AI Agent

Temporal Fair Division in Multi-Agent Systems: From Precise Alternation Metrics to Scalable Coordination Proxies

多智能体系统中的时间公平分配：从精确交替度量到可扩展的协调代理

Nikolaos Al. Papadopoulos, Ismael Tito Freire, Marti Sanchez-Fibla, Konstantinos E. Psannis

机构 * University of Macedonia（希腊米科诺斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出时间公平分配的新理论，引入旋转周期性度量和滑动窗口度量，通过多智能体战斗实验分析，展示RP和ALT在协调失败检测和计算效率上的互补性。

Comments 26 pages, 6 figures, 8 tables

MechAInistic: An LLM-guided Multi-Agent System for Reasoning over Genome-Scale Constraint-Based Metabolic Models

MechAInistic：一种由大语言模型引导的多智能体系统，用于基于基因组规模的约束代谢模型进行推理

Josh Loecker, Narayna Puraja, William Bryan, Bhanwar Lal Puniya, Ahmed Abdeen Hamed, Tomáš Helikar

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

AI总结 研究旨在降低基于约束的代谢建模使用门槛，开发了MechAInistic多智能体系统，借助大语言模型，围绕特定模式将自然语言问题转化为可执行工作流程，通过两个免疫细胞代谢模型用例验证，能生成可追溯的治疗假设。

Comments 23 pages, 6 figures,

Semantic Cooperative Games for Contribution Attribution in LLM-Based Multi-Agent Systems

基于大语言模型的多智能体系统中用于贡献归因的语义合作博弈

Pengyi Jiang, Xiaoguang Zhu, Quanyan Zhu

机构 * New York University（纽约大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 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 针对基于大语言模型的多智能体系统贡献归因问题，提出语义合作博弈框架，定义语义夏普利值，介绍单轨迹算法SLIC，在特定基准测试中大幅降低计算成本，在多角色工作流程中表现良好，为复杂系统提供快速、无反事实且可解释的归因方法。

FinSAgent: Corpus-Aligned Multi-Agent RAG Framework for Evidence-Grounded SEC Filing Question Answering

FinSAgent：用于基于证据的美国证券交易委员会文件问答的语料库对齐多智能体框架

Jijun Chi, Zhenghan Tai, Hanwei Wu, Tung Sum Thomas Kwok, Hailin He, Zixing Liao, Bohuai Xiao, Chaolong Jiang, Jianliang Lei, Jerry Huang, Peng Lu, Muzhi Li, Liheng Ma, Yihong Wu, Sicheng Lyu, Jingrui Tian, Yihan Li, Yanzhang Ma, Sizhe Guan, Dingtao Hu, Yufei Cui, Ling Zhou, Lei Ding, Xinyu Wang

机构 * 1SimpleWay.AI 2McGill University 3University of Toronto 4University of California, Los Angeles 5The Chinese University of Hong Kong 6University of Manitoba 7Universit\'e de Montr\'eal 8Boston University 9Mila - Quebec AI Institute 10CG Matrix Technology Limited 11Lakehead University 12McMaster University 纠错

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

AI总结 研究针对美国证券交易委员会文件问答中模型与文件不匹配问题，提出FinSAgent框架，通过角色专用智能体、数据库感知查询分解及多路径检索等方法，提升检索覆盖和答案正确性，在离线和在线实验中均优于基线。

Comments 20 pages, 14 figures, 9 tables

Multi$^2$: Hierarchical Multi-Agent Decision-Making with LLM-Based Agents in Interactive Environments

Multi$^2$：基于LLM智能体在交互环境中的分层多智能体决策

Sangeun Park, Minhae Kwon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 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 提出Multi$^2$分层多智能体决策框架，通过高层智能体（System 1）使用监督微调生成子目标，低层智能体（System 2）使用离线到在线强化学习执行原子动作，以缓解目标漂移并实现长期稳定控制。

Comments Accepted at ICML 2026

A Multi-Agent System for 5G Throughput Prediction in Multi-Operator Urban Environments

用于多运营商城市环境中5G吞吐量预测的多智能体系统

Muhammad Kabeer, Rosdiadee Nordin, Nadiva Nuriftitah, Sian Lun Lau

机构 * Faculty of Engineering and Technology, Sunway University（Sunway大学工程与技术学院） ； Department of Computer Science, Federal University Dutsinma（联邦大学杜辛马大学计算机科学系） ； Future Cities Research Institute (FCRI), Faculty of Engineering and Technology, Sunway University（Sunway大学工程与技术学院未来城市研究所） ； Future Cities Research Institute (FCRI), Lancaster University（兰卡斯特大学未来城市研究所） 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 研究针对多运营商城市环境中5G吞吐量预测问题，提出分层多智能体系统TMAS，将边缘遥测数据动态路由到微智能体。在相关数据集上验证，该系统克服可预测性瓶颈，有高运行效率，为下一代无线网络响应时间提供了有潜力的架构。

