AI Agent

When Collaboration Becomes a Trigger: Collective Evidence-Threshold Backdoors in Multi-Agent Systems

当协作成为触发因素：多智能体系统中的集体证据阈值后门

Jia-Hao Xiao, Lei Feng, Min-Ling Zhang

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

AI总结 针对多智能体系统的新型集体证据阈值后门威胁，提出BCBI注入后门、LATTE防御方法，在基准测试中实现高效后门激活与低干扰防御效果。

Comments 26 pages,11 figures

Staged Multi-Agent Training (SMAT) for Hip Exoskeletons: Metabolic and Biomechanical Validation of a Simulation-Trained Co-Adaptive Controller

用于髋部外骨骼的分阶段多智能体训练（SMAT）：仿真训练的协同自适应控制器的代谢与生物力学验证

Yifei Yuan, Jakob Wolf, Ghaith Androwis, Xianlian Zhou

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Kessler Foundation（凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 本研究提出分阶段多智能体训练（SMAT）策略，将其部署于髋部外骨骼并经8名健康成人测试，证实该策略可显著降低代谢率，且在不同步行速度和地形上具备泛化性。

Comments 14 pages, 9 figures. Extended version of a paper to appear at IROS 2026 (arXiv:2603.07618)

More Debate, Same Evidence: Structural Limits of Homogeneous Multi-Agent Groundedness

更多辩论，相同证据：同质多智能体 groundedness 的结构局限

Yuelyu Ji

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

AI总结 该研究针对 groundedness 验证测试多智能体小组交换意见可提升判断质量的假设，在6个基准上评估同质三智能体小组，发现其准确率差异在+8.5至-4.4个百分点，未证实该前提。

Width, Memory, and Delay: A Resource Accounting for the Limits of Flat Multi-Agent Systems

宽度、内存与延迟：扁平多智能体系统的资源限制核算

Oleksandr Kuznetsov, Emanuele Frontoni

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

AI总结 该研究针对扁平多智能体系统，构建了基于宽度、内存、延迟的定量资源模型，反驳了其存在不可约因果下限的结论，明确资源不可替代性并给出设计规则。

MARS-RA: Rank Aggregation for Credit Assignment via Multimodal Comparisons in Embodied Multi-Agent Cooperation

MARS-RA：基于具身多智能体协作中多模态比较的信用分配排序聚合

Dawei Wang, Di Zhao, Xinyuan Liu, Marci Chi Ma, Xiaoyang Liu, Chengming Zhou, Gary Ushaw, Richard Davison

机构 * Newcastle University（纽卡斯尔大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对具身多智能体协作的信用分配难题，提出MARS-RA框架，将其转化为多模态模型生成的成对比较排序聚合问题，经理论与实验验证可引导智能体有效协作。

Comments ACL 2026 Main

$Σ$-Mem: An Online Reliability Memory for LLM-based Multi-Agent Systems

Σ-Mem：面向基于大语言模型（LLM）的多智能体系统的在线可靠性记忆

Peilin Feng, Suorong Yang, Soujanya Poria

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

AI总结 针对现有LLM多智能体系统记忆系统无法建模智能体可信度的问题，提出Σ-Mem在线可靠性记忆，基于决策后反馈更新实对称状态，在Qwen系列模型上实现自适应协调与更优性能。

An Empirical Study of Coordination Mode as the First-Class Citizen in From-Scratch Multi-Agent Coding

从零开始多智能体编码中作为一等公民的协作模式的实证研究

Yanyu Ren, Yunfeng Bai, Xizheng Wang, Li Chen, Dan Li

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

AI总结 本研究构建多智能体编码基准MSEval，发现组织拓扑与模型能力对速度-成本-质量权衡影响相当，结构化流水线表现最优，为多智能体软件开发评估提供严格标准。

Two Calls Beat Five Agents: Evaluating Multi-Agent Pipelines Against Self-Refinement for Local Language Models

两次调用胜过五个智能体：针对本地语言模型的多智能体流水线与自我优化的评估

Ashish Prajapati, Om Mohite

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

AI总结 本研究对比多智能体流水线与自我优化方法，发现针对本地7B模型，两次调用自我优化在GSM8K表现更优且令牌用量低，经任务感知重设计后在HumanEval也能维持高准确率，简单方法优于多智能体架构。

Do Latent Channels Actually Communicate? A Causal Audit of Latent Multi-Agent LLM

隐通道真的在通信吗？隐式多智能体大语言模型的因果审计

Huixiang Zhang, Mahzabeen Emu

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

AI总结 本研究针对隐式多智能体LLM提出因果审计方法，通过受控消息替换揭示隐式通信的作用机制，发现不同规模Qwen模型在不同数据集上的隐式消息效应存在差异，证明总准确率无法反映隐式消息的实际影响。

MultiFixer: A Coordinator-Proposer Based Multi-Agent Framework For Fixing Multi-Hunk Bugs

MultiFixer：一种用于修复多块漏洞的基于协调者-提议者的多智能体框架

Haichuan Hu, Chunrong Fang, Ye Shang, Jiawei Liu, Weifeng Sun, Guoqing Xie, Chenxing Zhong, Quanjun Zhang

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

AI总结 该研究针对现有LLM-based APR方法难以修复多块漏洞的问题，提出MultiFixer多智能体框架，经多基准测试，其在Defects4J等数据集上达到最优修复效果，能有效修复多块漏洞。

Comments Accepted to 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Learning Implicit Causal World Models from Multi-Agent Demonstrations

从多智能体演示中学习隐式因果世界模型

Jasorsi Ghosh

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

AI总结 该研究针对多智能体系统中世界模型因相关性与因果机制混淆导致分布偏移下失效的问题，提出隐式因果世界模型，经评估在协调任务上表现出可解释因果表示且精度随干预强度提升。

Comments Preprint

(EC)2: Event-Centric Explainability for Cybersecurity Through Multi-Agent LLM Investigations

(EC)2：基于多智能体大语言模型调查的网络安全以事件为中心的可解释性

Neta Kirmayer, David Tayouri, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Asaf Shabtai, Rami Puzis

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

AI总结 该研究提出多智能体框架(EC)2，为中小型企业网络的网络安全警报提供基于可验证证据的以事件为中心的可解释性，可提升检测后分析效果与事件分类准确率。

Comments 21 pages

Even More Deception: Objective Misalignment in Mixed-Motive LLM Multi-Agent Systems

更严重的欺骗：混合动机大型语言模型多智能体系统中的目标不一致

Marylou Fauchard, Florian Carichon, Margarida Carvalho, Golnoosh Farnadi

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

AI总结 该研究以《狼人杀》为框架，分析LLM多智能体的目标不一致问题，发现其会破坏对抗环境结果且在公开行为中难察觉，凸显需缓解策略。

Comments Accepted at AIWILD@ICLR 2026

MARS: Multi-Agent Re-ranking for Repeat-Order Food Delivery Recommendation

MARS：用于重复订单食品配送推荐的多智能体重排

Jiahao Tian, Zhenkai Wang

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

AI总结 研究针对重复订单食品配送推荐，提出MARS模块化多智能体重排框架，分两阶段推荐，结合多种信号与推理。通过实验评估，贡献包括给出集成框架、证明预训练主干结合轻量级检索有竞争力、建立可重现评估设置。

Early Detection of Distributed Backdoors in Multi-Agent LLM Systems: A Characterization Study

多智能体大语言模型系统中分布式后门的早期检测：一项特征研究

Diego Fernandez Arias, Dev Prashant Mistry, Ren Wang, Yibo Hu

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

AI总结 研究多智能体大语言模型系统中分布式后门早期检测，构建分层多智能体系统实例，通过记录片段注入及载荷组装执行时间来检测。前缀检测器能较早标记多数成功攻击，部分检测器依赖表面线索，微调模型可减少线索去除后的损失。

Grading the Narrators: An Isnad-Rijal Framework for Claim-Level Provenance in Multi-Agent Knowledge Systems

评估叙述者：多智能体知识系统中声明级来源的伊纳德-里贾尔框架

Ali Zahid Raja

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

AI总结 研究多智能体知识系统声明级来源问题，借鉴经典伊斯兰圣训科学方法，贡献形式映射、关系模式、决策矩阵等，对20000条声明评估，验证部分方法，也发现等级恢复循环部分失败及两次分析无定论。

Comments 25 pages. Code, data, and analysis: https://github.com/alizahidraja/isnad (v2.0.4). Software archived at doi:10.5281/zenodo.21216873

Spectral Dynamics of Semantic Drift in Clinical Multi-Agent Language Model Networks

临床多智能体语言模型网络中语义漂移的谱动力学

Amritesh Banerjee

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

AI总结 研究临床多智能体语言模型网络中语义漂移的谱动力学，通过映射多智能体通信不确定性轨迹到嵌入空间，揭示结构瓶颈危害。提出动态谱监测技术，经图拉普拉斯算子特征分解确保全局状态扩散，保障自主医疗诊断可靠性。

QFoldAgent: An Autonomous Quantum Optimization Multi-Agent System for Protein Structure Prediction

QFoldAgent：一种用于蛋白质结构预测的自主量子优化多智能体系统

Winson Chen, Yuqi Zhang, Sixu Chen, Nuo Xu, Qiang Guan, Caiwen Ding

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

AI总结 研究针对混合量子 - 经典蛋白质结构预测依赖惩罚权重问题，提出QFoldAgent多智能体框架，通过设计、VQE管道及反馈智能体协同优化。在两个数据集测试，该框架有效降低RMSD，提升结构有效性，减少失败情况。

Multi-Agent Debate and Visual Information Extraction for SeePhys Pro: A 1st-Place Technical Report from ICML 2026 AI4Math Track 3 Challenge

用于SeePhys Pro的多智能体辩论与视觉信息提取：ICML 2026 AI4Math赛道3挑战赛的第一名技术报告

Jiseok Kwak, Suhyeon Jo, Taewoo Kim, Yeongmin Kim, Byeonghu Na, Il-chul Moon

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

AI总结 针对回答含图像的大学物理问题的SeePhys Pro任务，提出两阶段框架，包括视觉信息提取和多智能体辩论推理阶段，提高了准确率，在挑战赛中获第一名，分析得出编排收益及图形辅助价值与问题图像占比相关的结论。

Multi-Agent System-driven Digital Twins for predictive maintenance: architectures, technologies and open research challenges

多智能体系统驱动的数字孪生用于预测性维护：架构、技术和开放研究挑战

Korota Arsène Coulibaly, Mohamed Hamlich

机构 * USMBA（巴马科阿卜杜勒·瓦希德·托马西大学） 纠错

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

AI总结 探讨多智能体系统与数字孪生交叉点，聚焦资源受限环境下预测性维护。通过分析547篇论文建立分类法、识别瓶颈，提出在微控制器部署AI、多节点协调及分层编排数字孪生等问题，揭示现有系统未满足工业5.0要求。

Comments 33 pages, 5 figures, 4 tables, paper submitted to Internet of Things Journal(Elsevier)

Conflict Resolution under Degraded Surveillance in Air Corridors Using Multi-Agent Reinforcement Learning

使用多智能体强化学习解决空中走廊降级监视下的冲突

Esrat Farhana Dulia, Syed Arbab Mohd Shihab, Caleb Adams, Ruben Del Rosario

机构 * College of Aeronautics and Engineering（航空与工程学院） ； Center for Advanced Air Mobility（先进空中交通中心） 纠错

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

AI总结 研究针对空中走廊降级监视下的冲突解决问题，开发基于深度Q网络的多智能体强化学习框架，为两类飞机训练策略，经模拟评估策略效果，揭示安全与走廊容量权衡，支持相关冲突解决策略评估。

Autonomous Topology Mutation: Safe Runtime Restructuring for Multi-Agent LLM Systems with Capability, State, and Shadow Invariants

自主拓扑变异：具有能力、状态和影子不变量的多智能体大语言模型系统的安全运行时重组

Bronislav Sidik, Chaya Levi, Nizzan Kimhi

机构 * Toga Networks (Huawei)（托加网络（华为）） 纠错

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

AI总结 研究多智能体大语言模型系统运行时无自我重组机制的问题，提出自主拓扑变异（ATM）机制，结合遥测驱动过载检测与安全不变量，经实验验证可提升任务成功率、减少隐私内存暴露并降低延迟，且相关内容已开源。

Comments 9 pages, 5 tables. Code and benchmark harness available at https://github.com/sidikbro/jiuwen_atm

OPTScientist: Multi-Agent Discovery of Typed Optimizer Programs for Transformer Pretraining

OPTScientist：用于Transformer预训练的类型化优化器程序的多智能体发现

Zhongzheng Li, Tiancan Feng, Wenhao Li, Qingsong Ran, Shikun Feng, Xiaoyuan Zhang, Yue Wang, Xiaoguang Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） 纠错

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

AI总结 研究针对深度学习优化器设计难题，提出OPTScientist多智能体框架，在类型化DSL中结合进化搜索与第二阶段机制，发现RS-MR优化器改进Transformer预训练，为自动优化器科学提供新路径。

Coordinating from Memory: Graph-Structured Experience Reuse for Multi-Agent Adaptation in Dynamic Manufacturing

从记忆中协调：用于动态制造中多智能体适应的图结构经验重用

Chengxiao Dai, Zhanhui Lin, Zhaokun Yan, Youyang Ni, Chenjun Lei, Luyan Zhang

机构 * School of Computer Science, University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（美国东北大学库里计算机科学学院） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院） ； School of Life and Environmental Sciences, University of Sydney（悉尼大学生命与环境科学学院） ； College of Business and Economics, Australian National University（澳大利亚国立大学商业与经济学院） 纠错

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

AI总结 针对动态制造中多智能体协调问题，提出图结构经验记忆（GSEM）框架，将历史协调事件编码为图，新干扰时通过图神经网络检索相似事件实现经验引导策略适应，实验表明其能有效减少完工时间和适应时间，验证了方法有效性和通用性。

Dreamer-CPC: Message Learning with World Models for Decentralized Multi-agent Reinforcement Learning

Dreamer-CPC：用于去中心化多智能体强化学习的基于世界模型的消息学习

Taisuke Takayama, Naoto Yoshida, Tadahiro Taniguchi

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan（京都大学信息学研究生院） ； Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University, Shiga, Japan（立命馆大学科学技术研究机构） 纠错

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

AI总结 研究针对多智能体强化学习中通信问题，提出Dreamer-CPC方法，将基于CPC的消息学习集成到DreamerV3世界模型，各智能体据此独立维护模型与模块并交换消息，实验表明该方法在多种环境下优于现有方法，能有效支持去中心化决策。

Comments 15 pages, 6 figures. Under review at ICONIP 2026

OpenEvoShield: Dual Non-Stationary Continual Defense for Open-World Multi-Agent System Attacks

OpenEvoShield：面向开放世界多智能体系统攻击的双重非平稳持续防御

Litian Zhang, Chaozhuo Li, Yuting Zhang, Zejian Chen, Bingyu Yan, Qiwei Ye

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对LLM-MAS中对手通过通信注入恶意指令的双重动态攻击，提出OpenEvoShield持续防御框架，含不对称速率控制器等组件，实验表明其在多基准和拓扑上优于基线，能检测多数未见攻击且误报率低。

Comments 29 pages, 5 figures, 14 tables

Comparative Study of Multi-Agent Actor-Critic Algorithms in Parameterized Action Reinforcement Learning

参数化动作强化学习中多智能体演员-评论家算法的比较研究

Ubayd Ali Bapoo, Clement N Nyirenda

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

AI总结 研究参数化动作强化学习中多智能体演员-评论家算法，提出共享经验多智能体扩展框架，通过在特定基准上评估，发现多智能体框架提升贪婪演员-评论家性能，多智能体软演员-评论家等提升较小，还揭示了智能体数量增加时性能与计算成本的权衡。

Comments 9 pages, 2 figures

TraceDev: A Traceability-Driven Multi-agent Framework for Requirement-to-Code Development

TraceDev：一种用于需求到代码开发的可追溯性驱动的多智能体框架

Mingyu Chen, Yakun Zhang, Zihao Xie, Yixing Luo, Jinrui Xu, Cuiyun Gao, Kaiqi Zhao, Yunming Ye

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

AI总结 针对现有方法在自然语言需求到代码转换中存在的不足，提出TraceDev多智能体框架，通过五个特定角色智能体及可追溯性图，实现自动化软件开发，在两个数据集上的评估结果证明了其在需求到代码生成上的有效性。

Comments Accepted by ISSTA 2026

Decentralized Multi-agent Reinforcement Learning for Resilient Critical Infrastructures

用于弹性关键基础设施的去中心化多智能体强化学习

Minghui Ding, Evangelos Pournaras

机构 * School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） ； School of Energy Systems, LUT University（卢特大学能源系统学院） 纠错

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

AI总结 研究用于弹性关键基础设施的去中心化多智能体强化学习，基于对其特性与基础设施要求的分析，指出信用分配和通信是实际可行的核心条件，提出包含结构、因果、弹性感知信用分配及相关通信等的研究议程，为弹性关键基础设施构建有条件的基础。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS 2026)

Aggregate in the Advantage, Not the Ratio: A Canonical-Form Analysis of Cooperative Multi-Agent Policy Optimization

优势聚合而非比率聚合：合作多智能体策略优化的规范形式分析

Zijian Zhao, Sen Li

机构 * 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)；分类 cs.LG

AI总结 研究合作多智能体策略优化中聚合相邻智能体的问题，将设计选择形式化为支持矩阵，证明规范结构，得出聚合应在优势中按耦合邻域大小进行且保持每个智能体比率的设计原则。