AI Agent

Paper2Rebuttal: A Multi-Agent Framework for Transparent Author Response Assistance

Paper2Rebuttal: 一种透明的作者回复辅助多智能体框架

Qianli Ma, Chang Guo, Zhiheng Tian, Siyu Wang, Jipeng Xiao, Yuanhao Yue, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院AutoLab） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架RebuttalAgent，将回复生成重构为以证据为中心的规划任务，通过分解反馈、构建混合上下文和外部搜索模块，提升覆盖度、忠实性和策略连贯性。

Comments Accepted by ACL2026 main conference

EvoAgent: An Evolvable Agent Framework with Skill Learning and Multi-Agent Delegation

EvoAgent：一种具备技能学习和多智能体委托的可进化代理框架

Aimin Zhang, Jiajing Guo, Fuwei Jia, Chen Lv, Boyu Wang, Fangzheng Li

机构 * Focus AI Center, Focus Technology Co., Ltd.（Focus技术有限公司人工智能中心） ； Engineering Research Center of Digital Forensics, Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology（信息科学技术大学南京教育部长数字取证工程研究中心） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 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EvoAgent框架，通过结构化技能学习与分层子代理委托机制，实现技能的持续生成与优化，并通过实验展示其在外贸场景中的显著提升。

PosterForest: Hierarchical Multi-Agent Collaboration for Scientific Poster Generation

PosterForest: 用于科学海报生成的分层多智能体协作

Jiho Choi, Seojeong Park, Seongjong Song, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST（韩国釜山国立大学人工智能研究生院） ； School of Integrated Technology, Yonsei University（延世大学整合技术学院） 纠错

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

AI总结 提出PosterForest，一种无需训练的科学海报生成框架，通过Poster Tree分层表示文档结构，并利用内容与布局智能体进行分层推理与递归优化，实现内容与布局的联合优化，提升语义连贯性、逻辑流畅性和视觉平衡。

Comments ACL 2026

Agentic generation of verifiable rules for deterministic, self-expanding reaction classification

用于确定性、自扩展反应分类的可验证规则的智能体生成

Daniel Armstrong, Maarten Dobbelaere, Valentas Olikauskas, Helena Avila, Octavian Susanu, Jérôme Waser, Philippe Schwaller

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Laboratory for Chemical Technology, Ghent University（根特大学化学技术实验室） ； NCCR Catalysis（瑞士国家研究能力中心催化项目） 纠错

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

AI总结 提出多智能体LLM框架，通过验证循环自动生成反应规则，将标准分类从68类扩展到14,073类，并实现97.7%的未知反应分类准确率。

Diversity Without Fidelity: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation Simulation

当推理模型损害行为模拟：多智能体大语言模型谈判中的求解器-采样器不匹配

Sandro Andric

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

AI总结 研究指出推理增强模型在模拟行为时可能表现不佳，通过三个多智能体谈判环境实验发现，有界推理能产生更多样且妥协导向的轨迹，强调模拟应将模型视为采样器而非求解器。

Comments 20 pages, 2 figures. Substantially revised. Formerly titled "When Reasoning Models Hurt Behavioral Simulation: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation"

SIGMA: Search-Augmented On-Demand Knowledge Integration for Agentic Mathematical Reasoning

SIGMA: 搜索增强的按需知识集成用于智能体数学推理

Ali Asgarov, Umid Suleymanov, Aadyant Khatri

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

AI总结 提出SIGMA框架，通过多智能体独立推理、定向搜索和协调机制，实现上下文敏感的知识集成，在MATH500等基准上提升7.4%的绝对性能。

Comments AAAI 2026 LMReasoning

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。

Self-Aware Recursively Self-Improving Agents for Personal Singularity: A Goal-, Scope-, Tool-, and Benchmark-Driven Multi-Agent Architecture

如何实现递归式自我提升智能体与个人奇点：一种目标、范围、工具和基准驱动的多智能体架构

Chengshuai Yang

机构 * NextGen PlatformAI C Corp.（下一代平台人工智能C公司） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型智能体进步引发的问题，提出受治理多智能体架构实现递归式自我提升，以个人奇点为目标，详细介绍智能体各要素及架构组成，形式化多种机制并提供设计与路线图。

Comments 28 pages, 5 figures, 7 tables, and 5 algorithms. Position and systems-design paper