CodeCoR: An LLM-Based Self-Reflective Multi-Agent Framework for Code Generation

CodeCoR：一种基于大语言模型的代码生成自反思多智能体框架

Ruwei Pan, Hongyu Zhang, Chao Liu

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

AI总结 研究针对代码生成中语言模型无法确保代码正确性及多智能体框架工作流性能不稳健的问题，提出CodeCoR框架，通过在不同阶段修剪中间输出减少错误传播，实验证明其优于现有基线。

RegNetAgents: A Multi-Agent Framework for Cross-Network Regulatory Driver Identification in Cancer Genomics

RegNetAgents：一种用于癌症基因组学中跨网络调控驱动因子识别的多智能体框架

Jose A. Bird

机构 * Bird AI Solutions（Bird人工智能解决方案公司） 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 RegNetAgents是用于癌症基因组学跨网络调控驱动因子识别的多智能体框架，整合不同网络，经双网络分类等操作，对候选因子按证据一致性排名，在乳腺癌和结直肠癌焦点基因中识别出显著富集的调控因子，建立可解释AI框架。

Multi-Agent Collaborative Reasoning with Tool-Augmented Evidence for Urban Region Profiling

基于工具增强证据的多智能体协作推理用于城市区域剖析

Xixuan Hao, Yutian Jiang, Jiabo Liu, Yihang Yang, Guangyin Jin, Song Gao, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Chang’an University（长安大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 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 研究针对城市区域剖析问题，提出UrbanAgent框架，通过多智能体协作推理解决跨模态不一致，将指标预测扩展为闭环过程，经实验验证其性能优于现有基线，在未见城市设置中有强泛化性。

Comments Accepted by KDD 2026

Interaction Protocol Shapes Moral Judgment in Multi-Agent Debate

辩论动态与价值对齐在大语言模型辩论中

Pratik S. Sachdeva, Tom van Nuenen

机构 * D-Lab University of California, Berkeley（D-Lab 加州大学伯克利分校） 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 研究通过LLM辩论探讨多轮设置中模型的辩论动态与价值对齐，发现不同模型在同步和轮转结构下的行为差异及价值倾向。

SheetMind: An End-to-End LLM-Powered Multi-Agent Framework for Spreadsheet Automation

SheetMind：一个由端到端大语言模型驱动的用于电子表格自动化的多智能体框架

Xi Cheng, Ruiyan Zhu, Ke Liu, Rakesh Chowdary Machineni, Lyuhao Chen, Brian Zhu, Daniel Jin, Zheng Qi, Neeraj Parihar, Zhoutian Xu, Oliver Gao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学） 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 介绍由大语言模型驱动的多智能体框架SheetMind用于电子表格自动化，其分层系统含三个智能体，经评估在SheetCopilot基准测试中执行成功率达100%、功能正确性54.8%超对手，消融研究验证配置优势，还集成到谷歌表格。

Game Theory Driven Multi-Agent Framework Mitigates Language Model Hallucination

博弈论驱动的多智能体框架减轻语言模型幻觉

Runzhe Liu, Biquan Bie, Zihao Wang, Yuchao Ma, Yexin Liu, Xinghai Li, Harry Yang, Wenbo Yang, Jinzhe Cao, Shengyang Tao

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； 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)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对轻量级大语言模型在科学领域应用受限问题，提出基于博弈论的G-Frame多智能体框架，经结构化推理合成语料库训练出OmniChem模型，性能与GPT 4o mini相当且幻觉大幅减少，为科学领域知识发现提供新途径。

Institutional Red-Teaming: Deployment Rules, Not Just Models, Causally Shape Multi-Agent AI Safety

机构红队测试：部署规则而非模型，因果性地塑造多智能体人工智能安全

Yujiao Chen

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 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 研究多智能体人工智能安全中部署规则的影响，提出机构红队测试方法，通过IABench-CA实例化，发现规则改变集体安全、无安全默认规则、身份显著性是机制，还打包成安全案例工作流程认证规则区域并明确风险义务。

DICE: Entropy-Regularized Equilibrium Selection for Stable Multi-Agent LLM Coordination

