AI Agent

Semantic Uncertainty-Guided Orchestration in Hierarchical Multi-Agent Systems

分层多智能体系统中基于语义不确定性的协调策略

John Knowlton, Aritra Guha, Risto Miikkulainen

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室） ； Cognizant AI Lab（高知特人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出HASSUM框架，利用语义熵和密度估计不确定性实现多智能体自适应协调，在StrategyQA等基准上验证其可提升复杂推理任务的可靠性。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables

Learning Agent Execution for KV-Cache Management in Agentic Serving

面向智能体服务的KV缓存管理的智能体执行学习

Rui Zhang, Chaeeun Kim, Shaoting Feng, Kuntai Du, Yuhan Liu, Yi Zhong, Cheng-Wei Ching, Junchen Jiang, Liting Hu

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体LLM服务中KV缓存复用不足的问题，提出CacheScout，通过在线学习智能体执行转换优化缓存管理，显著提升缓存命中率、降低延迟并提高吞吐量。

Reconcile Once, Write Anytime: A Trust-Tiered Librarian and a Multi-Agent Writer for Drift-Free, Point-in-Time Research

一次对账，随时撰写：用于无漂移、时点研究的信任分层图书馆与多智能体撰写器

Xing Zhang, Yanwei Cui, Guanghui Wang, Peiyang He

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

AI总结 该研究提出双层智能体系统，通过信任分层图书馆与多智能体撰写器分离知识库与报告撰写，消除报告矛盾与漂移，实验验证其在多指标、多场景下的有效性与效率优势。

NeuroRefiner: Morphology-Aware Multi-Agent Refinement for 3D Fluorescence Microscopy Neuron Segmentation

NeuroRefiner：面向3D荧光显微镜神经元分割的形态感知多智能体细化方法

Haiyang Yan, Jinyue Guo, Yanchao Zhang, Bingqing Wang, Zhenchen Li, Jing Liu, Jiazheng Liu, Linlin Li, Hua Han

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） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 针对3D荧光显微镜神经元分割的拓扑与细节保留难题，本文提出NeuroRefiner多智能体系统结合TopoRefineNet工具，在多数据集上实现优于现有方法的分割性能，ZBFWB数据集F1分数提升3.02%。

Comments Accept by ECCV 2026

IDRAAK: From Multi-Agent NLP to Few-Shot Prompting for Semantic Drift Detection in Technical Requirements

IDRAAK：从多智能体自然语言处理到用于技术需求语义漂移检测的少样本提示

Shiva Ahir

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

AI总结 IDRAAK是基于语义需求表示的可解释框架，通过含6个少样本示例的LLM单次调用检测技术需求语义漂移，性能优于多种替代方案，证明少样本提示是高效替代方法。

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

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

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

Multi-agent discovery of practical quantum LDPC codes

多智能体发现实用量子低密度奇偶校验码

Dongheng Qian, Tianyi Li

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

AI总结 该研究开发多智能体框架，在块长不超过400、总重量不超过10的二元CSS码范围内，发现了多种高性能实用量子LDPC码，为实验评估提供了硬件相关候选。

Comments 20 pages, 3 figures

A Multi-Agent Framework for Automated Coarse-Grained Molecular Dynamics of Polymers

用于聚合物自动化粗粒度分子动力学的多智能体框架

Joohee Choi, Junhyeong Lee, Seunghwa Ryu

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院（KAIST）） 纠错

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

AI总结 本文提出CGMas多智能体框架，可自动完成聚合物粗粒度分子动力学的拓扑构建等全流程，完成27项任务，22项密度匹配度在5%内，模拟时间大幅缩短，确立了智能体式LLM用于聚合物粗粒化的可行性。

Search-Aided Joint Agent-Environment Reinforcement Learning for Robust Lifelong Multi-Agent Path Finding with Rotations

用于带旋转的鲁棒终身多智能体路径规划的搜索辅助联合智能体-环境强化学习

He Jiang, Jingtian Yan, Yulun Zhang, Yimin Tang, Tanishq Duhan, Rishi Veerapaneni, Guillaume Sartoretti, Jiaoyang Li

