AI Agent

M$^{2}$GRPO: Mamba-based Multi-Agent Group Relative Policy Optimization for Biomimetic Underwater Robots Pursuit

M$^{2}$GRPO：基于Mamba的多智能体群体相对策略优化用于仿生水下机器人追捕

Yukai Feng, Zhiheng Wu, Zhengxing Wu, Junwen Gu, Junzhi Yu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出M$^{2}$GRPO框架，结合选择性状态空间Mamba策略与群体相对策略优化，解决水下机器人追捕中的长时决策、部分可观测性和多机器人协调问题，提升策略的表达性和稳定性。

MPAC: A Multi-Principal Agent Coordination Protocol for Interoperable Multi-Agent Collaboration

MPAC：一种多主代理协调协议用于互操作性多代理协作

Kaiyang Qian, Xinmin Fang, Zhengxiong Li

机构 * University of Colorado Denver (CU Denver)（科罗拉多大学丹佛分校） 纠错

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

AI总结 本文提出MPAC协议，解决多主代理共享状态协调问题，通过五层结构实现显式协调语义，减少协调开销并提升执行效率。

Camera Artist: A Multi-Agent Framework for Cinematic Language Storytelling Video Generation

Camera Artist: 一种多智能体框架用于电影语言叙事视频生成

Haobo Hu, Qi Mao, Yuanhang Li, Libiao Jin

机构 * School of Information and Communication Engineering, Communication University of China（中国传媒大学信息与通信工程学院） ； State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 Camera Artist通过引入专门的 cinematography shot agent，增强了镜头间叙事连贯性和电影语言表达，提升了视频叙事的连贯性和表现力。

TurboAgent: An LLM-Driven Autonomous Multi-Agent Framework for Turbomachinery Aerodynamic Design

TurboAgent：一种基于大语言模型的自主多智能体框架用于涡轮机械气动设计

Juan Du, Yueteng Wu, Pan Zhao, Yuze Liu, Min Zhang, Xiaobin Xu, Xinglong Zhang

机构 * Digital Twin Research Center, Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院工程热物理研究所数字孪生研究中心） ； National Key Laboratory of Science and Technology on Advanced Light-duty Gas-Turbine, Chinese Academy of Sciences（中国科学院先进轻型燃气轮机科学与技术国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TurboAgent框架，通过大语言模型实现涡轮机械气动设计的端到端自主设计，结合生成设计、性能预测、多目标优化和物理验证，实现数据驱动的协作流程，提升设计效率和精度。

Biased Error Attribution in Multi-Agent Human-AI Systems Under Delayed Feedback

多智能体人机系统中延迟反馈下的偏差性错误归因

Teerthaa Parakh, Karen M. Feigh

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在延迟反馈下多智能体人机系统中决策与责任归因受认知偏差的影响，通过实验发现参与者对负反馈的修正更强烈，且常错误归因于不同AI代理，导致决策调整与实际原因弱相关。

Comments 14 pages, 9 figures. Preprint. An extended abstract is under submission

Chimera: Latency- and Performance-Aware Multi-agent Serving for Heterogeneous LLMs

Chimera：面向异构大语言模型的延迟与性能感知多智能体服务

Kangqi Ni, Wenyue Hua, Xiaoxiang Shi, Jiang Guo, Shiyu Chang, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Microsoft（微软） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 Chimera通过语义路由和预测调度优化多智能体工作流服务，提升端到端延迟与任务性能，减少1.2-2.4倍延迟并提高8.0-9.5个百分点性能。

LiRA: A Multi-Agent Framework for Reliable and Readable Literature Review Generation

LiRA：一种用于生成可靠且易读文献综述的多智能体框架

Gregory Hok Tjoan Go, Khang Ly, Anders Søgaard, Amin Tabatabaei, Maarten de Rijke, Xinyi Chen

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

AI总结 LiRA通过多智能体协作流程生成综合且全面的文献综述，优于现有基线方法，在写作和引用质量上表现更优，同时保持与人工写作相似度。

Comments Published at the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Please cite the published version here: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/41489

Analysis Of Linguistic Stereotypes in Single and Multi-Agent Generative AI Architectures

单Agent和多Agent生成式AI架构中语言刻板印象的分析

Martina Ullasci, Marco Rondina, Riccardo Coppola, Flavio Giobergia, Riccardo Bellanca, Gabriele Mancari Pasi, Luca Prato, Federico Spinoso, Silvia Tagliente

机构 * Politecnico di Torino（托斯卡纳理工学院） 纠错

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

AI总结 本文分析了生成式AI在单Agent和多Agent架构中对不同方言的刻板印象生成，探讨了通过提示工程和多Agent架构缓解偏见的效果，发现不同模型在刻板印象表现上存在显著差异。

