AI Agent

MAVIS: Multi-Agent Video Retrieval via Structured Video Understanding

MAVIS: 通过结构化视频理解实现多智能体视频检索

Jie Zhang, Qilang Ye, Hao Zhou, Haochen Liang, Fei Luo

机构 * School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算机与信息技术学院） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架MAVIS，通过结构化语义库解析视频，利用逻辑感知辩论机制协作推理，无需全库扫描和微调即可实现高效视频检索。

Benchmarking Open-Ended Multi-Agent Coordination in Language Agents

开放式多智能体协作在语言智能体中的基准测试

Kale-ab Abebe Tessera, Andras Szecsenyi, Cameron Barker, Alexander Rutherford, Davide Paglieri, Aidan Scannell, Henry Gouk, Elliot J. Crowley, Tim Rocktäschel, Amos Storkey

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出基于JAX的开放式多智能体协作基准Alem，评估13种现代LLM在长时生存世界中的零样本协作能力，发现协调能力是前沿LLM智能体的独立瓶颈。

Comments 42 pages, preprint

ConMem: Structured Memory-Guided Adaptation in Training-Free Multi-Agent Systems

ConMem: 无训练多智能体系统中的结构化记忆引导自适应

Zhixun Tan, Qiang Chen, Tairan Huang, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ConMem框架，通过结构化记忆卡片和关系感知记忆图实现多智能体系统的高效自适应，无需额外训练，在多个基准上提升性能并降低推理开销。

CalBench: Evaluating Coordination-Privacy Trade-offs in Multi-Agent LLMs

CalBench: 评估多智能体大语言模型中的协调-隐私权衡

Chelsea Zou, Yiheng Yao, Selena She, Noah Goodman, Robert D. Hawkins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出CalBench基准，用于在私有信息下评估多智能体日程协调中任务完成、成本、通信、公平性和隐私泄露的权衡。

Channel Fracture: Three Instances of Cross-Boundary Silent Delivery Reliability Failures in Multi-Agent Systems

通道断裂：多智能体编排系统中计划性跨智能体内存注入的架构盲点

Dexing Liu

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

AI总结 本文发现并分析了多智能体编排系统中计划性智能体因硬编码内存隔离导致无法写入目标智能体持久内存的架构故障模式（通道断裂），提出了包含13维验证框架的CADVP v1.1协议及两个设计原则。

Comments 39 pages, 6 figures, v3-pre expanded to three instances of cross-boundary channel fractures: cron memory injection (40,020 total trials), code-level rglob skill nesting, and WebSocket ACK delivery confirmation fallback fracture (DCFF). Includes PIP principal interest protection principles

Shape Formation for the Cooperative Transportation of Arbitrary Objects Using Multi-Agent Reinforcement Learning

基于多智能体强化学习的任意物体协同运输中的形状形成

Mohamed Sayed, Wolfram Burgard, Tanja Katharina Kaiser

机构 * University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体强化学习方法，使多机器人系统自主形成支撑任意形状和非均匀质量分布物体的编队，同时避免障碍物，实现可靠且泛化的协同运输。

A multi-agent system for spine MRI report generation from multi-sequence imaging

基于多序列影像的脊柱MRI报告生成多智能体系统

Zhiping Xiao, Junwei Yang, Gongbo Sun, Han Zhang, Hanwen Xu, Yi Yao, Zachary D. Miller, William E. King, Mohammed M. Kanani, Jalal B. Andre, Sammy Chu, Ming Zhang, Paul E. Kinahan, Nathan M. Cross, Sheng Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； New York University（纽约大学） ； University of Washington Medical Center（华盛顿大学医学中心） 纠错

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

AI总结 提出SpineAgent多智能体框架，利用多序列基础模型整合T1/T2等序列信息，实现脊柱MRI报告生成、病理定位和图文检索，在跨厂商和跨队列评估中表现优异。

Emergence World: A Platform for Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Autonomy

Emergence World: 一个用于评估长时域多智能体自主性的平台

Deepak Akkil, Ravi Kokku, Karthik Vikram, Tamer Abuelsaad, Aditya Vempaty, Satya Nitta

