AI Agent

Artificial collectives of specialists and generalists excel at different tasks

专家与通才的人工集体在不同任务中表现出色

John Meluso, Laurent Hébert-Dufresne, Christoph Riedl, H. Oliver Gao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Vermont（佛罗里达大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 通过优化代理的系统实验，研究代理解释能力、理性边界和任务质量如何影响集体绩效，发现通才集体在生成、选择和协调任务上更优，而专家集体在谈判任务上更优。

Comments 10 pages, 4 figures

DataMagic: Transforming Tabular Data into Data Insight Video

DataMagic: 将表格数据转化为数据洞察视频

Yupeng Xie, Chen Ma, Zhenyang Wang, Liangwei Wang, Jiayi Zhu, Chuxuan Zeng, Zhouan Shen, Boyan Li, Yuyu Luo

机构 * HKUST (GZ)（香港理工大学（珠海）） ； China Unicom（中国联合网络通信集团） 纠错

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

AI总结 提出DataMagic系统，通过声明式规范DVSpec和多智能体架构，将原始表格数据和自然语言查询转化为叙事性数据洞察视频，并支持交互式探索。

Comments 5 pages, 3 figures, accepted at VLDB 2026

PsyScore: A Psychometrically-Aware Framework for Trait-Adaptive Essay Scoring and ZPD-Scaffolded Feedback

PsyScore: 一种心理测量感知的特质自适应作文评分与最近发展区支架反馈框架

Wei Xia, Jin Wu, Haoran Shi, Xiangyu Wang, Chanjin Zheng

机构 * Department of Educational Psychology, East China Normal University（华东师范大学教育心理学系） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出PsyScore框架，通过共享潜在能力表示整合诊断评估与教学支架，包括特质自适应神经IRT评分器、ZPD支架反馈生成器和多视角反馈评估策略，在ASAP++数据集上实现竞争性评分性能并提供更符合教学法的反馈。

Navigating Unreliable Parametric and Contextual Knowledge: Explicit Knowledge Conflict Resolution for LLM Inference

导航不可靠的参数化与上下文知识：面向LLM推理的显式知识冲突解决

Huang Peng, Jiuyang Tang, Weixin Zeng, Hao Xu, Xiang Zhao

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision, National University of Defense Technology（国防科技大学大数据与决策国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出MACR框架，通过自适应知识评估与多智能体推理，显式解决大语言模型内部参数知识与外部上下文之间的冲突，超越传统二元选择范式。

Comments 12 pages, 3 figures

Deep-Unfolded Coordination

深度展开协调

Hunter Kuperman, Minchan Jung, Rahul V. Ghosh, Alex Oshin, Evangelos A. Theodorou

机构 * Autonomous Control and Decision Systems Laboratory Georgia Institute of Technology United States（佐治亚理工学院自主控制与决策系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出Deep Coordinator框架，通过深度展开ADMM-DDP迭代学习动态调整超参数，实现非凸优化器求解时自适应惩罚参数，在车队和四旋翼仿真中速度提升6.18-9.44倍且可扩展至8倍规模。

Comments The second and third authors contributed equally (equal second authorship). 35 pages (10 pages main text), 17 figures, 3 tables

MetaResearcher: Scaling Deep Research via Self-Reflective Reinforcement Learning in Adversarial Virtual Environments

MetaResearcher: 通过对抗虚拟环境中的自我反思强化学习扩展深度研究

Wei Yu, Suxing Liu, Minjie Yu, Jiahao Wang, Zhijian Zheng, Haocheng Deng, Bing Li

机构 * School of Digital Arts, Jiangxi Arts & Ceramics Technology Institute（江西陶瓷工艺美术职业技术学院数字艺术学院） ； Universiti Sains Malaysia（马来西亚理科大学） 纠错

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

AI总结 提出MetaResearcher框架，通过演化虚拟世界、发现导向任务、自我反思元奖励和异构多智能体架构，在对抗环境中扩展深度研究智能体的训练，提升基准性能和认知鲁棒性。

Matching Markets meet Cumulative Prospect Theory: Towards Optimal and Adversarially Robust Learning

匹配市场遇上累积前景理论：迈向最优和对抗鲁棒学习

Ananya Kunisetty, Avishek Ghosh

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

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

AI总结 研究基于累积前景理论（CPT）的竞争性双边匹配市场多智能体多臂赌博机问题，提出最优遗憾界算法并扩展到对抗性市场。

Comments Accepted at ECML-PKDD 2026, Naples, Italy

Multi-Granular Attention-Driven Reinforcement Learning Framework for Web Intelligent Enhancement Systems

