AI Agent

ASCon: A Direction-Aware Reciprocal Agent--Step Contextualization Model for Failure Attribution in Multi-Agent Systems

ASCon：面向多智能体系统故障归因的方向感知互惠智能体-步骤上下文模型

Shuyu Jiang, Yue Ran, Kaiyu Xu, Xingshu Chen, Yi Zhang, Hao Ren, Rui Tang, Tianwei Zhang

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

AI总结 该研究针对多智能体系统故障归因中不同目标间证据依赖关注不足的问题，提出ASCon模型，通过方向感知图注意力等技术聚合轨迹证据，提升了故障智能体、步骤、模式的检测性能及域外归因能力。

Uplink-Completion-Triggered Edge-GPU Inference for Multi-Agent Cooperative Perception

上行完成触发的边缘GPU多智能体协同感知推理

Sai Xu, Yanan Du, Chong Tang, Gaojie Chen

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

AI总结 本文提出释放触发通信计算耦合（RTCC）方法，在物理GPU上实现多智能体协同感知DNN的上行完成触发推理，可降低检测延迟且保持检测性能。

Per-Shipment Multi-Agent Reinforcement Learning for Intermodal Freight Routing Under Hurricane Disruption

飓风中断下的分货多智能体强化学习联运货运路径规划

Aliza Sharmin, Xudong Wang, Mustafa Can Camur, Xueping Li

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

AI总结 针对飓风破坏下的联运货运路径规划问题，研究将其建模为Dec-POMDP，训练IPPO并与启发式方法对比，发现IPPO在吞吐量和交付率上占优，在需求激增时优势更显著，MAPPO则存在队列不匹配的局限性。

Consensus Tracking of Perturbed Open Multi-Agent Systems with Repelling Antagonistic Interactions

受扰开放多智能体系统在排斥对抗交互下的一致性跟踪

Mengqi Xue, Yuchao Xiong, Yue Song

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

AI总结 针对开放多智能体系统在迁移引起的非消失扰动和排斥对抗交互下的一致性跟踪问题，通过将系统建模为受扰多模式多维系统并扩展其稳定性理论，证明了在满足分段平均驻留时间和激活时间比条件下可实现最终有界一致性跟踪。

Distance-Constrained Unlabeled Multi-Agent Pathfinding

具有距离约束的无标签多智能体路径寻找

Takahiro Suzuki, Yuma Tamura, Keisuke Okumura

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

AI总结 本文研究了具有距离约束的无标签多智能体路径寻找问题，提出两种互补方法解决该问题，证明该问题的可行性为PSPACE难，但算法在实际时间内可处理数百个智能体。

Semantic Joint Source Channel Coding for Distributed Subsurface Imaging in Multi-Agent Systems

多智能体系统中分布式地下成像的语义联合信源信道编码

Maximilian H. V. Tillmann, Ban-Sok Shin, Dmitriy Shutin, Armin Dekorsy

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

AI总结 本研究针对多智能体系统中分布式地下成像问题，提出将语义联合信源信道编码与空中计算结合的方法，经地下异常检测用例验证，其成像性能优于传统通信方案。

Byzantine-Resilient Federated Multi-Agent Optimization Framework for Cyber-Secure Interconnected Microgrids

面向网络安全互联微电网的拜占庭弹性联邦多智能体优化框架

Ali Peivand, Seyyed Mostafa Nosratabadi

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

AI总结 提出BR-FedMAPPO框架，结合三重表面移动目标防御与自适应隔离策略，通过两阶段拜占庭弹性聚合规则抵御隐蔽虚假数据注入攻击，保护分布式学习通道并维持经济调度性能。

M$^3$Prune: Hierarchical Collaborative Pruning for Efficient Multi-Modal Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation

M³Prune：面向高效多模态多智能体检索增强生成的分层协同剪枝

Taolin Zhang, Weizi shao, Zijie Zhou, Chen Chen, Daiyang Yu, Tingyuan Hu, Chengyu Wang, Xiaofeng He