机构 * Emergence AI 纠错

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

AI总结 提出一个持续运行的多智能体模拟平台，通过集成实时外部数据、120+工具和持久记忆系统，评估LLM代理在长时域（数周至数月）中的行为漂移、治理和跨模型影响等动态特性。

"So There's a Catch-22 Here": How Early Adopters Who Build Multi-Agent LLM Systems Conceptualize Transparency

"所以这里有个第22条军规"：构建多智能体LLM系统的早期采用者如何概念化透明度

Suchismita Naik, Samir Passi, Mihaela Vorvoreanu, Scott Saponas, Amanda Hall

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 通过访谈13位早期采用者，研究多智能体LLM系统构建者如何理解透明度，提出包含可重复性、调试、边界设定、可视化和审计的多维框架，强调透明度作为情境化的社会技术实践。

Voting Protocols as Coordination Mechanisms for Role-Constrained Multi-Agent Tutoring Systems

投票协议作为角色约束的多智能体辅导系统的协调机制

Eric S. Qiu, Joyce Gill

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究投票协议如何塑造四个角色约束的教学智能体之间的协调，通过比较四种投票协议在模拟辅导环境中的效果，发现协议选择显著影响集体决策和协调行为。

Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on AI4Good

GRPO Does Not Close the Multi-Agent Coordination Gap

GRPO 并未缩小多智能体协调差距

Najmul Hasan, Prashanth BusiReddyGari

机构 * Department of Mathematics and Computer Science University of North Carolina at Pembroke（数学与计算机科学系北卡罗来纳大学帕克维尔分校） 纠错

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

AI总结 通过哲学家就餐问题测试大语言模型的多智能体协调能力，发现GRPO训练无法显著提升性能，瓶颈在于训练方法而非计算量。

Comments 15 pages, 15 figures

Representational Similarity and Model Behavior in Multi-Agent Interaction

多智能体交互中的表征相似性与模型行为

Yujin Potter, Seun Eisape, Shiyang Lai, Alexander Huth, James Evans, Been Kim, Jacob Eisenstein, Dawn Song, Alane Suhr

机构 * 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)；分类 cs.CL

AI总结 研究LLM对间的表征相似性对合作与创新的影响，发现高相似性促进合作但降低新颖性，且早期层相似性关联最强。

Comments ICML 2026

Beyond Goodhart's Law: A Dynamic Benchmark for Evaluating Compliance in Multi-Agent Systems

超越古德哈特定律：多智能体系统中合规性评估的动态基准

Yiyang Zhao, Zhuo Zhang, Qingxuan Le, Lizhen Qu, Zenglin Xu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统在压力下可能违反安全规则的问题，提出MAC-Bench动态对抗基准，通过SERV流水线生成无污染场景，并引入CSR和MG指标评估前沿模型的合规性。

FineGen: A VLM-based Multi-Agent Framework for Fine-Grained Image-Text Dataset Construction

FineGen：基于VLM的多智能体框架用于细粒度图像-文本数据集构建

Chang Kong, Yuebing Li, Peng Mo, Haigang Zhang, Qiuming Luo

机构 * Shenzhen Polytechnic University（深圳职业技术大学） ； Institute of Applied Artificial Intelligence of the Guangdong-Hong Kong Macao Greater Bay Area（粤港澳大湾区应用人工智能研究所） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 提出FineGen框架，通过生成-验证-校正流水线和闭环反馈机制自动构建含硬负样本的细粒度数据集，在ImageNet上构建FineGen-100K，硬样本准确率提升14.4%。

Comments 15 pages, 2 figures, conference

MAR:Multi-Agent Reflexion Improves Reasoning Abilities in LLMs

MAR：多智能体反思提升大语言模型的推理能力

Onat Ozer, Yuchen Wang, Grace Wu, Daniel Dosti, Honghao Zhang, Vivi De La Rue

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出多智能体反思框架，通过多角色辩论生成多样化反思，解决单模型反思中的思维退化问题，在HotPot QA和HumanEval上分别达到47% EM和82.7%准确率。

Chatlaw: A Multi-Agent Legal Assistant based on a Role-Aligned Mixture-of-Experts Architecture