多粒度注意力驱动的强化学习框架用于Web智能增强系统

Navin Chhibber, Deepak Singh, Anokh Kishore, Nikita Chawla, K. Anguraj

机构 * Infinity Tech Group ； Gainwell Technologies ； Capital One ； Sunnyvale, CA, USA（美国硅谷） ； Department of Electronics and Communication Engineering（电子与通信工程系） ； Sona College of Technology（Sona科技学院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Salem, India（印度塞拉姆） 纠错

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

AI总结 提出MGAR-WIES框架，通过语义图建模、注意力机制和自适应强化学习，解决Web环境中异构动态数据的语义理解与可扩展性问题，在准确率上达到80%。

Comments 2026 3rd International Conference on Integrated Intelligence and Communication Systems (ICIICS), 6 Pages

LLM-Based Synthetic Ground Truth Generation for Audio-Based Emotion Classification via In-Context Learning

基于上下文学习的音频情感分类的LLM合成真实标签生成

Qing Huang, Pooja Pol, Jianing Zhang

机构 * School of Business, Technical University of Applied Sciences Augsburg（应用技术大学阿沙芬堡商学院） ； Data Science und Autonome Systeme Technologietransferzentrum (TTZ)（数据科学与自主系统技术转移中心（TTZ）） 纠错

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出利用大语言模型（LLM）和上下文学习（ICL）从多用户VR环境的流式语音数据中自动生成情感相关合成真实标签，解决团队协作状态标注难题。

Comments https://icaiit.org/paper.php?paper=14th_ICAIIT_2/3_9

Do as the Romans Do: Learning Universal Behaviors from Heterogeneous Agents

入乡随俗：从异构智能体学习通用行为

Caleb Chang, Davin Win Kyi, Natasha Jaques, Karen Leung

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出GRID方法，从追求不同目标的异构示范者中提取通用奖励，训练通用智能体以学习环境通用能力，避免模式平均偏差，提升下游任务微调效率。

SpecAlign: Efficient Specification-Grounded Alignment of Large Language Models via Synthetic Data

SpecAlign: 通过合成数据实现高效的大语言模型规范对齐

Wenjie Wang, Yue Huang, Zhengqing Yuan, Han Bao, Shiyi Du, Yuchen Ma, Yue Zhao, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出规范对齐新范式，通过从规范文档合成数据（SpecAlign框架），结合结构化规则标注、可控规范实例化和多智能体对抗数据合成，生成细粒度偏好对，提升规则遵守度且不损害通用能力。

Comments 58 pages

A Neuro-Symbolic Approach to Strategy Synthesis for Strategic Logics

一种面向策略逻辑的策略综合的神经符号方法

Marco Aruta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Domenico Parente, Luca Rizzuti

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Università degli Studi di Salerno（萨勒诺大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经符号框架，将大语言模型作为策略生成预言机，结合模型检查器进行形式验证，在NatATL中实现高精度策略综合。

Environment-Grounded Automated Prompt Optimization for LLM Game Agents

面向LLM游戏智能体的环境驱动自动提示优化

Rean Clive Fernandes, Lukas Fehring, Theresa Eimer, Marius Lindauer, Matthias Feurer

机构 * Lamarr institute for ML and AI（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； TU Dortmund University（多特蒙德工业大学） ； Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

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

AI总结 提出一种自动提示优化框架，将观察-动作管道分解为描述器和选择器，通过环境回报驱动的进化循环迭代优化提示，在BabyAI任务中显著提升成功率。

AgentFairBench: Do LLM Agents Discriminate When They Act?

AgentFairBench: LLM智能体在行动时是否存在歧视？

Triveni Morla, Rohith Reddy Bellibaltu, Manpreet Singh, Manmeet Singh Kapoor

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Patna（印度帕纳吉印度理工学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出AgentFairBench基准，通过反事实匹配集和偏差传导框架，评估LLM智能体在招聘、贷款和医疗分诊中的行动公平性，发现统计量级不匹配会夸大歧视，而匹配后Claude Haiku无显著人口统计效应。

Comments Submitted to IEEE Access

Journal ref Under Review (2026)

ROSA-RL: Uncertainty-Aware Roundabout Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning

ROSA-RL：基于强化学习的不确定性感知环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * Universität der Bundeswehr München（慕尼黑联邦国防军大学） ； Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut（兰茨胡特应用科学大学） 纠错

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

AI总结 针对混合交通中环岛场景的不确定性，提出ROSA-RL框架，结合Transformer预测冲突区域占用概率与强化学习，实现安全高效的环岛入口速度协调。

Comments 8 pages, 2 figures, 2 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Synthetic Counteradaptation: A Principle of Human-AI Co-evolution