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

AI总结 M³Prune是优化多模态多智能体检索增强生成的分层协同剪枝框架，通过剪枝冗余通信边提升性能与token效率，实验中优于单智能体及多智能体基准系统。

Comments Accepted by ACM MM2026

Certifying Collective Reasoning in Multi-Agent Systems via Koopman Spectral Analysis

基于Koopman谱分析的多智能体系统集体推理验证

Nuzhat Khan, Indrakshi Dey

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

AI总结 本文提出基于Koopman算子理论的框架，通过分析多智能体集体的Koopman转移算子谱，实现对其推理收敛时间、派系及决策的可验证，在注意力共识模型上验证了方法的有效性，且运行高效。

DVAR: Adversarial Multi-Agent Debate for Video Authenticity Detection

DVAR：对抗性多智能体辩论用于视频真实性检测

Hongyuan Qi, Feifei Shao, Ming Li, Hehe Fan, Jun Xiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Guangming Lab（光明实验室） 纠错

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

AI总结 DVAR通过多智能体辩论框架，将视频真实性检测转化为结构化推理过程，利用生成假设代理与自然机制代理的竞争，结合MDL框架和GenVideoKB知识库，实现对未知生成架构的强泛化能力。

Comments 9 pages

Quantigence: A Multi-Agent Framework for Post-Quantum Security Analysis on Commodity Hardware

Quantigence：一种用于量子安全研究的多智能体AI框架

Abdulmalik Alquwayfili

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

AI总结 Quantigence通过多智能体AI框架提升量子安全研究效率，实现67%的研究周转时间减少和更全面的文献覆盖。

Comments 12 pages, 6 figures, 3 tables. Code and data: https://github.com/AbdulmalikDS/quantigence

Decentralized Affine Transformation for Scalable and Safe Multi-Agent Aerial Coordination

面向可扩展且安全的多智能体空中协调的分布式仿射变换

Garegin Mazmanyan, Hossein Rastgoftar

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

AI总结 该研究提出分布式仿射变换框架，将二维AT建模为分布式主从问题，通过微型四旋翼无人机实验验证其可安全引导多智能体穿越狭窄受限环境且符合理论收敛性。

Journal ref Aerospace Science and Technology 113539 (2026)

PRIMAL3: Pathfinding via Reinforcement and Imitation Multi-Agent Learning - Leveraging LaCAM3

PRIMAL3：基于强化学习与模仿的多智能体路径规划——利用LaCAM3

Chengyang He, Tanishq Duhan, Gadiel Sznaier Camps, Fangyuan Wang, Yuhong Cao, Jiankai Sun, Ge Sun, Mac Schwager, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 PRIMAL3是整合强化学习、LaCAM3等的超大规模多智能体路径规划框架，性能优于现有基线，可扩展至10万智能体，能部署于物理机器人系统

Comments Under Review

Responsibility in Multi-Agent Sequential Decision-Making: Comparing Human Judgments to Formal Models of Causal Attribution

多智能体序贯决策中的责任归属：人类判断与因果归因形式模型的比较

Nripsuta Ani Saxena, Stelios Triantafyllou, Goran Radanović

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

AI总结 本研究对比了多智能体序贯决策中责任归因的形式模型与人类判断的契合度，通过大规模调查和Goofspiel实验识别出影响人类责任判断的关键因素。

DM$^3$-Nav: Decentralized Multi-Agent Multimodal Multi-Object Semantic Navigation

DM$^3$-Nav：去中心化多智能体多模态多目标语义导航

Amin Kashiri, Atharva Jamsandekar, Yasin Yazıcıoğlu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 DM$^3$-Nav是一种去中心化的多智能体语义导航系统，支持多模态开放词汇目标指定和多目标任务，通过局部通信实现自主协调，验证了在真实办公环境中的有效性。

