AI Agent

DirectorBench: Diagnosing Long-Form Video Generation with Personalized Multi-Agent Evaluation

DirectorBench: 通过个性化多智能体评估诊断长视频生成

Jiamin Chen, Qianben Chen, Jiawen Zhang, Yidi Wu, Yuchen Li, Xiaokun Zhang, Wangchunshu Zhou, Chen Ma

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 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DirectorBench，一种基于多智能体的诊断基准，通过80个结构化元数据、7个用户画像和40个检查点标准，在脚本、视觉、音频、跨模态和稳定性五个维度上评估长视频生成，并定位瓶颈和用户偏好依赖。

Improving Collaborative Storytelling with a Multi-Agent Framework Based on Large Language Models

基于大语言模型的多智能体框架改进协作故事讲述

Arturo Valdivia, Paolo Burelli

机构 * Data Science Section IT University of Copenhagen（数据科学部门 河南大学） ； AI Section - brAIn lab IT University of Copenhagen（人工智能部门 - brAIn实验室 河南大学） 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 提出一种基于大语言模型的多智能体框架，通过迭代的写者-编辑者过程，在物理棋盘游戏中与儿童协作生成高质量故事。

CONCAT: Consensus- and Confidence-Driven Ad Hoc Teaming for Efficient LLM-Based Multi-Agent Systems

CONCAT: 基于共识与置信驱动的即席团队协作以实现高效的基于LLM的多智能体系统

Ziyang Ma, Dingyi Zhang, Sichu Liang, Jiajia Chu, Pengfei Xia, Hui Zang, Deyu Zhou

机构 * Southeast University（东南大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 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 提出一种无需训练的共识与置信驱动即席团队协作框架CONCAT，通过聚类初始答案、选择高置信领导者并基于心智理论预测协作收益来动态组织多智能体交互，显著提升效率并降低延迟。

PatchBoard: Schema-Grounded State Mutation for Reliable and Auditable LLM Multi-Agent Collaboration

PatchBoard: 基于Schema的可靠且可审计的LLM多智能体协作状态变更框架

Shuyu Zhang, Yaqi Shi, Lu Wang

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 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PatchBoard架构，通过Schema约束的JSON Patch状态变更替代智能体间对话，实现可验证、可审计的多智能体协作，在ALFWorld任务中成功率84.6%，令牌消耗45.5k。

MACReD: A Multi-Agent Collaborative Reasoning Framework for Reaction Diagram Parsing

MACReD：一种用于反应图解解析的多智能体协作推理框架

Chuang Tang, Chenhao Lin, Yin Xu, Hao Wang, Jinrui Zhou, Xin Li, Mingjun Xiao, Enhong Chen

机构 * University of Science ； Technology of China \& iFLYTEK Co., Ltd. Hefei China ； Technology of China \& iFLYTEK Co., Ltd. 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MACReD分层多智能体框架，通过协调分子感知、箭头理解、文本提取和反应重建等专用智能体，在统一VLM引导架构下实现化学图解解析，在RxnScribe基准上达到最优性能。

Comments Preprint. Code is available at https://github.com/TC9905/MACReD

ClinicalAgents: Multi-Agent Orchestration for Clinical Decision Making with Dual-Memory

ClinicalAgents：具有双记忆的临床决策多智能体编排

Zhuohan Ge, Haoyang Li, Yubo Wang, Nicole Hu, Chen Jason Zhang, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（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)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ClinicalAgents多智能体框架，通过蒙特卡洛树搜索动态编排和双记忆架构模拟临床推理，显著提升诊断准确性和可解释性。

Comments Accepted to the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

PRIMA: Operational Patterns for Resilient Multi-Agent Research with Verifiable Identity and Convergent Feedback

PRIMA: 具有可验证身份和收敛反馈的弹性多智能体研究的操作模式

Sasank Annapureddy

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

AI总结 针对长时间运行的多智能体LLM系统面临的故障模式，提出PRIMA框架，包含弹性恢复、子智能体操作规范和结构化工程交付的多阶段应用模式，并通过图同构案例验证其有效性。

Comments 11 pages. Single-author preprint. Supplementary case-study report (Graph Isomorphism algorithm proposal with three theorems, five conjectures, complete complexity analysis, and hard-instance evaluation) available at https://spockstein.github.io/prima/case-study-graph-isomorphism.html

Claw AI Lab: An Autonomous Multi-Agent Research Team

Claw AI Lab：一个自主多智能体研究团队

Fan Wu, Cheng Chen, Zhenshan Tan, Taiyu Zhang, Xinzhen Xu, Yanyu Qian, Dingcheng Gao, Lanyun Zhu, Qi Zhu, Yi Tan, Deyi Ji, Guosheng Lin, Tianrun Chen, Deheng Ye, Fayao Liu