Context Engineering: From Prompts to Corporate Multi-Agent Architecture

上下文工程：从提示到企业多智能体架构

Vera V. Vishnyakova

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

AI总结 本文提出上下文工程作为独立学科，旨在设计和管理AI代理决策的信息环境，通过五个质量标准和两个高层学科构建代理工程的成熟度模型，解决企业多智能体系统部署中的上下文和意图缺失问题。

Comments 25 pages, 1 figure

DataFactory: Collaborative Multi-Agent Framework for Advanced Table Question Answering

DataFactory: 用于高级表格问答的协作多智能体框架

Tong Wang, Chi Jin, Yongkang Chen, Huan Deng, Xiaohui Kuang, Gang Zhao

机构 * Institute of Systems Engineering, Academy of Military Sciences（系统工程研究所，军事科学院） ； School of Information Resource Management, Renmin University of China（信息资源管理学院，中国人民大学） 纠错

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

AI总结 DataFactory通过多智能体协作框架提升表格问答的准确性和鲁棒性，采用ReAct范式和自动知识转换，显著提高查询精度和多跳推理能力。

Comments Published in Information Processing & Management, 2026

Journal ref Information Processing & Management, 63(6):104723, 2026

SuperLocalMemory: Privacy-Preserving Multi-Agent Memory with Bayesian Trust Defense Against Memory Poisoning

SuperLocalMemory：隐私保护的多智能体记忆系统，通过贝叶斯信任防御对抗记忆中毒

Varun Pratap Bhardwaj

机构 * Independent Research（独立研究者） 纠错

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

AI总结 SuperLocalMemory通过本地化存储和贝叶斯信任评分，实现隐私保护的多智能体记忆系统，有效防御内存中毒攻击，提升检索性能。

Comments 11 pages, 5 tables, 1 figure. Code: https://github.com/varun369/SuperLocalMemoryV2

PeroMAS: A Multi-agent System of Perovskite Material Discovery

PeroMAS：钙钛矿材料发现的多智能体系统

Yishu Wang, Wei Liu, Yifan Li, Shengxiang Xu, Xujie Yuan, Ran Li, Yuyu Luo, Jia Zhu, Shimin Di, Min-Ling Zhang, Guixiang Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Materials Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学材料科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Sun Yat-Sen University, Zhuhai, China（中山大学人工智能学院） ； Information Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China（香港科技大学（广州）信息中心） ； School of Computer Science and Engineering, Zhejiang Normal University, Jinhua, China（浙江师范大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 PeroMAS通过多智能体系统实现钙钛矿材料的多目标优化发现，提升材料发现效率并验证其在现实中的有效性。

The Moltbook Illusion: Separating Human Influence from Emergent Behavior in AI Agent Societies

Moltbook错觉：区分人类影响与AI代理社会中的涌现行为

Ning Li

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

AI总结 研究通过分析Moltbook平台上的AI代理行为，发现病毒性叙事主要由人类驱动，揭示了AI对话的内在遗忘机制。

Collaborative Belief Reasoning with LLMs for Efficient Multi-Agent Collaboration

基于LLM的协同信念推理用于高效多智能体协作

Zhimin Wang, Duo Wu, Shaokang He, Jinghe Wang, Linjia Kang, Jing Yu, Kai Zhu, Jiawei Li, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Huawei Tenchnologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 CoBel-World通过协同信念世界框架，提升LLM多智能体协作的效率和人类化表现。

The Orchestration of Multi-Agent Systems: Architectures, Protocols, and Enterprise Adoption

多智能体系统的编排：架构、协议与企业采纳

Apoorva Adimulam, Rajesh Gupta, Sumit Kumar

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

AI总结 本文提出了一种统一架构框架和两种互补通信协议，旨在提升多智能体系统在企业级AI生态系统中的可扩展性和合规性。

Byzantine Fault-Tolerant Multi-Agent System for Healthcare: A Gossip Protocol Approach to Secure Medical Message Propagation

容错多智能体系统在医疗中的应用：基于 gossip 协议的安全医疗信息传播方法

Nihir Chadderwala

机构 * Nihir Chadderwala（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于 gossip 协议的拜占庭容错多智能体系统，用于医疗领域，通过加密验证和共识协议保障信息安全与系统容错性。

Astra: A Multi-Agent System for GPU Kernel Performance Optimization

Astra：一种用于GPU内核性能优化的多智能体系统

Anjiang Wei, Tianran Sun, Yogesh Seenichamy, Hang Song, Anne Ouyang, Azalia Mirhoseini, Ke Wang, Alex Aiken