AffectAgent: Collaborative Multi-Agent Reasoning for Retrieval-Augmented Multimodal Emotion Recognition

AffectAgent：协同多智能体推理用于检索增强的多模态情感识别

Zeheng Wang, Zitong Yu, Yijie Zhu, Bo Zhao, Haochen Liang, Taorui Wang, Wei Xia, Jiayu Zhang, Zhishu Liu, Hui Ma, Fei Ma, Qi Tian

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AffectAgent，通过协同多智能体推理框架，解决多模态情感识别中的模态模糊和复杂情感依赖问题，引入MB-MoE和RAAF提升表现。

Comments Accepted by ACM MM 2026

When classical predictors fail: an exact network outflowpredictor for heterogeneous multi-agent systems with communication delays

对离散时间异构多智能体线性系统通信延迟的精确补偿及其在SIR流行病模型中的应用

Qin Fang, Mamadou Diagne, Yang Zhu

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

AI总结 本文提出了一种基于预测的精确延迟补偿方法，用于解决异构多智能体系统中的通信延迟问题，并通过SIR流行病模型验证了其在流行病防控中的有效性。

SABRE: A Multi-Agent Approach for Selecting Out-of-Distribution Detectors Under a Budget

SABRE：预算约束下选择分布外检测器的多智能体方法

Mary Wisell, Salimeh Sekeh

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

AI总结 SABRE是一种多智能体方法，可在预算约束下针对视觉-语言模型的分布外检测，自动选择各领域最优检测器，解决固定检测器跨领域失效的问题，实现可靠检测。

Emergence of Biased Consensus in Multi-Agent LLM Debates

多智能体LLM辩论中偏向性共识的涌现

Maya Okawa

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM辩论中集体偏向性共识的涌现问题，提出物理启发的社会动力学分析框架，经实验验证其相变规律，发现智能体异质性可抑制该现象，且见解可推广至投资等现实决策任务。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 23 pages, 12 figures

PDE-Agents: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Finite Element Simulations with Knowledge Graph-Augmented Reasoning

PDE-Agents: 一种基于知识图谱增强推理的LLM编排多智能体框架，用于自动化有限元模拟

Sayan Adhikari, Gulshan Noorsumar, Øyvind Jensen

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

AI总结 提出PDE-Agents多智能体系统，通过LLM编排实现偏微分方程/有限元模拟全流程自动化，采用GraphRAG知识图谱增强，在50个任务消融实验中KG Smart模式达100%成功率，并验证了二阶空间收敛性。

Comments 19 pages, 9 figures, 10 tables, 1 algorithm. Code and evaluation artifacts: https://github.com/MatPro-IFE/pde-agents

D-MUTRA: DLT-based MUTual Remote Attestation for Multi-Agent Systems

D-MUTRA：面向多智能体系统的基于分布式账本（DLT）的相互远程证明

Adam Zahir, Vincent Lefebvre, Mark Angoustures, Milan Groshev, Carlos J. Bernardos

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

AI总结 针对多智能体系统传统远程证明的局限，本文提出基于区块链的D-MUTRA框架，实现智能体间的持续相互证明，可检测恶意软件修改，且扩展时开销可忽略。

Mutate to Bypass: Autonomous Endpoint Evasion via Knowledge-Driven Multi-Agent Orchestration

变异规避：基于知识驱动多智能体编排的自主端点规避

Weifeng Yuan, Wenbo Guo, Qingyun Du, Jun Chen, Feng Dong, Haoyu Wang, Yang Liu

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

AI总结 研究针对商用EDR系统的自动化弹性评估难题，提出AutoBypass多智能体框架，经实验可高比例绕过多款商用EDR，还能提升开源模型的规避成功率。

HIERA: Hierarchical Multi-Agent Relevance Assessment for Content Discovery Systems