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

AI总结 针对带旋转约束的鲁棒终身多智能体路径规划难题，提出搜索辅助联合强化学习方法，通过结合Causal PIBT与联合优化智能体-环境策略，在高密度地图及混合现实仓库环境中取得显著性能提升。

Multi-Agent Reinforcement Learning for Online Traffic Scheduling in Time-Sensitive Application

面向时间敏感型应用的在线流量调度的多智能体强化学习

Marcos Carvalho, Fatih Temiz, Shavbo Salehi, Melike Erol-Kantarci, Daniel F. Macedo

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

AI总结 针对动态XR驱动的MEC场景中TSN调度的挑战，本文提出基于HAPPO算法的MARL框架，将各TSN队列建模为自主智能体，可降低平均帧等待时间最多26.8%、最坏情况延迟约16.8%。

OrchestraBench: Evaluating Multi-Agent Orchestration Failure Modes, Recovery, and Decomposition Quality

OrchestraBench：评估多智能体编排的故障模式、恢复能力与分解质量

Yidian Chen, Yingzi Gu, Natan Vidra, Spurthi Setty, Sharon Zheng

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

AI总结 OrchestraBench 是评估多智能体编排故障模式、恢复能力与分解质量的基准，通过可控故障注入揭示了不同路由策略、智能体模式的故障处理差异及级联规律。

Comments 8 pages, 4 figures

AdaptAgent: A Multi-agent, Domain-Guided Reasoning Framework for Code Adaptation

AdaptAgent：一种用于代码适配的多智能体、领域引导推理框架

Xiaokai Rong, Hridya Dhulipala, Aashish Yadavally, Tien N. Nguyen

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

AI总结 本研究提出AdaptAgent框架，通过分工的多智能体实现代码适配，在真实数据集上的语义正确性优于强基线，各智能体对适配效果均有重要作用。

TumorBoard: Evidence-Grounded Multi-Agent Decision Support for Longitudinal Neuro-Oncology

TumorBoard：基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

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

AI总结 TumorBoard是基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统，经360例基准测试，其性能优于现有基线，安全管控模块可有效降低有害建议比例。

Adversarial Stress Testing of Role-Playing Language Agents using Multi-Agent Evaluation

基于多智能体评估的角色扮演语言智能体的对抗性压力测试

Saqib Shouqi, Abdullah Nazly, Januki Wanniarachchi, Ravisha De Alwis

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

AI总结 本研究提出模块化多智能体平台，通过多轮对话对角色扮演语言智能体开展对抗性压力测试，揭示单策略测试无法发现的故障模式，相关成果作为开源平台发布以支持AI安全。

Comments 8 pages, 1 figure, 7 tables; accepted and presented at ADScAI Conference 2026, University of Moratuwa, Sri Lanka

AI Agent Economics: Can Autonomous Economic Behavior Emerge among AI Agents under Minimal External Conditions?

智能体经济学：在 minimal 外部条件下，AI 智能体间能否涌现出自发的经济行为？

Lingyun Zhang, Shang Shang

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

AI总结 该研究探究在无预设策略的情况下，AI 智能体能否涌现经济关系，通过两阶段框架在 GPT 和 DeepSeek 的六智能体世界验证，发现组织源于可执行权利与资源后果，为智能体机制治理审计提供依据。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables

When Prompts Control Robots: Prompt Injection Attacks in Multi-Agent Robotic Systems

当提示控制机器人时：多智能体机器人系统中的提示注入攻击

Neha Nagaraja, Amisha Bagari, Hayretdin Bahsi

机构 * School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University（北亚利桑那大学信息学、计算与网络安全学院） ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology（塔林理工大学软件科学系） 纠错

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

AI总结 本文针对基于LLM的多智能体机器人系统，系统研究了直接和间接提示注入攻击的风险、传播特性及架构对攻击成功率的影响，是该领域的首项系统性研究。

Trust but Verify:Evidence-Linked Multi-Agent Clinical Information Extraction in Pathology