DICE: 用于稳定多智能体LLM协调的熵正则化均衡选择

Yi Xie, Zhanke Zhou, Chentao Cao, Bo Liu, Bo Han

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 提出DICE框架，通过熵正则化均衡选择（HQRE）解决多智能体LLM协调中的不稳定性，实现线性收敛和有限贝叶斯遗憾，在11个基准上平均提升4.3-8.5个百分点。

Collaborative Multi-Agent Testing for Emergent Failure Discovery in Autonomous Driving Systems

用于自动驾驶系统中突发故障发现的协作式多智能体测试

Ruizhen Gu, Konstantinos Koufos, Donghwan Shin, Vahid Garousi, Mehrdad Dianati

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

AI总结 研究针对自动驾驶系统故障发现问题，提出协作式多智能体测试框架CREAD，通过共享黑板和协调器组织相关功能，经实验验证该框架在不同环境下能有效提升故障发现率，是ADS突发行为发现的有前途方向。

Seven Security Challenges in Cross-domain Multi-agent LLM Systems

跨域多智能体LLM系统中必须解决的七个安全挑战

Ronny Ko, Jiseong Jeong, Shuyuan Zheng, Chuan Xiao, Tae-Wan Kim, Makoto Onizuka, Won-Yong Shin

机构 * Osaka University（大阪大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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 本文针对跨域多智能体LLM系统，提出七类新型安全挑战，包括攻击示例、评估指标和未来研究方向。

Journal ref npj AI(2026)

HULAT2 at MER-TRANS 2026: Governed Multi-Agent Simplification for Spanish Easy-to-Read Generation

HULAT2 在 MER-TRANS 2026 中：面向西班牙语易读生成的受控多智能体简化

Lourdes Moreno, Paloma Martínez, Marco Antonio Sanchez-Escudero, Miguel Domínguez-Gómez

机构 * Engineering Department, Universidad Carlos III de Madrid, Av. Universidad, 30, Legan\'es, 28911, Spain 纠错

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

AI总结 提出基于LangGraph的多智能体工作流用于西班牙语易读生成，通过信号引导路由和并行生成策略，在SARI指标上优于线性再生基线。

Comments 13 pages, 1 figure, 3 tables

Copewell: A Multi-Agent Swarm Architecture for Equitable Mental Wellness Support

Copewell: 一种用于公平心理健康支持的多智能体群体架构

Seren Yenikent, Jack Vinijtrongjit, Katherine Ng

机构 * Copewell 纠错

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 提出Copewell多智能体群体系统，通过多源评估、情感映射和双模式干预，扩大心理健康支持的可及性，并融入隐私优先和伦理监督设计。

SimWorlds: A Multi-Agent System for Dynamic 3D Scene Creation

SimWorlds: 一个用于动态3D场景创建的多智能体系统

Chunjiang Liu, Xiaoyuan Wang, Haoyu Chen, Yizhou Zhao, Ming-Hsuan Yang, László A. Jeni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 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 提出多智能体框架SimWorlds，通过规划-编码-审查流程和运行时状态检查工具，从文本生成动态4D场景，并引入基准4DBuildBench评估视觉保真度和物理一致性。

Comments 20 pages, 3 figures. Project page: https://dynsimworlds.github.io

Managed Autonomy at Runtime: Gear-Based Safety and Governance for Single- and Multi-Agent Cyber-Physical Systems

运行时管理自主性：基于档位的单/多智能体信息物理系统安全与治理

Srini Ramaswamy, Wang Miaosheng

机构 * DNRS.ai, USA 纠错

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 提出一种离散时间控制系统，通过五个执行档位和效用门控调度，在单智能体场景中证明单调稳定性、执行安全性和最终稳定，在多智能体CPS中结合治理状态实现分布式安全保证，在UR5机器人装配单元上达到99.6%异常检测率。

Comments to be submitted to a Journal, 18 pages

TreeAgent: A Generalizable Multi-Agent Framework for Automated Bias Labeling in Forestry via Compiled Expert Rules and Vision-Language Models

TreeAgent: 一种基于编译专家规则和视觉语言模型的通用多智能体框架，用于林业自动化偏差标注

Shiyi Chen, Nicholas Saban, Collin Hargreaves, Huiqi Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 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 提出TreeAgent多智能体框架，结合专家决策树与视觉语言模型，通过解耦声明式决策实现零修改泛化，在树木偏差分类中超越监督学习基线并降低标注成本。

Comments 9 pages, 2 figures

Smart charging of large fleets of Electric Vehicles: Independent Multi-Agent Reinforcement Learning approaches

大型电动汽车车队的智能充电：独立多智能体强化学习方法

Xavier Rate, Eloann Le Guern, Raphaël Féraud, Fatma Salem, Melissa Chiknoun, Eymeric Giabicani, Mehdi Feki, Patrick Maillé, Guy Camilleri, Anne Blavette, Hamid Benhamed

