AI Agent

Rollout-Training Co-Design for Efficient LLM-Based Multi-Agent Reinforcement Learning

为高效的大规模基于LLM的多智能体强化学习设计rollout训练

Zhida Jiang, Zhaolong Xing, Jiawei Lu, Yipei Niu, Qingyuan Sang, Liangxu Zhang, Wenquan Dai, Junhua Shu, Jiaxing Wang, Qiangyu Pei, Qiong Chen, Xinyu Liu, Fangming Liu, Ai Han, Zhen Chen, Ke Zhang

机构 * Huawei（华为公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 FlexMARL通过端到端训练框架优化rollout与训练协调，实现大规模基于LLM的多智能体强化学习的高效训练。

Deep Meta Coordination Graphs for Multi-agent Reinforcement Learning

基于深度元协调图的多智能体强化学习

Nikunj Gupta, James Zachary Hare, Jesse Milzman, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） ； DEVCOM ARL Army Research Office（陆军研究办公室） 纠错

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

AI总结 本文提出深度元协调图方法，通过图卷积网络提升多智能体协作策略的学习效率和表现。

Agentifying Agentic AI

使AI具备代理性

Virginia Dignum, Frank Dignum

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

AI总结 本文提出通过整合BDI架构与制度建模，构建具备透明性和合作性的代理系统，实现自主性与责任感的统一。

Comments 10 pages; 1 figure

Robust Macroscopic Density Control of Heterogeneous Multi-Agent Systems

异构多智能体系统的鲁棒宏观密度控制

Gian Carlo Maffettone, Davide Salzano, Mario di Bernardo

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

AI总结 本文提出了一种可扩展的宏观密度控制框架，用于异构多智能体系统，在部分未知环境中实现鲁棒的密度控制。

Dynamics of Moral Behavior in Heterogeneous Populations of Learning Agents

学习代理异质群体中道德行为的动力学

Elizaveta Tennant, Stephen Hailes, Mirco Musolesi

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

AI总结 本文研究了在社会困境环境中，道德异质群体的学习动态，探讨了不同道德类型代理之间的相互作用及对群体行为的影响。

Comments Presented at AIES 2024 (7th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society - San Jose, CA, USA) - see https://ojs.aaai.org/index.php/AIES/article/view/31736

Journal ref Proceedings of the 7th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES), vol. 7, (2024), pp 1444-1454

Dieu khien he da tac tu

多智能体系统控制

Minh Hoang Trinh, Hieu Minh Nguyen

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

AI总结 本书系统阐述多智能体系统控制的基本原理，涵盖多智能体系统基础、线性一致性算法设计与分析以及应用方向，适合教学与研究参考。

Comments "Multi-Agent System Control", 252 pages; in Vietnamese language, 82 figures

Legs Over Arms: On the Predictive Value of Lower-Body Pose for Human Trajectory Prediction from Egocentric Robot Perception

下肢优于上肢：基于眼动机器人感知的人体轨迹预测的预测价值

Nhat Le, Daeun Song, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究通过分析下肢骨骼关键点和生物力学提示，发现其在社交机器人导航中能更准确预测人体轨迹，提升导航效率。

Comments Accepted to IEEE ICRA 2026

AIDED: Augmenting Interior Design with Human Experience Data for Designer-AI Co-Design

AIDED: 通过人类经验数据增强室内设计以实现设计师-人工智能协同设计

Yang Chen Lin, Chen-Ying Chen, Kai-Hsin Hou, Hung-Yu Chen, Po-Chih Kuo

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 AIDED通过整合人类经验数据提升室内设计的创造力和客户互动，探索不同数据模态对设计结果的影响，并提出未来AI工具的设计方向。

Comments 29 pages, 14 figures, Accepted to CHI 2026