从细则中发现幽门螺杆菌：基于证据关联的多智能体胃活检报告病例发现

Yufan Wang, Anit Kumar Sahu, Yan Fei Ng, Daniel Kang, Shayan Vassef, Soorya Ram Shimgekar, Koustuv Saha, Piyum Zonooz, Navin Kumar, Chee Leong Cheng, Li Yan Khor

机构 * Department of Anatomical Pathology, Singapore General Hospital（新加坡中央医院解剖病理科） ； Duke–NUS Medical School（新加坡国立大学Duke-NUS医学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究针对胃活检报告中幽门螺杆菌证据提取难题，采用Nimblemind多智能体系统，经试点评估其总体准确率达98.61%，虽与其他比较器性能相似，但实现了工作流程整合和可追溯性，还能大幅减少审查时间。

PEMAND: Persona-Enriched Multi-Agent Negotiation for Household Decision-Making

PEMANT：面向旅行的个性化多智能体谈判

Yuran Sun, Mustafa Sameen, Yaotian Zhang, Rongguan Gu, Mrunal Vibhute, Chia-yu Wu, Yuanyuan Lei, Xilei Zhao

机构 * Department of Civil and Costal Engineering, University of Florida（佛罗里达大学土木与海岸工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出PEMANT框架，结合行为理论与多智能体谈判，改进家庭旅行决策建模，提升预测能力。

SKIMIX: Multi-Agent Harness-Time Scaling with Skill Mixture for Dynamic Harness Engineering

SKIMIX：面向动态 harness 工程的技能混合多智能体 harness 时间缩放方法

Jia Luo

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

AI总结 SKIMIX 是一种多智能体框架，结合技能检索、抗稀释路由等技术，在六个推理基准上提升开放式数学推理能力，为可扩展智能体设计提供了任务特性相关的实用指导。

SourceMinds at CheckThat! 2026: NLI-Grounded Citation Auditing in a Multi-Agent Pipeline for Full Fact-Checking Article Generation

SourceMinds参与2026年CheckThat!：多智能体管道中基于自然语言推理的引用审核用于完整事实核查文章生成

Farhan Sharukh Hasan, Anirban Saha Anik, Eric Liu, Xiaoying Song, Mohotarema Rashid, Lingzi Hong

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

AI总结 针对CLEF 2026 CheckThat!实验室任务3，提出多智能体管道系统，结合证据检索、结构化规划、文章生成、自我批判及引用审核等方法，强调证据选择、结构化生成与生成后引用验证对事实核查文章生成的重要性。

Comments CLEF 2026 Working Notes / CheckThat! Lab at CLEF 2026, Jena, Germany

UrbanDS: A Graph-Guided LLM Multi-Agent System for Data-Intensive Urban Tasks

UrbanDS：一种用于数据密集型城市任务的图引导大语言模型多智能体系统

Zhilun Zhou, Jianghao Yu, Yuming Lin, yongjun yang, Sun Yongquan, Depeng Jin, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jiangmen Municipal Smart Social Governance Technology Innovation Center（江门市智慧社会治理技术创新中心） 纠错

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

AI总结 本研究针对数据密集型城市任务中现有LLM智能体依赖有限数据集的问题，提出图引导多智能体系统UrbanDS，构建基准UrbanDS-Bench验证其性能，该系统已在武汉东西湖城市平台落地应用。

Runtime Uncertainty Monitoring for LLM-Based Multi-Agent Systems Using Bayesian Networks

基于贝叶斯网络的基于大语言模型的多智能体系统的运行时不确定性监测

Bart Custers, Koorosh Aslansefat

机构 * University of Hull（赫尔大学） 纠错

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

AI总结 研究基于大语言模型的多智能体系统在精算风险建模中的不确定性量化，提出含中央枢纽的多智能体框架，用令牌级对数概率和贝叶斯网络进行不确定性传播，再现基线性能并提供工作流稳定性等见解。

Comments This paper got accepted for Ninth International Workshop on Artificial Intelligence Safety Engineering (WAISE 2026): https://www.waise.org/

OrchBench: Evaluating Multi-Agent Orchestration Plans in Isolation via Deterministic Simulation

OrchBench：通过确定性模拟单独评估多智能体编排计划

Zhenzhen Ren, Jiyan He, Xinpeng Zhang, Zhenxing Qian, Ke Han, Shuxin Zheng, GuoBiao Li, Xiaoqing Zhang