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 Astra是首个基于LLM的多智能体系统，用于优化GPU内核性能，通过协作生成高效内核并实现显著加速。

Multi-Agent Conditional Diffusion Model with Mean Field Communication as Wireless Resource Allocation Planner

多智能体条件扩散模型与均场通信作为无线资源分配规划器

Kechen Meng, Sinuo Zhang, Rongpeng Li, Xiangming Meng, Yansha Deng, Chan Wang, Ming Lei, Zhifeng Zhao

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign (ZJU-UIUC) Institute, Zhejiang University（浙江大学-伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合研究所） ； Department of Engineering, King’s College London（伦敦国王学院工程系） 纠错

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

AI总结 多智能体条件扩散模型与均场通信用于无线资源分配规划，通过扩散模型和逆动态模型提升样本效率与策略可扩展性，理论保证收敛稳定性，实验显示在无线网络优化中表现优异。

VipAct: Visual-Perception Enhancement via Specialized VLM Agent Collaboration and Tool-use

Zhehao Zhang, Ryan Rossi, Tong Yu, Franck Dernoncourt, Ruiyi Zhang, Jiuxiang Gu, Sungchul Kim, Xiang Chen, Zichao Wang, Nedim Lipka

机构 * Adobe 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；tool-use(title)；tool use(abstract)；planning(abstract)

Comments AAAI 2026

A Lightweight Large Language Model-Based Multi-Agent System for 2D Frame Structural Analysis

Ziheng Geng, Jiachen Liu, Ran Cao, Lu Cheng, Haifeng Wang, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密大学电气与计算机工程系） ； College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木学院） ； Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Washington State University（华盛顿州立大学土木与环境工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

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

AdvEvo-MARL: Shaping Internalized Safety through Adversarial Co-Evolution in Multi-Agent Reinforcement Learning

Zhenyu Pan, Yiting Zhang, Zhuo Liu, Yolo Yunlong Tang, Zeliang Zhang, Haozheng Luo, Yuwei Han, Jianshu Zhang, Dennis Wu, Hong-Yu Chen, Haoran Lu, Haoyang Fang, Manling Li, Chenliang Xu, Philip S. Yu, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

When Disagreements Elicit Robustness: Investigating Self-Repair Capabilities under LLM Multi-Agent Disagreements

Tianjie Ju, Bowen Wang, Hao Fei, Mong-Li Lee, Wynne Hsu, Yun Li, Qianren Wang, Pengzhou Cheng, Zongru Wu, Haodong Zhao, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Cognitive AI Lab（认知人工智能实验室） 纠错

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

Comments Working in progress

AutoLabs: Cognitive Multi-Agent Systems with Self-Correction for Autonomous Chemical Experimentation

Gihan Panapitiya, Emily Saldanha, Heather Job, Olivia Hess

机构 * Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 纠错

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

AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges

Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

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

Journal ref Information Fusion, 2025

Automated Multi-Agent Workflows for RTL Design

Amulya Bhattaram, Janani Ramamoorthy, Ranit Gupta, Diana Marculescu, Dimitrios Stamoulis

机构 * Chandra Family Department of Electrical and Computer Engineering（查克拉家族电子与计算机工程系） 纠错

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

Comments Accepted: ML for Systems Workshop NeurIPS 2025

Bridging the Capability Gap: Joint Alignment Tuning for Harmonizing LLM-based Multi-Agent Systems

Minghang Zhu, Zhengliang Shi, Zhiwei Xu, Shiguang Wu, Lingjie Wang, Pengjie Ren, Zhaochun Ren, Zhumin Chen

机构 * Shandong University（山东大学） ； Leiden University（莱顿大学） 纠错

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

Comments EMNLP 2025 Findings

Multi-Agent Data Visualization and Narrative Generation

Anton Wolter, Georgios Vidalakis, Michael Yu, Ankit Grover, Vaishali Dhanoa

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Aarhus University TU Wien（奥胡斯大学维也纳技术大学） 纠错

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

An Efficient Open World Environment for Multi-Agent Social Learning

Eric Ye, Ren Tao, Natasha Jaques

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

Synchronization Dynamics of Heterogeneous, Collaborative Multi-Agent AI Systems

Chiranjit Mitra

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

Comments 9 pages, 6 figures

Technical Implementation of Tippy: Multi-Agent Architecture and System Design for Drug Discovery Laboratory Automation

Yao Fehlis, Charles Crain, Aidan Jensen, Michael Watson, James Juhasz, Paul Mandel, Betty Liu, Shawn Mahon, Daren Wilson, Nick Lynch-Jonely, Ben Leedom, David Fuller

机构 * Artificial, Inc.（Artificial公司） 纠错

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