AI Agent

A Novel Hierarchical Multi-Agent System for Payments Using LLMs

一种基于LLMs的新型分层多智能体系统用于支付

Joon Kiat Chua, Donghao Huang, Zhaoxia Wang

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息学院） ； Research and Development, Mastercard（万事达卡研发部） 纠错

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

AI总结 本文提出HMASP系统，通过分层多智能体架构实现端到端支付流程自动化，采用模块化设计和协调协议，首次实现基于LLM的支付智能体全流程。

Comments 12 pages, 1 figure, 3 tables. Accepted at PAKDD 2026

Journal ref In: Wong, R.CW., et al. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. PAKDD 2026. Lecture Notes in Computer Science(), vol 16598. Springer, Singapore

From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding

从离散规划到真实世界执行：一种面向执行感知的多智能体路径规划的世界模型驱动框架

Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 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ExecTimeNet世界模型预测离散MAPF方案在物理机器人上的执行状态，并基于此构建REMAP框架和ESADG优化方法，在仿真和实物实验中分别减少高达21%和15.3%的执行延迟。

Agentra: A Supervisable Multi-Agent Framework for Enterprise Intrusion Response

Agentra: 一种可监督的多智能体企业入侵响应框架

Raj Patel, Shaswata Mitra, Michele Guida, Stefano Iannucci, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

机构 * The University of Alabama, Alabama, USA（阿拉巴马大学） ； Roma Tre University, Rome, Italy（罗马三大学） 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 提出可监督的多智能体入侵响应框架Agentra，通过角色划分、规划-验证循环、安全网关和风险评分机制，将警报转化为结构化响应计划，在120事件语料上F1从0.61提升至0.84，有害动作率降至0.0%。

Towards Scalable Customization and Deployment of Multi-Agent Systems for Enterprise Applications

面向企业应用的多智能体系统可扩展定制与部署

Paresh Dashore, Shreyas Kulkarni, Uttam Gurram, Nadia Bathaee, Kartik Balasubramaniam, Genta Indra Winata, Sambit Sahu, Shi-Xiong Zhang

机构 * Capital One（第一资本） 纠错

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

AI总结 提出统一框架，通过智能体模型定制（持续预训练、微调、偏好优化）和推理优化（推测解码、FP8量化），实现领域自适应和4.48倍吞吐加速，保持性能并提升长尾场景鲁棒性。

Comments Preprint

Caring Without Feeling: Affective Dynamics as the Control Layer of Human-AI Agent Collaboration

无感关怀：情感动态作为人-AI智能体协作的控制层

Junjie Xu, Xingjiao Wu, Zihao Zhang, Yujia Xu, Yuzhe Yang, Jin Zhu, Luwei Xiao, Wen Wu, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述情感动态在人-AI智能体协作中的作用，提出将情感视为协调层而非AI内部属性，用于校准信任、委托和治理。

AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces

AdsMind: 一种基于物理的多智能体系统，用于异质催化剂表面吸附构型的自校正发现

Zongmin Zhang, Yuyang Lou, Bowen Zhang, Junwu Chen, Ryo Kuroki, Xuan Vu Nguyen, Edvin Fako, Lixue Cheng, Philippe Schwaller

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Hong Kong University of Science ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science ； Laboratory of Artificial Chemical Intelligence (LIAC), EPFL, Lausanne, Switzerland ； Platform Laboratory for Science \& Technology, Asahi Kasei Corporation, Tokyo, Japan ； IAS Center for AI for Scientific Discoveries, Hong Kong University of Science 纠错

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

AI总结 提出AdsMind闭环多智能体框架，利用机器学习力场弛豫反馈实现吸附构型搜索的自主纠错，在基准测试中成功率高达100%和98.8%，且仅需少量弛豫步骤，显著优于启发式枚举和单次方法。

Comments 37 pages, 5 figures

DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation

DeepInflation：用于暴胀研究与模型发现的AI智能体

Ze-Yu Peng, Hao-Shi Yuan, Qi Lai, Jun-Qian Jiang, Gen Ye, Jun Zhang, Yun-Song Piao

机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； International Centre for Theoretical Physics Asia-Pacific, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe, University of Chinese Academy of Sciences, 100049 Beijing, China School of Fundamental Physics ； Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, Hangzhou 310024, China Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 2735, Beijing 100190, China D\' e partement de Physique Th\' e orique, Universit\' e de Gen\` e ve, 24 quai Ernest-Ansermet, CH-1211 Gen\` e ve 4, Switzerland 纠错