Chatlaw: 基于角色对齐的混合专家架构的多智能体法律助手

Jiaxi Cui, Munan Ning, Zongjian Li, Bohua Chen, Yang Yan, Hao Li, Bin Ling, Yonghong Tian, Li Yuan

机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Law School, Peking University（北京大学法学院） ； Pandalla.ai 纠错

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

AI总结 提出Chatlaw多智能体法律助手，采用角色对齐的混合专家架构模拟律所协作流程，在LawBench基准上准确率比GPT-4提升7.73%，并通过真实案例验证。

Comments Accepted manuscript. Updated to match the journal version and added DOI

Autonomous Incident Resolution at Hyperscale: An Agentic AI Architecture for Network Operations

超大规模下的自主事件解决：面向网络运维的智能体AI架构

Arun Malik

机构 * Arun Malik 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体编排框架，通过分层分解、技能调用、知识编码和渐进自主，在超大规模云网络中实现90%以上常见事件的自主解决，并保障安全。

Comments 7 pages, 6 figures

Prisma-World: Camera-Controllable Multi-Agent Video World Model

Prisma-World: 相机可控的多智能体视频世界模型

Huiqiang Sun, Zhan Peng, Size Wu, Kun Wang, Kang Liao, Dianyi Wang, Xingyu Zeng, Sheng Jin, Yangguang Li, Zhiguo Cao, Ziwei Liu, Wei Li

机构 * School of AIA, HUST（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab, NTU（南洋理工大学S-Lab） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； FDU（复旦大学） ； SUAT（深圳大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Prisma-World，通过联合几何感知去噪过程实现多智能体视频生成中的跨视角一致性，支持灵活智能体数量和相机控制。

Comments Project page: https://huiqiang-sun.github.io/prisma-world/

Visual Para-Thinker++: A Single-Policy Multi-Agent Framework for Visual Reasoning

Visual Para-Thinker++：用于视觉推理的单策略多智能体框架

Haoran Xu, Hongyu Wang, Yifei Gao, Jiaze Li, Zizhao Tong, Xiaofeng Zhang, Xiaosong Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual Para-Thinker++框架，通过共享MLLM策略实例化为多个角色智能体并行推理，结合多智能体能力注入和角色解耦优化，有效缓解视觉推理中的早期感知承诺和幻觉问题。

PhysAgent: Automating Physics-Based 4D Synthesis via Trajectory-Grounded Multi-Agent Feedback

PhysAgent: 通过轨迹驱动的多智能体反馈实现基于物理的4D合成自动化

Chunji Lv, Jiaxi Ye, Yuchen Jiang, Rexar Lin, Changsheng Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysAgent，首个模拟器在环的多智能体框架，通过解耦材料与外力、利用视觉基础模型提取轨迹并借助LLM常识推理，实现自动化、物理可信的4D运动合成，显著提升生成多样性与物理准确性。

The Consistency Illusion: How Multi-Agent Debate Hides Reasoning Misalignment

一致性错觉：多智能体辩论如何隐藏推理失调

Xiaoyang Wang, Christopher C. Yang

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

AI总结 针对多智能体LLM系统中答案共识不等于推理对齐的问题，提出CARA指标检测一致性错觉，并设计GDP协议通过事实承诺和立场表态显著提升推理对齐。

A Barrier-Modulated Architecture for Safe Affine Formation Control in Second-Order Multi-Agent Systems

面向二阶多智能体系统安全仿射编队控制的屏障调制架构

Ashik Abrar Naeem, Mohammad Ariful Haque

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

AI总结 提出一种结合高阶控制屏障函数与自适应动态规划的屏障调制架构，实现二阶多智能体系统的安全仿射编队控制，通过分析型与数据驱动两种安全控制器保证绝对避碰和一致最终有界编队跟踪误差。

Cooperative Long Rope Skipping via Multi-Agent Reinforcement Learning

基于多智能体强化学习的协作长绳跳绳

Zihao Wang, Shijie Peng, Kerui Wu, Yu Huang, Ruiqi Xue, Dong Liu, Tian Xu, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, BAAI（北京智源人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出Marope框架，采用分层强化学习实现多个人形机器人的协作长绳跳绳，通过多智能体强化学习训练分散的摇绳策略，上层调度策略协调执行，并融入多样跳跃策略提升泛化能力，在仿真和真实实验中优于基线方法。

