分析效果最佳。

The Syntactic-Semantic Internet:Engineering Infrastructures for Autonomous Systems

语法-语义互联网：为自主系统工程基础设施

Mallik Tatipamula, Xuesong Liu, Yao Sun, Muhammad Ali Imran

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

AI总结 本文提出语法-语义互联网的概念，旨在通过引入语义层解决自主系统中意义表示和交换的不足，推动网络基础设施向更智能、更互操作的方向发展。

FISC: A Fluid-Inspired Framework for Decentralized and Scalable Swarm Control

FISC：一种受流体启发的去中心化和可扩展群体控制框架

Mohini Priya Kolluri, Ammar Waheed, Zohaib Hasnain

机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77801, USA（德克萨斯A&M大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 FISC框架通过赋予机器人流体属性，实现去中心化和可扩展的群体控制，通过模拟验证其在大规模无人机群体中的有效性。

Collision-free Source Seeking and Flocking Control of Multi-agents with Connectivity Preservation

无碰撞源寻找与群体控制的多智能体系统

Tinghua Li, Bayu Jayawardhana

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

AI总结 本文提出了一种基于分布式控制的多智能体系统源寻找与群体控制方法，通过优化问题解决碰撞避免和连通性保持问题。

Comments Published in IEEE Transactions on Automatic Control

Iconix: Controlling Semantics and Style in Progressive Icon Grids Generation

Iconix: 在渐进图标网格生成中控制语义与风格

Zhida Sun, Xiaodong Wang, Zhenyao Zhang, Min Lu, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or, Hui Huang

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 Iconix通过结合语义框架与渐进简化，帮助设计师在图标生成中实现创意与风格的一致性。

Comments 21 pages, 9 figures, Accepted to ACM CHI'26

Constrained Process Maps for Multi-Agent Generative AI Workflows

多代理生成AI工作流的约束过程图

Ananya Joshi, Michael Rudow

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

AI总结 本研究提出了一种基于有限时间跨度马尔可夫决策过程的多代理系统，用于提升多步骤工作流中处理不确定性和协调的能力，通过案例研究验证了其在提高准确性和减少人工审查方面的显著效果。

JudgeFlow: Agentic Workflow Optimization via Block Judge

JudgeFlow: 通过块判断实现代理工作流优化

Zihan Ma, Zhikai Zhao, Chuanbo Hua, Federico Berto, Jinkyoo Park

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

AI总结 JudgeFlow通过引入可配置的逻辑块和专用判断模块，实现代理工作流的高效优化，提升样本效率和可解释性，并在数学推理和代码生成任务中表现更优。

Large-Scale Optimization Model Auto-Formulation: Harnessing LLM Flexibility via Structured Workflow

大规模优化模型自动生成：通过结构化工作流利用LLM的灵活性

Kuo Liang, Yuhang Lu, Jianming Mao, Shuyi Sun, Chunwei Yang, Congcong Zeng, Xiao Jin, Hanzhang Qin, Ruihao Zhu, Chung-Piaw Teo

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

AI总结 LEAN-LLM-OPT通过结构化工作流利用LLM灵活性，实现大规模优化模型自动生成，并在多个场景中展现优越性能。

Comments Updated version of https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5329027

Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce

人工智能代理的未来工作：跨美国劳动力市场的自动化与增强潜力审计

Yijia Shao, Humishka Zope, Yucheng Jiang, Jiaxin Pei, David Nguyen, Erik Brynjolfsson, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种审计框架，评估职业任务中人工智能代理的自动化与增强潜力，揭示人类自主性需求与技术能力的匹配情况，为AI代理发展提供关键洞察。

Comments Preprint, data available at https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/

SIDiffAgent: Self-Improving Diffusion Agent

SIDiffAgent：自改进扩散代理

Shivank Garg, Ayush Singh, Gaurav Kumar Nayak

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（印度理工学院罗尔基分校） 纠错

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

AI总结 SIDiffAgent通过自改进的扩散代理框架，利用Qwen系列模型提升文本到图像生成的可靠性与可控性，实现更高质量的图像输出。

dziribot: rag based intelligent conversational agent for algerian arabic dialect

dziribot: 一种基于RAG的智能对话代理，用于阿尔及利亚阿拉伯语方言

El Batoul Bechiri, Dihia Lanasri

机构 * CESI, ATM Mobilis（CESI、ATM Mobilis） 纠错

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

AI总结 Dziribot是一种基于RAG的智能对话代理，专门针对阿尔及利亚阿拉伯语方言的挑战，通过多层架构和微调模型实现高效自然交互。

Evaluating Workflow Automation Efficiency Using n8n: A Small-Scale Business Case Study

利用n8n评估工作流自动化效率：一个小型企业案例研究

Ahmed Raza Amir, Syed Muhammad Atif

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

AI总结 本研究通过n8n平台评估工作流自动化效率，发现自动化可将执行时间减少151倍并消除错误，证明了低代码自动化在提升小规模工作流效率和可靠性方面的有效性。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

Deciding Reachability and the Covering Problem with Diagnostics for Sound Acyclic Free-Choice Workflow Nets

判断可达性及带有诊断的覆盖问题：用于无环无冲突自由选择工作流网的诊断

Thomas M. Prinz, Christopher T. Schwanen, Wil M. P. van der Aalst

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文研究了无环自由选择工作流网的可达性及覆盖问题，提出新的诊断方法以准确解释标记可达性，通过可接受性、最大可接受性和发散转换等概念实现高效计算。

Comments 38 pages, 18 figures

"Shall We Dig Deeper?": Designing and Evaluating Strategies for LLM Agents to Advance Knowledge Co-Construction in Asynchronous Online Discussions

我们该深入挖掘吗？

Yuanhao Zhang, Wenbo Li, Xiaoyu Wang, Kangyu Yuan, Shuai Ma, Xiaojuan Ma

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种LLM代理，通过任务导向和关系导向的干预策略，促进异步在线讨论中知识的深入共构，并验证了不同干预风格对讨论进展的影响。

Automated Archival Descriptions with Federated Intelligence of LLMs

基于大语言模型联邦智能的自动化档案描述

Jinghua Groppe, Andreas Marquet, Annabel Walz, Sven Groppe

机构 * IFIS, University of Lübeck（IFIS，吕贝克大学） ； Friedrich-Ebert-Stiftung e.V.（弗里德里希-埃伯特基金会） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于大语言模型联邦智能的自动化档案描述系统，通过联邦优化方法提升档案元数据生成的质量和可靠性。

Comments 16 pages

Eliciting Trustworthiness Priors of Large Language Models via Economic Games

通过经济游戏 eliciting 大语言模型的信任度先验

Siyu Yan, Lusha Zhu, Jian-Qiao Zhu

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理与认知科学学院） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Peking University（北京大学行为与心理健康重点实验室） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Peking University（北京大学脑科学研究院） ； Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, Peking University（北京大学-清华大学生命科学中心） ； Key Laboratory of Machine Perception, Ministry of Education, China（教育部机器感知重点实验室） 纠错

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

AI总结 通过经济游戏实验，研究如何通过行为博弈论中的信任游戏获取大语言模型的信任度先验，并揭示其与人类信任差异及刻板印象模型的关系。

A Survey of AI Methods for Geometry Preparation and Mesh Generation in Engineering Simulation

工程仿真中几何准备和网格生成的AI方法综述

Steven Owen, Nathan Brown, Nikos Chrisochoides, Rao Garimella, Xianfeng Gu, Franck Ledoux, Na Lei, Roshan Quadros, Navamita Ray, Nicolas Winovich, Yongjie Jessica Zhang

机构 * Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室） ； Old Dominion University（旧 Dominion 大学） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； New York University / Stony Brook University（纽约大学 / 斯通布鲁克大学） ； CEA（法国原子能委员会） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了AI在工程仿真中用于几何准备和网格生成的方法，涵盖分类分割、质量预测、去特征化及自动化生成技术，强调AI与传统算法的互补作用。

Comments 47 pages, 0 figure, accepted by the International Meshing Roundtable conference 2026

BAPS: A Fine-Grained Low-Precision Scheme for Softmax in Attention via Block-Aware Precision reScaling

BAPS: 一种针对注意力机制中softmax的细粒度低精度方案 via 块意识精度重标定

Zisheng Ye, Xiaoyu He, Maoyuan Song, Guoliang Qiu, Chao Liao, Chen Wu, Yonggang Sun, Zhichun Li, Xiaoru Xie, Yuanyong Luo, Hu Liu, Pinyan Lu, Heng Liao

机构 * Taylor Lab, Huawei（华为塔利实验室） ； HiSilicon, Huawei（华为海思） ； Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics（计算与经济学交叉研究重点实验室） 纠错

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

AI总结 BAPS提出了一种细粒度低精度方案，通过块意识精度重标定和HiF8格式实现高效softmax，减少数据带宽和指数运算单元面积，提升Transformer推理吞吐量。