Micro-Swarm Locomotion Optimization in Dynamic Flow using Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

动态流场中微群集运动优化的多目标多智能体强化学习方法

Josef Berman, Oren Gal

机构 * Hatter Department of Marine Technologies, Leon H. Charney School of Marine Sciences, University of Haifa（哈特尔海洋技术系，列昂·H·夏恩海洋科学学院，海法大学） 纠错

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

AI总结 提出混合CFD与多目标多智能体强化学习框架，通过PCGrad解决梯度冲突，在振荡流中优化微机器人集群的上游推进、能量效率和运动平滑性。

Complete, Scalable, and Robust Prioritized Planning for Multi-Robot Ordered Storage and Retrieval at Maximum Capacity

面向最大容量下多机器人有序存取任务的完备、可扩展且鲁棒的优先规划

William Zhang, Tzvika Geft, Jingjin Yu, Kostas Bekris

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对最大容量下多机器人有序存取问题，提出利用无重排布局特性的在线优先多智能体路径规划算法，实现可扩展且鲁棒的规划，完工时间随机器人数量近线性提升，处理不确定性时执行速度无显著损失。

Comments WAFR 2026 (World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics)

Automating and Scaling Behavioral Scientific Research on AI Agents

自动化与规模化针对AI智能体的行为科学研究

Soo Yong Lee, Jongha Lee, Jaewan Chun, Hyunjin Hwang, Fanchen Bu, Ziv Ben-Zion, Taekwan Kim, Denny Borsboom, Jaemin Yoo, Kijung Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Yale（耶鲁大学） ； University of Haifa（海法大学） ； UCL（伦敦大学学院） ； UvA（阿姆斯特丹大学） ； SNU（首尔大学） 纠错

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

AI总结 研究人员开发AEROBAT多智能体系统，自动化AI智能体行为科学研究流程，经实验验证其可生成测试假设、开展大量对照实验与模拟，能补充拓展人工研究。

Comments preprint

StitchCUDA: An Automated Multi-Agents End-to-End GPU Programing Framework with Rubric-based Agentic Reinforcement Learning

StitchCUDA：一种基于规则的多智能体端到端GPU编程框架与基于代理的强化学习

Shiyang Li, Zijian Zhang, Winson Chen, Yuebo Luo, Mingyi Hong, Caiwen Ding

机构 * Department of Computer Science\&Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minnesota, USA ； Department of Electrical Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minnesota, USA 纠错

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

AI总结 StitchCUDA通过基于规则的多智能体强化学习，实现了端到端GPU编程的高效生成与验证，显著提升了性能和准确性。

PICopilot: An LLM-based Agentic Framework for Assisting Photonic Integrated Circuit Design via Script Generation

PICopilot：一种基于大语言模型的智能体框架，通过脚本生成辅助光子集成芯片设计

Xiaohan Jiang, Zeyu Li, Wei Zhang, Jiang Xu

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

AI总结 PICopilot是首个基于LLM的智能体框架，通过带反馈机制的多智能体架构与专用RAG流程，成功完成全部48项PIC脚本任务，性能优于其他LLM方法及通用RAG的GPT-5。

Comments 9 pages, 6 figures

Beyond the Library: An Agentic Framework for Autoformalizing Research Mathematics

超越图书馆：用于自动形式化研究数学的智能体框架

Arshia Soltani Moakhar, Iman Gholami, Max Springer, Mahdi JafariRaviz, MohammadTaghi Hajiaghayi

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

AI总结 提出一种基于通用编码大语言模型的智能体自动形式化框架，通过多智能体管道和辅助引理技术，成功形式化了PutnamBench和STOC论文中的主要定理，其中两个证明无需额外公理。

Comments preprint

VFEAgent: A Multimodal Agent Framework for End-to-End Automated Finite Element Analysis

VFEAgent: 面向端到端自动化有限元分析的多模态智能体框架

Jiachen Zhang, Junyi Lao, Chenghao Liu, Siyuan Liu, Shixin Wu, Linsen Zhang, Boyu Wang, Songfang Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 提出VFEAgent多智能体系统，通过多模态视觉-语言流水线和验证优先的代码合成框架，实现从输入图像和问题描述到有限元建模与仿真的端到端自动化。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables. Equal contribution: Jiachen Zhang and Junyi Lao. Corresponding author: Songfang Huang. Preprint

SAGE: Stochastic Prompt Optimization via Agent-Guided Exploration

SAGE: 基于智能体引导探索的随机提示优化

Ziyi Zhu, Luka Smyth, Saki Shinoda, Jinghong Chen

机构 * Slingshot AI ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 纠错

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

AI总结 提出随机提示优化框架SPO，其中SAGE方法通过多智能体诊断代码执行实现黑盒搜索，在多个基准测试中表现依赖于错误类型，并在心理健康聊天机器人中通过连续优化显著提升次日留存率。

HarnessX: A Composable, Adaptive, and Evolvable Agent Harness Foundry

HarnessX: 一个可组合、自适应且可演化的智能体框架铸造厂

Tingyang Chen, Shuo Lu, Kang Zhao, Weicheng Meng, Hanlin Teng, Tianhao Li, Chao Li, Xule Liu, Jian Liang, Zhizhong Zhang, Yuan Xie, Heng Qu, Kun Shao, Jian Luan

机构 * Darwin Agent Team（达尔文智能体团队） 纠错

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

AI总结 提出HarnessX，通过替换代数组合框架原语、基于AEGIS多智能体演化引擎自适应调整，并利用轨迹反馈闭环优化，在五个基准上平均提升14.5%性能。

TSAssistant: A Human-in-the-Loop Agentic Framework for Automated Target Safety Assessment

TSAssistant: 一种人在回路中的自动化靶点安全性评估智能体框架

Xiaochen Zheng, Zhiwen Jiang, David Tokar, Yexiang Cheng, Alvaro Serra, Melanie Guerard, Klas Hatje, Tatyana Doktorova

机构 * Computational Sciences Center of Excellence（计算科学卓越中心） 纠错

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

AI总结 提出TSAssistant多智能体框架，通过分层指令架构和交互式优化循环，将靶点安全性评估报告生成分解为专业子任务，实现高可重复性和证据溯源。

Comments Updated with quantitative and expert evaluations

A Sober Look at Agentic Misalignment in Automated Workflows

对自动化工作流中智能体错位的冷静审视

Wenqian Ye, Bo Yuan, Zhichao Xu, Yijun Tian, Yawei Wang, Henry Kautz, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Notre Dame（圣约翰大学） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） 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 本文研究多智能体系统中的新兴错位问题（称为智能体错位），通过贝叶斯框架分析其成因，并提出基于证据的智能体对齐范式（AEA）来纠正错位行为，从而提升协作可靠性。

Cross-Layer Semantic Flow Reconstruction for Attack Detection in Agentic Systems

超越输入防护：为执行感知攻击检测重建跨代理语义流

Qizhi Cai, Yangyang Wei, Zhipeng Chen, Shouling Ji, Zhenyuan Li

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

AI总结 SysName通过重建跨代理语义流，实现执行感知的攻击检测，有效识别多种复合攻击向量，提升多代理系统安全性。

Comments 16 pages, 15 figures

The Agentic Web Requires New Normative Infrastructure

代理网络需要新的规范基础设施

Cameron Pattison, Matthew Boulos, Noam Kolt, Changbai Li, Tiziano Piccardi, Seth Lazar

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

AI总结 本文指出，用户通过AI代理与互联网交互的代理网络虽已技术可行，但过时的法律和服务条款阻碍了其发展，呼吁建立新的法律、规范和惯例来规范代理访问，并倡导政策以允许用户授权的代理在线行动。

Comments 1 figure

Agents Catching Agents: Shortcut Cascades and Benchmark Gaming in Clinical Multi-Agent Systems

智能体捕捉智能体：临床多智能体系统中的捷径级联与基准博弈

Sebastián Andrés Cajas Ordóñez, Agastya Munnangi, Aldo Marzullo, Felipe Ocampo Osorio, Quang Bui, Mohammad Shahin, Armaan Grewal, Emmanuel Paul Kwesiga, Anqi Peter Li, Josephine Nanyonjo, Aaditya Panchal, Arshnoor Bhutani, Nikhil Jaiswal, Milit S. Patel, Maximin Lange, Leo Anthony Celi

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

AI总结 该研究针对临床多智能体系统，发现智能体间存在符合社会直觉的捷径级联博弈，仅独立于自我报告的裁判能捕捉该博弈，相关结果对临床决策支持系统的可靠性评估有重要意义。

Meflex: A Multi-agent Scaffolding System for Entrepreneurial Ideation Iteration via Nonlinear Business Plan Writing