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 提出基于多智能体架构的AI智能体DeepInflation，集成大语言模型、符号回归引擎和检索增强生成知识库，自动发现与最新观测一致的单场慢滚暴胀势，并解释理论背景。

Securing Multi-Agent GIS Systems: Risk Evaluation and Prompt Hardening Optimization

保护多智能体GIS系统：风险评估与提示硬化优化

Kyle Gao, Pranavi Kotta, Linlin Xu, Jonathan Li, David A. Clausi

机构 * Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo（系统设计工程系，滑铁卢大学） ； Department of Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机电工程系，滑铁卢大学） ； Department of Geomatics Engineering, University of Calgary（测绘工程系，卡尔加里大学） ； Department of Geography and Environmental Management, University of Waterloo（地理与环境管理系，滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体GIS系统的安全风险，提出基于模块化状态机编排和提示优化的安全框架，通过红队测试和对抗演示提升系统鲁棒性。

Comments Kyle Gao and Pranavi Kotta contributed equally to this work

CoffeeBench: Benchmarking Long-Horizon LLM Agents in Heterogeneous Multi-Agent Economies

CoffeeBench：异构多智能体经济中的长周期LLM智能体基准测试

Issa Sugiura, Daichi Hattori, Kazuo Araragi, Keita Ogawa, Shota Onose, Taro Makino, Teppei Usuki, Takashi Ishida

机构 * Sakana AI ； KPMG AZSA LLC 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CoffeeBench基准，在90天模拟中评估LLM智能体在异构多智能体经济中的长周期任务表现，发现高性能模型更积极沟通，而Claude Haiku 4.5存在空闲漂移失败模式。

Comments 23 pages, 8 figures

Poster: EdgeCitadel -- Hybrid NATS-MQTT Orchestration for Edge Multi-Agent Systems

海报：EdgeCitadel——面向边缘多智能体系统的混合NATS-MQTT编排

Zhonghao Zhan, Yefan Zhang, Hamed Haddadi

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 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 针对边缘AI智能体协调依赖云传输或中央中继的问题，提出基于NATS 2.10服务器与内置MQTT适配器的混合编排平台EdgeCitadel，实现异构智能体连接、持久化存储、直接委托和被动聚合，并在ARM64、x64和Android设备上验证。

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 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MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

Trust but Verify: Mitigating Medical Hallucinations via Post-Hoc Adversarial Auditing and Multi-Agent Feedback Loops

信任但验证：通过事后对抗审计和多智能体反馈循环减轻医学幻觉

Muhammad Osama, Maheera Amjad, Zartasha Mustansar, Arslan Shaukat, Muhammad U. S. Khan

机构 * Data Science and Machine Learning Lab, SINES, NUST（NUST SINES数据科学与机器学习实验室） ； SINES, NUST（NUST SINES） ； CEME, NUST（NUST CEME） 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 本研究提出一种五智能体“信任但验证”系统，通过事后对抗审计和多智能体反馈循环，将大型语言模型在临床问题中推荐禁用药品的幻觉错误率降低约53%。

A Study of Belief Revision Postulates in Multi-Agent Systems (Extended Version)

多智能体系统中信念修正公设的研究（扩展版）

Michael Thielscher, Tran Cao Son

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； New Mexico State University（新墨西哥州立大学） 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 研究认知规划中的信念修正问题，将经典AGM信念修正公设推广到多智能体环境，提出广义全交多智能体信念修正算子，并讨论迭代修正公设的推广及事件模型修正算子。

A Lightweight Multi-Agent Framework for Automated Concrete Barrier Design

一种用于自动混凝土护栏设计的轻量级多智能体框架

Wanting Wang, Xiye Ma, Yuyang He, Minghui Cheng, Ran Cao

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑系） ； 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)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于AutoGen的“生成-评估-优化”闭环多智能体框架，实现混凝土护栏自动设计，准确率超98%，且8B参数轻量模型可优于631B旗舰模型。

INFRAMIND: Infrastructure-Aware Multi-Agent Orchestration

INFRAMIND: 基础设施感知的多智能体编排

Ahasan Kabir, Jiaqi Xue, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 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INFRAMIND框架，通过强化学习将基础设施状态（队列深度、KV缓存压力等）融入多智能体LLM编排的规划、路由和调度决策，在共享GPU集群上实现质量与延迟的平衡，相比基线提升最高7.6%准确率并降低7倍延迟。

Comments Preprint

ConMem: Structured Memory-Guided Adaptation in Training-Free Multi-Agent Systems

ConMem: 无训练多智能体系统中的结构化记忆引导自适应

Zhixun Tan, Qiang Chen, Tairan Huang, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； 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 提出ConMem框架，通过结构化记忆卡片和关系感知记忆图实现多智能体系统的高效自适应，无需额外训练，在多个基准上提升性能并降低推理开销。