EduMirror: Modeling Educational Social Dynamics with Value-driven Multi-agent Simulation

EduMirror：基于价值驱动的多智能体模拟建模教育社会动态

Jingzhe Lin, Hengbin Yu, Yongdan Zeng, Fangwei Zhong

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

AI总结 提出EduMirror多智能体模拟器，通过价值驱动代理和双轨测量协议，生成真实、理论一致的教育社会动态，支持假设检验和反事实干预分析。

Comments ICML 2026

SGTO-MAS: Secure Gorilla Troops Optimization for Multi-Agent LLM Systems

SGTO-MAS：面向多智能体大语言模型系统的安全大猩猩部队优化

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种基于大猩猩部队优化的安全感知多智能体LLM协调方法，通过信任建模、风险感知和集体智能的联合优化，在性能、安全性和效率间取得平衡。

Hallucination Cascade: Analyzing Error Propagation in Multi-Agent LLM Systems

幻觉级联：多智能体大语言模型系统中的错误传播分析

Saeid Jamshidi, Arghavan Moradi Dakhel, Kawser Wazed Nafi, Foutse Khomh

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

AI总结 本文通过追踪多智能体LLM级联中的声明级事实不一致性，分析幻觉动态，发现更深级联降低幻觉分数但牺牲事实准确性，并揭示模型与领域差异。

Maris: A Formally Verifiable Privacy Policy Enforcement Paradigm for Multi-Agent Collaboration Systems

Maris：一种用于多智能体协作系统的形式化可验证隐私策略执行范式

Jian Cui, Zichuan Li, Chi Wang, Luyi Xing, Xiaojing Liao

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

AI总结 针对多智能体协作系统（MACS）中敏感数据泄露风险，提出一种基于引用监视器的隐私增强开发范式Maris，通过嵌入消息流控制机制实现细粒度数据保护，并在AutoGen和LangChain框架中实现，实验表明其能有效缓解数据泄露威胁且保持高任务成功率。

Modeling Hawkish-Dovish Latent Beliefs in Multi-Agent Debate-Based LLMs for Monetary Policy Decision Classification

多智能体辩论式LLM中鹰派-鸽派隐含信念建模用于货币政策决策分类

Kaito Takano, Masanori Hirano, Kei Nakagawa

机构 * Osaka Metropolitan University（大阪市立大学） ； Preferred Networks, Inc. 纠错

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

AI总结 本文提出多智能体辩论式LLM框架，通过建模鹰派与鸽派隐含信念提升货币政策预测准确性，优于传统LLM基线。

Comments PRIMA2025 Accepted

Humans' ALMANAC: A Human Collaboration Dataset of Action-Level Mental Model Annotations for Agent Collaboration

人类的ALMANAC：用于智能体协作的动作级心智模型标注的人类协作数据集

Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Jiayi Su, Chaoran Chen, Songlin Xiao, Zheng Zhang, Yun Wang, Yunyao Li, Jian Zhao, Tongshuang Wu, Toby Jia-Jun Li, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Notre Dame（Notre Dame 大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Adobe（Adobe公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 为解决当前LLM智能体缺乏协作中心智模型能力的问题，构建了基于Map Task的ALMANAC数据集，包含2987个协作动作及其心智模型标注，并评估了六种LLM在预测人类行为和心智模型上的表现。

Macro Economists in the Machine: A Multi-Agent LLM Framework for Commodity-Related ETF Portfolio Construction

机器中的宏观经济学家：用于商品相关ETF投资组合构建的多智能体LLM框架

Yiqing Wang, Dehao Dai, Ding Ma, Kerui Geng

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

AI总结 研究固定信息集和规则下，LLM在商品投资组合构建中能否增加价值。三种LLM策略（鹰派、鸽派、辩论）在夏普比率上优于规则代理，鹰派和辩论代理增益显著，但辩论代理未超越最佳单一代理，其贡献在于偏差校正。

Comments 45 pages, 4 figures