AI Agent

CoAct-1: Computer-using Multi-Agent System with Coding Actions

CoAct-1: 基于计算机操作的多智能体系统与编码动作

Linxin Song, Yutong Dai, Viraj Prabhu, Jieyu Zhang, Taiwei Shi, Li Li, Junnan Li, Silvio Savarese, Zeyuan Chen, Jieyu Zhao, Ran Xu, Caiming Xiong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 CoAct-1通过结合GUI操作与编程执行，提升复杂任务的自动化效率和可靠性，实现60.76%的新状态-of-the-art成功率。

VILLAIN at AVerImaTeC: Verifying Image-Text Claims via Multi-Agent Collaboration

VILLAIN 在 AVerImaTeC 上：通过多智能体协作验证图像-文本声明

Jaeyoon Jung, Yejun Yoon, Kunwoo Park

机构 * School of AI Convergence, Soongsil University（人工智能融合学院，顺世大学） ； MAUM AI Inc.（MAUM人工智能公司） ； Department of Intelligent Semiconductors, Soongsil University（智能半导体系，顺世大学） 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 VILLAIN 通过多智能体协作验证图像-文本声明，实现事实核查系统的高效准确验证。

Comments A system description paper for the AVerImaTeC shared task at the Ninth FEVER Workshop (co-located with EACL 2026)

MultiVer: Zero-Shot Multi-Agent Vulnerability Detection

MultiVer：零样本多智能体漏洞检测

Shreshth Rajan

机构 * Harvard College（哈佛学院） 纠错

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

AI总结 MultiVer通过零样本多智能体系统实现漏洞检测的高召回率，超越微调模型性能，但精度有所下降。

ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions

ChoiceMates: 通过多智能体对话交互支持陌生在线决策

Jeongeon Park, Bryan Min, Kihoon Son, Jean Y. Song, Xiaojuan Ma, Juho Kim

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） ； Information and Interaction Design, Yonsei University（延世大学信息与交互设计） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

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

AI总结 ChoiceMates通过多智能体对话交互帮助用户更高效地进行陌生在线决策。

Comments Accepted to IUI 2026

Graph-Neural Multi-Agent Coordination for Distributed Access-Point Selection in Cell-Free Massive MIMO

图神经网络多智能体协调用于分布式接入点选择的细胞自由大规模MIMO

Mohammad Zangooei, Lou Salaün, Chung Shue Chen, Raouf Boutaba

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

AI总结 本文提出APS-GNN，一种基于图神经网络的多智能体协调框架，用于优化细胞自由大规模MIMO中的接入点选择，实现高效频谱效率与低能耗。

Comments Under submission to an IEEE journal

Reasoning-Native Agentic Communication for 6G

面向6G的推理原生代理通信

Hyowoon Seo, Joonho Seon, Jin Young Kim, Mehdi Bennis, Wan Choi, Dong In Kim

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

AI总结 本文提出推理原生代理通信，旨在通过协调平面解决6G网络中自主机器间的信念分歧问题，提升异构系统间的协同一致性。

Comments 8 pages 4 figures

Nonlinear Public Goods Game in Dynamical Environments

非线性公共物品博弈在动态环境中

Yishen Jiang, Xin Wang, Wenqiang Zhu, Ming Wei, Longzhao Liu, Shaoting Tang, Hongwei Zheng

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

AI总结 本文提出一种动态环境反馈机制的非线性公共物品博弈模型，揭示环境反馈、非线性效应和随机性对合作行为和系统动态的影响。

Dynamic Deception: When Pedestrians Team Up to Fool Autonomous Cars

动态欺骗：当行人联手欺骗自动驾驶汽车

Masoud Jamshidiyan Tehrani, Marco Gabriel, Jinhan Kim, Paolo Tonella

机构 * Università della Svizzera italiana（瑞士意大利大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出通过多个动态元素协作放大对抗信号，以引发自动驾驶车辆的系统级故障，展示动态协作在对抗攻击中的有效性。

HMPCC: Human-Aware Model Predictive Coverage Control

HMPCC：面向人类的模型预测覆盖控制

Mattia Catellani, Marta Gabbi, Lorenzo Sabattini

机构 * Department of Sciences and Methods for Engineering, University of Modena and Reggio Emilia（工程科学与方法系，摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 HMPCC通过整合人类运动预测，利用模型预测控制实现高效且适应性强的覆盖控制，提升人机协作效率。