Meflex：一种基于非线性商业计划写作的多智能体支架系统，用于创业构想迭代

Lan Luo, Dongyijie Primo Pan, Junhua Zhu, Muzhi Zhou, Pan Hui

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

AI总结 Meflex通过非线性商业计划写作支架系统，支持创业构想的迭代发展，提升反思与元反思能力，降低认知负担。

Comments In Proceedings of The First Reflection in Creative Experience (RiCE) Workshop (RiCE W1) arXiv:2607.24558

AXE: Grey-Box Exploitability Confirmation for Localized Vulnerability Reports

AXE：针对局部漏洞报告的灰盒可利用性确认

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kostadin Damevski, Preetha Chatterjee

机构 * Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚 Commonwealth 大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架AXE，利用CWE分类和代码位置等轻量级元数据，通过解耦规划、代码探索和动态执行反馈实现Web漏洞利用，在CVE-Bench上达到30%成功率，比黑盒基线提升3倍。

Multilingual Agent-Based World Modeling for Social Science

MASim：面向社会科学的多语言代理模拟

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng

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

AI总结 MASim是一种多语言代理模拟框架，用于研究社会行为，通过多语言代理模拟公众意见和媒体影响，展现多语言模拟在社会科学中的重要性。

Comments Accepted at COLM 2026

Learning in Blocks: A Multi Agent Debate Assisted Personalized Adaptive Learning Framework for Language Learning

基于块的学习：一种多智能体辩论辅助的个性化自适应语言学习框架

Nicy Scaria, Silvester John Joseph Kennedy, Deepak Subramani

机构 * Indian Institute of Science, India（印度科学研究院） ； Talking Yak, India（Talking Yak） ； Indian Institute of Technology Patna, India（帕纳布印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于块的学习框架，利用多智能体辩论技术评估语言能力，结合评分和推荐机制，通过间隔复习和掌握进度提升语言学习效果。

Comments Published as main paper in AIED 2026

Journal ref Artificial Intelligence in Education. AIED 2026. Lecture Notes in Computer Science(), vol 16582. Springer, Cham

Towards Adaptive Categories: Dimensional Governance for Agentic AI

迈向自适应分类：面向智能体AI的维度治理

Zeynep Engin, David Hand

机构 * The Digital Statecraft Academy（数字国家学府） ； Department of Computer Science, University College London (UCL)（伦敦大学学院计算机系） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国学院数学系） 纠错

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

AI总结 提出维度治理框架，通过追踪决策权、过程自主性和问责制（3A）的动态分布，实现自适应分类，以应对传统分类框架在动态AI系统中的不足。

Comments 12 pages core text, 15 pages including references, 2 figures

Equilibrium analysis in a multi-agent reinsurance chain

多智能体再保险链中的均衡分析

Kaizheng Wang, Wei Liu, Zhuo Jin, Wenyuan Wang

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

AI总结 研究多层再保险链中保险公司与再保险公司互动，用斯塔克尔伯格微分博弈等方法，结合动态规划与博弈论，在均值-方差准则下求解均衡策略，通过数值分析发现保险市场竞争加剧使再保险链各层合同安全负荷降低。

Dec-MARVEL: Decentralized Multi-Agent Exploration without Communication under Budget Constraints

Dec-MARVEL：预算约束下无通信的去中心化多智能体探索

Janghyun Cho, Jimmy Chiun, Guillaume Sartoretti, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多无人机探索受多种限制的问题，提出Dec-MARVEL框架，各机器人通过偶然观察协调，图注意力智能体融合多种特征选动作，经特定训练方式训练，在多场景试验中表现出色，实现模拟到现实的成功迁移与实际部署。

Comments 8 pages, 5 figures

Composite-Operator Scaling on Triadic Hypergraphs: Formation Transitions in Multi-Agent Architectures with Three-Body Coupling

三体耦合多智能体架构中三元超图上的复合算子标度：形成相变

Eduardo Salazar

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

AI总结 研究动态三元超图上的相变，通过复合算子标度揭示形成场与离散意见变量的耦合机制，发现三体耦合导致连续相变转变为一级相变，并给出临界指数关系。

Comments v2: Retitled. Scope and framing corrected. Added beyond-mean-field exponent relations, a first-order/critical-endpoint phase diagram, and an appendix with Monte Carlo simulations (with public link to code)