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

AI总结 研究多智能体编排计划评估问题，提出OrchBench基准，通过构建有向无环图及确定性模拟单独评估编排计划，模拟分数与Claude Code执行高度相关且资源需求少，为比较和诊断编排计划提供有效基准。

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

机构 * 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)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

Tree-Based Formalization of Multi-Agent Complementarity in Human-AI Interactions

基于树的人机交互中多智能体互补性形式化

Andrea Ferrario

机构 * Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zurich（伦理与医学史研究所，苏黎世大学） ； SUPSI, Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA)（SUPSI，达勒莫利人工智能研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于树的形式化框架，通过有序智能体角色配置和平面二叉树表示人机交互协议，证明互补性在回归中可实现，但在分类中受限于局部聚合和损失函数的自然条件。

Comments 31 pages, 10 figures. Improved notation and added Figure 8 w.r.t. the original submission

AgentFAIR: A Multi-Agent Collaborative Framework for FAIRness Evaluation of Geospatial Datasets

AgentFAIR：用于地理空间数据集公平性评估的多智能体协作框架

Ming Chen, Pranav Pai

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 研究地理空间数据集公平性评估难题，提出AgentFAIR多智能体框架，结合结构化元数据提取与特定子原则语言模型评估器，给出各项评估结果，支持可审计性与可行性，不过受限于多种因素对准确性和泛化性声明有约束。

Exploring Robust Multi-Agent Workflows for Environmental Data Management

探索环境数据管理的鲁棒多智能体工作流

Boyuan Guan, Jason Liu, Yanzhao Wu, Kiavash Bahreini

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EnviSmart系统，通过知识架构和角色分离的多智能体设计提升环境数据管理的可靠性和效率，验证了多智能体工作流在处理复杂环境数据任务中的优势。

Comments Accepted at PEARC 2026. 10 pages, 4 figures

pAI-Econ-claude: A Gated Human-in-the-Loop Multi-Agent Architecture for AI-Assisted Economic Theory Development

pAI-Econ-claude：用于人工智能辅助经济理论发展的门控人在回路多智能体架构

Chen Zhu, Xiaolu Wang, Weilong Zhang

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 研究针对经济学等领域中基于大语言模型智能体输出缺乏正确性信号的可靠性问题，提出pAI-Econ-claude门控人在回路多智能体架构，经实验评估，该架构能提高可审计性，证明不可逆人类判断分配比纯智能体自主性更具信息性。

Workload-Aware Caching for Multi-Agent Systems

多智能体系统的工作负载感知缓存

Anas Mohamed, Kaizan Haque, Azal Ahmad Khan, Chetan Sharma, Shuwen Ge, Ali Anwar

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

AI总结 研究多智能体系统缓存问题，提出结合重新计算成本、DAG 依赖计数和智能体调用频率的工作负载感知逐出策略，经多基准测试评估，该策略能大幅降低延迟，接近无界缓存性能，且与其他优化方法互补。

Comments 11 pages, 6 figures

Harnessing Disagreement: Detecting Correlated Agreement Blindness in Multi-Agent Triage

利用分歧：检测多智能体分诊中的相关一致性盲点

Shay Seiya McDonnell, Avantika Singh, Quoc-Viet Pham, Vratislav Havlik, Gregory M. P. O'Hare

机构 * School of Computer Science \& Statistics, Trinity College Dublin, College Green, Dublin 2, Ireland ADAPT Centre, Trinity College Dublin, College Green, Dublin 2, Ireland CKDelta, 28/29 Sir John Rogerson's Quay, Dublin 2, Ireland 纠错

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

AI总结 研究多智能体分诊中分歧引发升级导致的相关一致性盲点问题,提出结合随机森林、k近邻智能体及校准元模型的ARAT系统。通过实验表明该系统能降低预测不足，跨数据集验证显示多样化产生有效分歧才提升安全，揭示相关故障被忽视的风险。

Comments 14 pages, 2 figures, 3 tables. Accepted at PAAMS 2026; this is the author's pre-review submitted version