HIERA：面向内容发现系统的分层多智能体相关性评估框架

Pritom Saha Akash, Phanideep Gampa, Chao Shen, Ying Chen, Sheikh Muhammad Sarwar

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

AI总结 该研究针对内容发现系统人工标注的问题，提出分层多智能体相关性评估框架HIERA，通过四个专用智能体的分层协调，在五个数据集上较11个基线方法取得显著性能提升。

BANDMAS: Causality-Inspired Semantic Packet Scheduling for Bandwidth-Efficient Multi-Agent Collaboration

BANDMAS：面向带宽高效多智能体协作的因果启发式语义分组调度

Jiangwen Dong, Wanyu Lin

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

AI总结 该研究针对多智能体协作中通信流量大、开销高的问题，提出BANDMAS框架，通过因果启发式语义分组调度减少应用层流量，在三类数据集上实现了显著的流量降低并取得最优任务指标。

MAPLE-Guard: Memory-Aware Link Enforcement Against Memory-Link Poisoning in Multi-Agent Systems

MAPLE-Guard：多智能体系统中针对内存链接投毒的内存感知链接执行防御机制

Wenjun Xiong, Yijin Zhou, Jiaqian Wang, Shangding Gu, Bo Tang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Ying Wen, Muning Wen

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

AI总结 MAPLE-Guard通过在多智能体系统内存生命周期的关键环节设置防御关卡，大幅降低内存链接投毒攻击的成功率，提升多智能体防御成功率，填补了现有防御的空白。

Comments 27 pages, 14 figures, 9 tables. Includes examples that may be misleading or harmful. Code: https://github.com/xiong-wenjun/MAPLE-Guard

From Monoliths to Swarms: A Study of Attack Surface Evolution in the Transition to Multi-Agent Web Systems

从单体到群体：多智能体Web系统转型中的攻击面演化研究

Yashaswi Malla, Sandra Siby

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

AI总结 本文针对从单智能体到多智能体Web系统转型的安全问题，提出MAS攻击向量分类法，构建WebMASLab测试平台，发现新型电话环路攻击对多数前沿多智能体模型威胁显著，提示防御通用性有限，揭示多智能体架构的新型安全风险。

PhysAgent: A Multi-Agent Framework for Reliable Remote Heart Rate Estimation

PhysAgent：用于可靠远程心率估计的多智能体框架

Yehui Yang, Bo Zhao, Junzhe Cao, Hui Ma, Yue Sun, Wenjin Wang, Zitong Yu

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

AI总结 PhysAgent是一种推理时多智能体候选验证框架，以多个基础rPPG估计器输出为待验证生理假设，结合Qwen3-VL-4B多模态大语言模型推理与确定性融合，提升远程心率估计的稳定性与可靠性。

Resilient Consensus-Based Target Tracking under False Data Injection Attacks in Multi-Agent Networks

多智能体网络中针对虚假数据注入攻击的弹性共识型目标跟踪

Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian

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

AI总结 本研究针对多智能体网络的虚假数据注入攻击，提出整合近常速度模型与饱和滤波的共识估计算法，搭配动态检测隔离机制，提升了分布式目标跟踪的精度与弹性。

Disentangled Control of Multi-Agent Systems

多智能体系统的解耦控制

Ruoyu Lin, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校 电气工程与计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学 电气与计算机工程系） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通用多智能体控制合成框架，适用于具有收敛保证的广泛问题，包括具有时间变化目标函数的问题。该框架实现去中心化而不引入智能体间的动态耦合，自然支持多目标机器人和实时实现。

Distributed primal-dual algorithm for constrained multi-agent reinforcement learning under coupled policies

耦合策略下约束多智能体强化学习的分布式原始对偶算法

Pengcheng Dai, He Wang, Dongming Wang, Wenwu Yu

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

AI总结 研究耦合环境下的约束多智能体强化学习，针对现有方法不足，提出智能体采用依赖邻居状态和参数的耦合策略及分布式可扩展原始对偶算法，证明算法收敛性，仿真验证其优于现有算法。