合成反适应：人机共同进化的一个原理

Ivar Frisch, Jackie Kay, Philip Moreira Tomei

机构 * Spectral Circuits Research ； Independent Researcher（独立研究者） ； AI Objectives Institute（AI Objectives研究所） 纠错

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

AI总结 提出合成反适应概念，描述人机通过相互适应策略和行为实现共同进化，并分析围棋、混合动机社交和地缘政治模拟等案例。

Comments 15 pages, 1 figure. Published in Antikythera (MIT Press), February 2025

Journal ref Antikythera Journal, MIT Press, February 2025

Temporally Consistent Graph Q-Networks for Intelligent Network Control

时序一致图Q网络用于智能网络控制

Zacharias Veiksaar, Maxime Bouton

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） 纠错

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

AI总结 提出时序一致图Q网络（TC-GQN）算法，利用图神经网络学习任务无关的全局网络自预测表示，实现多智能体强化学习协调基站动作，在节能与服务质量约束下优于基线方法。

Comments 7 pages, 5 figures. Accepted to the 6G AI-RAN Workshop at IEEE INFOCOM 2026. The final published version will be available via IEEE Xplore

Phi-Actor-Critic: Steering General-Sum Games to Pareto-Efficient Correlated Equilibria

Phi-Actor-Critic: 引导一般和博弈走向帕累托高效关联均衡

Wongyu Lee, Francesco Lelli, Omran Ayoub, Massimo Tornatore

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Tilburg University（蒂尔堡大学） ； University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland（瑞士南瑞士应用科学与艺术大学） 纠错

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

AI总结 提出Φ-Actor-Critic框架，通过交换遗憾最小化引导多智能体学习向高社会福利的关联均衡收敛，并采用集中式注意力批评家高效估计反事实遗憾，结合拉格朗日均衡选择机制优化社会福利。

Comments Accepted to IJCAI 2026

The Shibboleth Effect: Auditing the Cross-Lingual Distributional Skew of Large Language Models

示播列效应：审计大型语言模型的跨语言分布偏斜

Hakan Mehmetcik

机构 * Kellogg Institute for International Studies, University of Notre Dame（凯洛格国际研究学院，圣约翰大学） ； Marmara University（马尔马拉大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过多智能体地缘政治兵棋推演，发现前沿LLM在跨语言条件下存在行为偏斜，且该效应依赖于模型架构与训练机制，而非西方起源模型的普遍属性。

Comments 25 pages, 2 figures, 6 tables, Research Article

Beyond Static Evaluation: Co-Evolutionary Mechanisms for LLM-Driven Strategy Evolution in Adversarial Games

超越静态评估：对抗性游戏中LLM驱动策略演化的协同进化机制

Haoran Li, Zengle Ge, Ziyang Zhang, Xiaomin Yuan, Yui Lo, Qianhui Liu, Bocheng An, Dongke Rong, Jiaqun Liu, Annan Li, Jianmin Wu, Dawei Yin, Dou Shen

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM驱动代码进化在对抗性多智能体游戏中因评估景观变化导致停滞的问题，提出评估器协同进化、层次深度评估和弱点压力三种机制，在MCTF任务中实现最优性能和泛化能力。

Civil Court Simulation with Large Language Models

基于大型语言模型的民事法庭模拟

Yifan Chen, Haitao Li, Kaiyuan Zhang, Yueyue Wu, Qingyao Ai, Yiqun Liu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体民事法庭模拟框架，通过五阶段审判程序、记忆模块和法规检索实现可靠判决，在责任分配和多项裁决上表现优异。

The Governance of Human-LLM Interaction: Safety Gating, Civility Steering, and Affective Default Lock-In

人类与LLM交互的治理：安全门控、文明引导与情感默认锁定

Manuele Reani, Hongjian Zhang, Hongyu Tian

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（管理学院与经济学学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本研究通过确定性多智能体评估流水线，测量LLM在长程对话中的提示可引导性和风格漂移，提出区分安全门控、文明引导和情感默认锁定的治理框架，揭示提供商对交互形式的控制对多元性、自主性和民主能动性的影响。

Does Persona Make LLMs K-pop Fans? A Pilot Study of LLM-Based Online Concert Audience Agents

角色设定会让LLM成为K-pop粉丝吗？基于LLM的在线演唱会观众智能体初步研究

Kirak Kim, Hyojin Kim, Yejin Son, Sungyoung Kim, Kyung Myun Lee

机构 * Graduate School of Culture Technology, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国成均馆大学文化科技研究生院） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University, Seoul, South Korea（延世大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 研究通过多智能体系统模拟K-pop演唱会实时粉丝聊天，发现角色设定能提升聊天质量和自然度，但未增强社交连接或情感反应，表明有意义的集体体验需更深层次对齐。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Culture x AI: Evaluating AI as a Cultural Technology