CalBench: Evaluating Coordination-Privacy Trade-offs in Multi-Agent LLMs

CalBench: 评估多智能体大语言模型中的协调-隐私权衡

Chelsea Zou, Yiheng Yao, Selena She, Noah Goodman, Robert D. Hawkins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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CalBench基准，用于在私有信息下评估多智能体日程协调中任务完成、成本、通信、公平性和隐私泄露的权衡。

ReclAIm: A Multi-Agent Framework for Monitoring and Correcting Performance Decline in Medical Imaging AI

ReclAIm：用于监测和纠正医学影像AI性能下降的多智能体框架

Eleftherios Tzanis, Michail E. Klontzas

机构 * Artificial Intelligence and Translational Imaging (ATI) Lab, Department of Radiology, School of Medicine, University of Crete（人工智能与转化成像实验室，放射科，医学院，希腊克里特大学） ； Computational Biomedicine Laboratory, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology Hellas (ICS - FORTH), Heraklion, Crete, Greece（计算生物医学实验室，希腊基础研究与技术院计算机科学研究所（ICS - FORTH），克里特，希腊） ； Division of Radiology, Department of Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institute, Huddinge, Sweden（放射科，临床科学、干预与技术部（CLINTEC），卡罗林斯卡研究所，瑞典Huddinge） 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 提出基于大语言模型的多智能体框架ReclAIm，通过自然语言交互自动监测医学图像分类模型性能下降并触发微调，采用数据增强、类别不平衡处理和参数锚定正则化策略，在多个数据集上验证了有效性。

Comments Published in Radiology: Artificial Intelligence (https://doi.org/10.1148/ryai.250923)

Merging model-based control with multi-agent reinforcement learning for multi-agent cooperative teaming strategies

将基于模型的控制与多智能体强化学习相结合以实现多智能体协作团队策略

Christian Llanes, Spencer W. Jensen, Samuel Coogan

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Sandia National Laboratories（桑地亚国家实验室） 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 提出一种结合多智能体强化学习与模型预测控制的框架（MA-AC-MPC），通过扩展演员-评论家模型预测控制实现安全、动态可行的协作策略，并在追逃场景和异构环境中验证其优于多层感知机模型。

Comments 12 pages, 8 figures, 7 tables

What Should Agents Say? Action-state Communication for Efficient Multi-Agent Systems

智能体应该说什么？面向高效多智能体系统的动作-状态通信

Chen Huang, Yuhao Wu, Wenxuan Zhang

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中自由形式通信导致令牌膨胀和性能下降的问题，提出PACT协议，将通信视为公共状态更新问题，压缩为紧凑的动作-状态记录，在多种拓扑下实现性能与成本权衡的优化。

Comments 13 pages, 5 figures

AutoDFT: A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Autonomous DFT Calculations

AutoDFT：用于自主DFT计算的闭环多智能体框架

Penghui Yang, Zhonghan Zhang, Yue Li, Xinrun Wang, Yanchen Deng, Yuhao Lu, Bijun Tang, Zheng Liu, Bo An

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 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AutoDFT闭环多智能体框架，通过将LLM推理嵌入DFT计算全生命周期，实现从规划到执行的自主适应，在VASPBench基准上达到94.1%任务成功率，并可靠预测电子、磁性和能量性质。

SMAC-Talk: A Natural Language Extension of the StarCraft Multi-Agent Challenge for Large Language Models

SMAC-Talk: 面向大型语言模型的星际争霸多智能体挑战的自然语言扩展

Joel Sol, Homayoun Najjaran

机构 * Faculty of Engineering and Computer Science（工程与计算机科学学院） ； University of Victoria（维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 提出SMAC-Talk环境，通过自然语言通信通道评估LLM智能体在合作多智能体场景中的协调与信任，并构建含欺骗性通信者的评估场景。

Comments 8 pages, 1 figure

MemoNoveltyAgent: A Historical Research Memory-Aware Agent Workflow for Paper Novelty Assessment

MemoNoveltyAgent：一种用于论文新颖性评估的历史研究记忆感知智能体工作流

Jiajun Hou, Hexuan Deng, Wenxiang Jiao, Xuebo Liu, Xiaopeng Ke, Derek F. Wong, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（计算与智能研究院，哈尔滨工业大学深圳校区，中国） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau, China（自然语言处理2实验室，计算机与信息科学系，澳门大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出MemoNoveltyAgent多智能体系统，通过分层抽象记忆、细粒度新颖点分解和自验证机制，生成忠实的新颖性报告，在评估中比GPT-5 DeepResearch提升13.69%。

SPOQ: Specialist Orchestrated Queuing for Multi-Agent Software Engineering

SPOQ: 面向多智能体软件工程的专家编排队列

Royce Carbowitz, Dheeraj Kumar

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

AI总结 提出SPOQ方法，通过基于波形的拓扑调度、双重验证门控和人类作为智能体集成，优化多智能体软件工程中的协调、质量控制和人类监督问题。

Comments 55 pages, 12 tables, 6 figures; includes longitudinal deployment study and open-weights replication

Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems

识别你的编排器：面向LLM多智能体系统的熵动力学视角

Junze Zhu, Weihao Chen, Xuanwang Zhang, Zhen Wu, Xinyu Dai

机构 * Junze Zhu, Weihao Chen, Xuanwang Zhang, Zhen Wu, Xinyu Dai（朱俊泽、陈伟浩、张轩望、伍震、戴新宇） 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 提出平均场熵动力学框架，通过逆工作流生成（IWG）合成高复杂度基准，揭示推理型模型作为编排器时因上下文压缩而失效的“推理陷阱”，为多智能体系统架构设计提供物理可解释参数。

SS-ZKR: Spatial-Semantic Zero-Knowledge Routing for Privacy-Preserving Multi-Agent Collaboration

SS-ZKR：面向隐私保护多智能体协作的空间语义零知识路由

Hassan Touheed

机构 * Linux Foundation（Linux基金会） ； Google（谷歌） ； W3C（万维网联盟） 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SS-ZKR协议，通过差分隐私语义意图向量、自适应净化和空间到密码策略编译器三种机制，在不解密负载的情况下实现跨组织信任边界的内容感知语义路由。

RADAR: Redundancy-Aware Diffusion for Multi-Agent Communication Structure Generation

RADAR：面向多智能体通信结构生成的冗余感知扩散方法

Zhen Zhang, Wanjing Zhou, Juncheng Li, Hao Fei, Jun Wen, Wei Ji

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 提出一种基于条件离散图扩散模型的冗余感知生成框架RADAR，通过逐步生成通信拓扑并利用图有效尺寸引导，在六项基准上实现更高准确率、更低令牌消耗和更强鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026 (fix typos)

Seeing Before Agreeing: Aligning Multi-Agent Consensus with Visual Evidence

先见后议：用视觉证据对齐多智能体共识

Yuhan Wang, Shuochen Chang, Yalin Feng, Dongsheng Ma, Yuanzi Li, Zhengren Wang, Yinglong Yang, Yufei Chen, Yikang Wang, Shaoxu Sun, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 提出EAGLE框架，通过显式暴露各智能体的视觉证据区域并相互验证，实现无需训练的多智能体视觉问答协作，提升共识可靠性。

AgentSchool: An LLM-Powered Multi-Agent Simulation for Education

AgentSchool：基于LLM的多智能体教育模拟系统

Yulei Ye, Wenhao Li, Zhong Wen, Yunshu Huang, Yichen Hu, Zifan Wei, Yige Wang, Xinyu Xie, Haoxuan Yang, Yanjun Huang, Ruijia Li, Hong Qian, Yu Song, Bo Jiang, Bingdong Li, Lijun Li, Bo Zhang, Pinlong Cai, Xingcheng Xu, Shuangye Chen, Xia Hu, Liang He, Aimin Zhou, Jingjing Qu, Jing Shao, Xiangfeng Wang

机构 * Shanghai Institute of AI for Education（上海人工智能教育研究院） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； East China Normal University（东华大学） ； School of Design（设计学院） ； Faculty of Education（教育学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 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AgentSchool，一种LLM驱动的多智能体模拟器，通过可成长的学生智能体（带知识图谱、思维工作流和错误概念）与自适应教师智能体（基于最近发展区）模拟学习过程，支持多尺度模拟，实验验证了其生成差异化掌握轨迹和符合课堂社会理论的行为模式。

Comments 39 pages, 10 figures

When Cloud Agents Meet Device Agents: Lessons from Hybrid Multi-Agent Systems

当云端智能体遇到设备端智能体：混合多智能体系统的经验教训

Corrado Rainone, Davide Belli, Bence Major, Arash Behboodi

机构 * Qualcomm（高通） 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 本文系统研究混合多智能体系统（结合设备端小模型和云端大模型）的设计空间，分析不同设计选择对功耗、成本和性能帕累托前沿的影响，发现最优架构高度依赖任务且前沿计算并不总能带来更好性能。

Comments 30 pages, 16 figures. Accepted to the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026