机构 * Orange Research（Orange研究院） ； ENS Rennes（雷恩高等师范学校） ； IMT Atlantique ； IRIT 纠错

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 针对大规模电动汽车充电协调问题，比较了上下文组合赌博机与策略梯度两种独立多智能体强化学习方法，在真实光伏数据动态电价下评估不同拥塞和混合策略配置的性能。

Hierarchical Message-Passing Policies for Multi-Agent Reinforcement Learning

分层消息传递策略用于多智能体强化学习

Tommaso Marzi, Cesare Alippi, Andrea Cini

机构 * IDSIA USI-SUPSI, Università della Svizzera italiana（瑞士意大利语区大学IDSIA USI-SUPSI） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种结合分层强化学习和消息传递的多智能体策略学习方法，通过分层图结构实现智能体间的协调与规划，并设计基于优势函数的新颖奖励分配方法，在基准测试中取得优于现有技术的性能。

HMARS: A Hierarchical Multi-Agent Memory System for Long-Context Reasoning

HMARS：用于长上下文推理的分层多智能体记忆系统

Zeju Li, Ziyang Zheng, Yizhou Zhou, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 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 提出HMARS分层多智能体记忆系统，通过子智能体、中层智能体和前沿模型的分层结构管理长上下文，在长文档和多轮记忆任务中优于检索、重排序、全上下文、基于图和智能体基线。

QED: An Open-Source Multi-Agent System for Generating Mathematical Proofs on Open Problems

QED：一个用于生成开放问题数学证明的开源多智能体系统

Chenyang An, Qihao Ye, Minghao Pan, Jiayaun Zhang

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

AI总结 提出开源多智能体系统QED，通过分解规划、生成论证和验证正确性的流水线，自动将研究问题转化为完整数学证明，并在18个研究级项目中成功生成5篇原创工作。

Integrating Counterfactual Simulations with Language Models for Explaining Multi-Agent Behaviour

将反事实模拟与语言模型结合以解释多智能体行为

Bálint Gyevnár, Christopher G. Lucas, Stefano V. Albrecht, Shay B. Cohen

机构 * DeepFlow 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AXIS方法，通过语言模型与环境模拟器交互生成人类中心的多智能体行为解释，提升解释正确性和目标预测准确性。

BrainAgent: A Large Language Model-Driven Multi-Agent Framework for Autonomous Brain Signal Understanding

BrainAgent：一种大语言模型驱动的多智能体框架，用于自主脑信号理解

Yangxuan Zhou, Sha Zhao, Jiquan Wang, Shijian Li, Gang Pan

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

AI总结 提出LLM驱动的多智能体框架BrainAgent，通过分层架构将自然语言意图转化为可执行的处理流水线，实现脑信号分析的自动化与民主化。

Comments 22 pages, 11 figures

Dementia-Agents: A Multi-Modal Multi-Agent System for Dementia Staging and Phenotyping

Dementia-Agents：用于痴呆分期和表型分析的多模态多智能体系统

Yaling Shen, Maja Christensen, Yiwen Jiang, Jenna Dennison, David Darby, Amy Brodtmann, Zongyuan Ge

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Eastern Health（东部健康） ； Lived Experience Advisor（生活经验顾问） 纠错

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

AI总结 提出Dementia-Agents多智能体框架，通过数据翻译、专家预测和协调聚合三步流程，在真实临床队列中实现优于单一MLLM和先前多智能体系统的痴呆综合征级分期与表型分析。

Comments 8 pages

A Multi-Agent Audit Framework for High-Stakes Reasoning: Evaluation and Interpretability in Clinical Mental Health Screening

面向高风险推理的多智能体审计框架：临床心理健康筛查中的评估与可解释性

Jingchen Ye, Yanpei Yu, Luyao Zhang

机构 * Duke Kunshan University（昆山杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体审计框架，通过感知、知识检索、思维链推理和审计验证的多步协作，在临床心理健康筛查中降低PHQ-8抑郁预测误差，提升可解释性。

Advancing MAPF Toward the Real World: A Scalable Multi-Agent Realistic Testbed (SMART)

迈向现实世界的MAPF进展：可扩展的多智能体现实测试床（SMART）

Jingtian Yan, Zhifei Li, William Kang, Kevin Zheng, Yulun Zhang, Zhe Chen, Yue Zhang, Daniel Harabor, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Monash University（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 SMART通过物理引擎模拟和大规模智能体支持，解决MAPF算法在现实环境中的评估难题，提供真实场景下的高效测试平台。