Byzantine Cheap Talk: Adversarial Resilience and Topology Effects in LLM Coordination Games

拜占庭廉价谈话：LLM协调博弈中的对抗韧性与拓扑效应

Aya El Mir, Martin Takáč, Salem Lahlou

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体LLM在协调博弈中面对拜占庭攻击和通信拓扑限制的脆弱性，发现智能体无法集体适应背叛，且显式限制拓扑会破坏合作，而隐式限制则不影响。

Comments Accepted at NETYS 2026 (The International Conference on Networked Systems)

TianJi-Environ: An Autonomous AI Scientist for Atmospheric Environmental Research

TianJi-Environ: 用于大气环境研究的自主人工智能科学家

Haoluo Zhao, Hongchun Zhang, Nan Li, Jing-Jia Luo, Kaikai Zhang, Mengyang Yu, Nan Chen, Tao Song, Fan Meng

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Climate System Prediction and Risk Management (CPRM), Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学气候系统预测与风险管理国家重点实验室） ； College of Environmental Science and Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学环境科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, China University of Petroleum（中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出基于WRF-Chem的多智能体框架TianJi-Environ，自主驱动复杂大气化学模拟，实现机制假设的可执行配置、实验设计和证据标准，并通过臭氧和颗粒物案例验证其可审计的机制验证能力。

Comments 20 pages, 11 figures, 2 tables

Towards Automated Cyber Threat Intelligence Elicitation in Underground Forums

面向地下论坛中自动化网络威胁情报的获取

Lorenzo Bossi, Federico Saccani, Francesco Panebianco, Antonio Maci, Stefano Zanero, Stefano Longari, Michele Carminati

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

AI总结 本文提出首个基于多智能体大语言模型的主动CTI获取系统DarkBot，其在受控与真实世界实验中均优于基线，可从地下论坛高效获取CTI且安全合规。

Comments 23 pages, 19 figures

BehaviorWorldGen: Closing the Loop between Action Models and World Simulators via Controllable Behavior-Aware Structured World Generation

BehaviorWorldGen：通过可控行为感知结构化世界生成闭合动作模型与世界模拟器之间的循环

Jiaqi Wang, Zhuo Zhang, Haining Guan, Tingguang Zhou, Haowen Cui, Zhongyang Zhu, Yulong Zheng, ChuanYe Wang, Xuefeng Chen, Zhen Yang, Tianchen Deng, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Bo Dai, Lixia Shen, Xiwu Chen, Xiyang Wang, Jiajun Zhu

机构 * AFARI World Model Team（AFARI世界模型团队） 纠错

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

AI总结 BehaviorWorldGen通过BehaviorFlow实现可控行为感知结构化世界生成，闭合驾驶动作模型与世界模拟器的循环，在多项任务上取得改进，尤其对困难交互场景效果显著。

GrOIL: Graph-Grounded Domain Ontology Induction with Constrained LLM Mediation

GrOIL：基于图的领域本体归纳与受限大语言模型调解

Maruf Ahmed Mridul, Abid Talukder, Oshani Seneviratne

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

AI总结 该研究提出GrOIL流程，以受限LLM调解的七阶段图基方法构建可审计OWL TBox，在人寿保险领域的基准测试中，其CQ覆盖率等指标优于LLM基线，可生成稳定领域表示。

Comments 12 pages, 9 figures, 3 tables

Opinion-Guided Layered Strategies for Decentralized Coordination

意见引导的分层策略用于去中心化协调

Shuhao Qi, Zhiyong Sun, Siep Weiland, Sofie Haesaert

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

AI总结 针对自主智能体去中心化协调中存在的策略不兼容、角色难区分等问题，提出意见引导分层策略，通过非线性意见动力学实现无通信协调，可打破对称性，在一般和博弈中能保证智能体达成均衡。

A Safety-Driven Architectural Framework for Fail-Operational Drone Swarms in Critical Missions

面向关键任务中故障可运行无人机集群的安全驱动架构框架

Luiz Giacomossi, Zafer Yigit, Marwan Shakarna, Shoaib Saleemi, Ivan Tomasic, Baran Çurüklü, Håkan Forsberg

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

AI总结 针对安全关键操作中无人机集群的认证需求，提出结合SAE ARP4754B方法的混合关键度架构框架，通过硬件隔离的安全监控器实现飞行关键核心与集群管理器解耦，经马尔可夫建模可满足危险故障要求。

Comments 10 pages, 7 figures. Accepted for presentation at the 45th AIAA/IEEE Digital Avionics Systems Conference (DASC), Orlando, FL, USA, 2026. \c{opyright} 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses