Urban Congestion Patterns under High Electric Vehicle Penetration: A Case Study of 10 U.S. Cities
高电动汽车渗透率下城市拥堵模式研究：10个美国城市的案例分析
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出多用户均衡模型，研究高电动汽车渗透率对10个美国城市拥堵模式的影响，揭示不同城市在拥堵缓解上的异质性。
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 规划决策 86 篇
A hybrid Kolmogorov-Arnold network for medical image segmentation
一种混合的柯莫戈罗夫-阿诺德网络用于医学图像分割
机构 * Concordia Institute for Information Systems Engineering（康科德信息系统工程研究所） ； Concordia University（康科德大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出U-KABS，一种结合KAN和U形架构的混合网络，用于提升医学图像分割的性能，尤其在复杂结构分割中表现优异。
A Two-Layer Framework for Joint Online Configuration Selection and Admission Control
一种用于联合在线配置选择和接入控制的双层框架
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种双层框架，用于联合在线配置选择和接入控制，通过SP-UCB--OLP算法实现了~O(√(KT))的遗憾界。
UEREBot: Learning Safe Quadrupedal Locomotion under Unstructured Environments and High-Speed Dynamic Obstacles
UEREBot: 在无结构环境中和高速动态障碍物下学习安全四足运动
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 UEREBot通过分层框架实现无结构环境和高速动态障碍物下的安全四足运动，提升避障成功率与运动稳定性。
Spectrum Coexistence, Network Dimensioning, and Cell-Free Architectures in 5G and 5G-Advanced Wireless Networks
5G及5G-Advanced无线网络中的频谱共存、网络维度设计与无细胞架构
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文综述了5G及5G-Advanced无线网络中的频谱共存、网络维度设计和无细胞架构等关键技术与挑战。
StreamVLA: Breaking the Reason-Act Cycle via Completion-State Gating
StreamVLA: 通过完成状态门控打破原因-行动循环
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 StreamVLA通过完成状态门控机制，实现高效机器人操作，减少推理延迟并提升任务成功率。
Parallel Simulation of Contact and Actuation for Soft Growing Robots
并行模拟接触与驱动用于软生长机器人
机构 * Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） ； Department of Mechanical Engineering, Purdue University（机械工程系，普渡大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种统一建模框架，用于并行模拟软生长机器人在接触与驱动下的生长、弯曲和导航，通过设计优化减少驱动器数量并提升环境适应性。
Comments 37 pages, 12 figures, 2 tables. To appear in Soft Robotics
Bonsai: Intentional and Personalized Social Media Feeds
Bonsai：意图驱动和个性化的社交媒体信息流
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 Bonsai通过自然语言表达意图和细粒度控制，帮助用户构建个性化且有意的信息流，提升信息流的透明度和可控性。
Comments Published at CHI 2026
Bayesian Dynamic Gamma Models for Route-Level Travel Time Reliability
贝叶斯动态伽马模型用于路级旅行时间可靠性
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种贝叶斯动态伽马模型，通过共用随机环境和马尔可夫链实现路级旅行时间可靠性的高效建模，提升了预测精度并保持了计算效率。
RECITYGEN -- Interactive and Generative Participatory Urban Design Tool with Latent Diffusion and Segment Anything
RECITYGEN -- 交互式和生成式参与式城市设计工具与潜在扩散与分割任何物
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 RECITYGEN通过结合潜在扩散模型和交互式语义分割，为城市设计提供交互式生成工具，帮助公众参与城市更新项目。
Embodied Intelligence for Flexible Manufacturing: A Survey
具身智能在柔性制造中的应用：综述
机构 * National University of Defense Technology（中国人民解放军国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Shenyang Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文综述了具身智能在柔性制造中的应用，分析了感知、控制和决策三个层面的技术挑战，并提出三阶段进化模型以指导其发展。
Comments in chinese language. ROBOT
2. 多智能体 27 篇
When Do Multi-Agent Systems Outperform? Analysing the Learning Efficiency of Agentic Systems
多智能体系统何时表现更优？分析智能体系统的学习效率
机构 * Department of Computer Science, University of Hong Kong（计算机科学系，香港大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文研究多智能体强化学习在大语言模型中的学习效率，通过理论分析揭示任务分解与对齐对样本复杂性的影响，明确MARL在特定任务下的优势条件。
Dr. MAS: Stable Reinforcement Learning for Multi-Agent LLM Systems
Dr. MAS：多智能体大语言模型系统的稳定强化学习
机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 Dr. MAS通过智能体级归一化方法稳定多智能体大语言模型的强化学习训练，提升性能并减少梯度不稳定问题。
Comments Preprint
PiFlow: Principle-Aware Scientific Discovery with Multi-Agent Collaboration
PiFlow：基于多智能体协作的原则感知科学发现
机构 * Westlake University（西湖大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 PiFlow通过多智能体协作和原则引导，提升科学发现效率和质量，实现高效且稳健的AI驱动研究。
SynthAgent: A Multi-Agent LLM Framework for Realistic Patient Simulation -- A Case Study in Obesity with Mental Health Comorbidities
SynthAgent：一种多智能体LLM框架用于真实患者模拟——以肥胖伴发心理健康共病的案例研究
机构 * Klick Health（Klick健康）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 SynthAgent通过多智能体框架生成高保真的虚拟患者，用于研究肥胖与心理健康共病的患者旅程和决策过程。
Comments Presented in AAAI 2026 Singapore at the workshop of Health Intelligence
EvoCorps: An Evolutionary Multi-Agent Framework for Depolarizing Online Discourse
EvoCorps：一种用于去极化的进化多智能体框架
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 EvoCorps通过进化多智能体框架主动应对在线讨论中的极化问题，提升讨论质量并实现闭环干预。
CoMAS: Co-Evolving Multi-Agent Systems via Interaction Rewards
CoMAS: 通过交互奖励实现协同进化多智能体系统
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 CoMAS通过交互奖励实现智能体的自主进化，优于未训练智能体并取得最佳性能。
Agyn: A Multi-Agent System for Team-Based Autonomous Software Engineering
Agyn：基于团队的自主软件工程多智能体系统
机构 * Mila – Quebec AI Institute (e-Lab)（魁北克AI研究所（e-Lab）） ； Tel-Aviv, Israel（特拉维夫，以色列）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 Agyn提出了一种基于团队结构的多智能体系统，通过模拟工程团队的组织过程和协作方法，实现自主软件工程任务的高效处理。
Spatiotemporal Attention-Augmented Inverse Reinforcement Learning for Multi-Agent Task Allocation
时空注意力增强的逆强化学习用于多智能体任务分配
机构 * College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学智能自主系统上海研究院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； Virtual Vehicle Research GmbH（虚拟车辆研究公司）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种基于时空注意力的逆强化学习框架，用于多智能体任务分配，通过约束奖励推断提升稳定性与效率。
Comments Revised version with substantial new experimental results, improved analysis, and a restructured layout for better clarity
MARTI-MARS$^2$: Scaling Multi-Agent Self-Search via Reinforcement Learning for Code Generation
MARTI-MARS$^2$：通过强化学习实现多智能体自搜索的扩展用于代码生成
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation（自动化研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； High School Affiliated to Fudan University（复旦大学附属高中） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 MARTI-MARS2通过多智能体强化学习实现代码生成的扩展，突破单智能体限制，提升性能和多样性。
Multi-Agent Systems Shape Social Norms for Prosocial Behavior Change
多智能体系统塑造社会规范以促进利他行为改变
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 多智能体系统通过塑造虚拟社会规范促进利他行为改变，实验显示组内智能体更有效提升捐赠意愿和社会规范感知。
Comments 6 pages, 3 figures, CSCW Companion '25 Poster (October 2025, Bergen, Norway). Companion of the Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW Companion '25), ACM, 2025, ISBN 9798400714801
MAFE: Enabling Equitable Algorithm Design in Multi-Agent Multi-Stage Decision-Making Systems
MAFE：在多智能体多阶段决策系统中实现公平算法设计
机构 * University of Maryland, College Park, MD 20742（马里兰大学College Park分校） ； J.P. Morgan AI Research, New York, NY, 10017（摩根大通人工智能研究）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 MAFE通过模拟多智能体多阶段决策系统，促进公平算法设计，揭示公平性、性能与协调之间的权衡。
AgentSpawn: Adaptive Multi-Agent Collaboration Through Dynamic Spawning for Long-Horizon Code Generation
AgentSpawn: 通过动态生成实现长周期代码生成的自适应多智能体协作
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 AgentSpawn通过动态生成实现长周期代码生成的自适应多智能体协作，提升完成率并降低内存开销。
Comments 18 pages, 4 figures, 6 tables
Residual Vector Quantization For Communication-Efficient Multi-Agent Perception
残差向量量化用于通信高效的多智能体感知
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 ReVQom通过残差向量量化实现高效多智能体感知，显著降低通信带宽需求，提升实际应用可行性。
Comments Accepted at ICASSP 2026. 5 pages
Towards Adaptive, Scalable, and Robust Coordination of LLM Agents: A Dynamic Ad-Hoc Networking Perspective
面向自适应、可扩展和鲁棒的LLM代理协调：动态即插即用网络视角
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文提出RAPS范式，通过动态即插即用网络方法实现LLM代理的自适应、可扩展和鲁棒协调，通过反应性订阅和贝叶斯声誉机制提升多代理协作的适应性和鲁棒性。
Virtual Community: An Open World for Humans, Robots, and Society
虚拟社区：人类、机器人与社会的开放世界
机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； CMU（卡内基梅隆大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 虚拟社区是一个开放世界平台，旨在研究人类与机器人共存的社会智能，通过多智能体模拟和大规模社区生成，提出两个新挑战以探索开放世界中的协作与规划能力。
Comments website https://virtual-community-ai.github.io/
Distributed Spatial-Temporal Trajectory Optimization for Unmanned-Aerial-Vehicle Swarm
分布式空间-时间轨迹优化用于无人机群
机构 * School of Aerospace Engineering, 5th Zhongguancun South Street（航空航天工程学院，中关村南大街5号） ； No.1 Beijing Dahongmen South Road（北京红门南街1号）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种分布式空间-时间轨迹优化框架，利用ADMM和DDP实现无人机群的多智能体共识与快速局部规划，通过参数化DDP和自适应调节准则提升大规模无人机群的轨迹优化效率。
Altruism and Fair Objective in Mixed-Motive Markov games
利他主义与混合动机马尔可夫游戏中的公平目标
机构 * Orange Labs Lannion（Orange实验室）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出通过比例公平性替代功利目标，促进更公平的合作，设计了公平马尔可夫游戏和Actor-Critic算法，并在社会困境环境中验证了其有效性。
Leveraging Adaptive Group Negotiation for Heterogeneous Multi-Robot Collaboration with Large Language Models
利用自适应群体谈判实现异构多机器人协作的大型语言模型
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 CLiMRS通过自适应群体谈判框架提升异构多机器人协作效率，实验显示在复杂任务中效率提升超40%。
Comments 20 pages, 12 figures, Under Review
HAIF: A Human-AI Integration Framework for Hybrid Team Operations
HAIF：混合团队操作的人机集成框架
专题命中 多智能体 ：AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 HAIF框架旨在解决混合团队中AI与人类协作的组织问题，通过协议驱动、可扩展的操作系统，结合四个核心原则和反馈机制，实现无缝集成到现有工作流程中。
Comments 22 pages, 4 figures, 5 tables, 2 appendices