机构 * NTU（国立新加坡大学） ； A*STAR（科技研究局） ； Moxin Technology Co., LTD（摩新科技有限公司） ； NUIST（南京信息工程大学） ； THU（清华大学） ； USTC（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)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Claw AI Lab，一种自主研究平台，通过隐藏的提示到论文流程实现自动化研究，并提供交互式AI实验室。该平台允许用户通过一个提示创建完整的研究团队，支持自定义角色、协作流程、实时监控、 artifact检查和回滚/恢复控制。Claw-Code Harness连接本地代码库、数据集和检查点，提高实验执行、完成和结果完整性。在内部评估中，Claw AI Lab在想法新颖性、实验完整性和论文质量上被AI专家评委一致偏好。

Comments Project page and code are available at https://github.com/Claw-AI-Lab/Claw-AI-Lab

TO-Agents: A Multi-Agent AI Pipeline for Preference-Guided Topology Optimization

TO-Agents：一种用于基于偏好的拓扑优化的多智能体AI流水线

Isabella A. Stewart, Hongrui Chen, Faez Ahmed

机构 * Department of Mechanical Engineering Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA, 02139 USA（机械工程系 马萨诸塞理工学院 哥伦布, 马萨诸塞州, 02139 美国） 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TO-Agents，一种多智能体AI框架，通过将自然语言设计意图与迭代拓扑优化相结合，解决设计者手动转换非直接关联的偏好到求解器设置的问题，并在两个长周期设计任务中验证了其有效性。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the ASME 2026 International Design Engineering Technical Conferences (IDETC2026)

Multi-agent Collaboration with State Management

具有状态管理的多智能体协作

Mengyang Liu, Taozhi Chen, Zhenhua Xu, Xue Jiang, Yihong Dong

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Cortices AI ； Emory University（埃默里大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出STORM，一种面向多智能体协作的状态管理方法，通过在共享工作区中调解智能体的交互，确保每个智能体在一致的代码库视图上操作，并在写入时检测和解决冲突。STORM在多个LLM上优于基于git-worktree的多智能体基线，且在成本效率上具有竞争力，表明显式状态管理比工作区隔离更有效。

Enabling Regulatory Multi-Agent Collaboration: Architecture, Challenges, and Solutions

使监管多智能体协作成为可能：架构、挑战与解决方案

Qinnan Hu, Yuntao Wang, Yuan Gao, Zhou Su, Linkang Du, Qichao Xu

机构 * School of Cyber Science and Engineering（网络科学与工程学院） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； School of Mechatronic Engineering and Automation（机械电子工程与自动化学院） ； Shanghai University（上海大学） 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 本文提出了一种基于区块链的分层架构，用于监管智能体协作，设计了三个关键模块以实现自动问责、动态声誉评估和恶意行为预测，从而建立可信、健壮和可扩展的监管机制。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

CORAL: Towards Autonomous Multi-Agent Evolution for Open-Ended Discovery

CORAL：迈向自主多智能体进化以实现开放性发现

Ao Qu, Han Zheng, Zijian Zhou, Yihao Yan, Yihong Tang, Shao Yong Ong, Fenglu Hong, Kaichen Zhou, Chonghe Jiang, Minwei Kong, Jiacheng Zhu, Xuan Jiang, Sirui Li, Cathy Wu, Bryan Kian Hsiang Low, Jinhua Zhao, Paul Pu Liang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； MiniMax ； McGill（麦吉尔大学） ； Stanford（斯坦福大学） ； SambaNova ； Meta ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联合研究技术联盟） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出CORAL框架，通过自主多智能体进化方法，实现了在开放性问题上的发现，展示了智能体自主性和多智能体进化对提升开放性发现的显著效果。

NeuroMAS: Multi-Agent Systems as Neural Networks with Joint Reinforcement Learning

NeuroMAS: 多智能体系统作为神经网络的多智能体系统

Haoran Lu, Luyang Fang, Wenxuan Zhong, Ping Ma

机构 * Department of Statistics（统计系） ； University of Georgia（佐治亚大学） 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NeuroMAS，一种将多智能体系统视为可训练和可扩展的神经网络架构的方法，通过联合强化学习提升多智能体系统的性能和可扩展性。

Ready from Day 1: Population-Aware Coordination for Large-Scale Constrained Multi-Agent Systems

从第一天开始：面向大规模约束多智能体系统的群体感知协调

Angel Wang, Dominique Perrault-Joncas, Alvaro Maggiar, Carson Eisenach, Dean Foster

机构 * Amazon（亚马逊） 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 本文提出群体感知协调接口，通过学习的原Dual映射，在迭代循环中查询，以实现大规模多智能体系统的协调，减少预测误差和容量违规。

Comments 30 pages, 16 figures. Submitted to NeurIPS 2026

TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 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 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题，TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制，提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。

Comments 12 pages

SDOF: Taming the Alignment Tax in Multi-Agent Orchestration with State-Constrained Dispatch

SDOF：通过状态约束调度驯服多智能体编排中的对齐税

Zhantao Wang

机构 * Digital China（数字中国） 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 SDOF通过状态约束调度框架，利用强化学习和有限状态自动机提升多智能体任务执行的准确性和可控性，验证了其在招聘系统中的有效性。

Comments 12 pages, 4 figures, 14 tables

Cattle Trade: A Multi-Agent Benchmark for LLM Bluffing, Bidding, and Bargaining

牛市交易：一种多智能体基准，用于评估大语言模型在战略推理、对抗互动和资源约束下的表现

Robert Müller, Clemens Müller

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Cattle Trade基准，用于评估大语言模型在多智能体经济游戏中整合战略推理、对抗互动和资源分配的能力，揭示了智能体在资源管理与对抗策略中的表现差异。

Comments malgai workshop at iclr 2026

MetaAgent-X : Breaking the Ceiling of Automatic Multi-Agent Systems via End-to-End Reinforcement Learning

MetaAgent-X：通过端到端强化学习打破自动多智能体系统的天花板

Yaolun Zhang, Yujie Zhao, Nan Wang, Yiran Wu, Jiayu Chang, Yizhao Chen, Qingyun Wu, Jishen Zhao, Huazheng Wang

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； UCSD（加州大学圣迭戈分校） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AG2AI, Inc.（AG2AI公司） 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MetaAgent-X，通过端到端强化学习框架联合优化自动多智能体系统的设计与执行，实现脚本化生成、执行回放收集及信用分配，提升训练稳定性与可扩展性，取得21.7%的性能提升。

IdeaForge: A Knowledge Graph-Grounded Multi-Agent Framework for Cross-Methodology Innovation Analysis and Patent Claim Generation

IdeaForge: 一种基于知识图谱的多智能体框架，用于跨方法论创新分析和专利主张生成

Joy Bose

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 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 IdeaForge通过多智能体框架整合TRIZ、设计思维和SCAMPER等创新方法，利用知识图谱实现跨方法论的创新分析和专利主张生成，提升创新候选的多样性和可追溯性。

Comments 14 pages, 3 figures, 6 tables

A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence

面向风险投资尽调的多智能体 orchestration 框架

Grigorios Alexandrou, Katerina Pramatari

机构 * Greek Business Registry（希腊企业登记处） 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 本文提出一个自动化多智能体框架，结合大语言模型和实时网络检索，将非结构化数据转化为结构化投资信息，通过程序化提取管道和结构化回退机制提升金融尽调的准确性与可靠性。

Comments 13 pages, 1 figure

AgenticRecTune: Multi-Agent with Self-Evolving Skillhub for Recommendation System Optimization

AgenticRecTune: 多智能体与自演化技能 hub 用于推荐系统优化

Xidong Wu, Yue Zhuan, Ruoqiao Wei, Hangxin Chen, Di Bai, Jintao Liu, Xinyi Wang, Xue Wang, Luoshu Wang, Xinwu Cheng

机构 * Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出AgenticRecTune框架，通过五个智能体实现端到端配置优化，利用LLM进行最优配置空间探索，结合自演化Skillhub提升推荐系统性能。

AgenticAITA: A Proof-Of-Concept About Deliberative Multi-Agent Reasoning for Autonomous Trading Systems

AgenticAITA: 关于自主交易系统中 deliberative 多智能体推理的证明概念

Ivan Letteri

机构 * Department of Information Engineering, Computer Science, and Mathematics, Center of Excellence for Research DEWS, University of L’Aquila（信息工程、计算机科学和数学系，DEWS研究中心，拉奎拉大学） 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 本文提出AGENTICAITA框架，通过多智能体协作推理替代传统信号执行模式，实现自主交易系统中无离线训练的决策流程，展示其在金融决策中的可行性与有效性。

NyayaAI: An AI-Powered Legal Assistant Using Multi-Agent Architecture and Retrieval-Augmented Generation

NyayaAI：基于多智能体架构和检索增强生成的AI法律助理

Deepanshu, Divi Saxena, Deepali Rana, Ayesha Varshney, Sahinur Rahman Laskar

机构 * School of Computer Science UPES, Dehradun, India（计算机科学学院 UPES 德里胡迪恩印度） 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 本文提出NyayaAI，通过多智能体架构和检索增强生成技术，提升法律信息获取效率，实现法律流程自动化与简化，实验显示其在法律分类、检索和响应准确性上达到70%-74%的精度。

Comments 3 pages, 1 figure

Beyond the All-in-One Agent: Benchmarking Role-Specialized Multi-Agent Collaboration in Enterprise Workflows

超越全能代理：企业工作流中角色专业化多代理协作的基准测试

Tao Yu, Hao Wang, Changyu Li, Shenghua Chai, Minghui Zhang, Zhongtian Luo, Yuxuan Zhou, Haopeng Jin, Zhaolu Kang, Jiabing Yang, YiFan Zhang, Xinming Wang, Hongzhu Yi, Zheqi He, Jing-Shu Zheng, Xi Yang, Yan Huang, Liang Wang

机构 * BAAI（北京人工智能研究院） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EntCollabBench，用于评估企业多代理协作，模拟权限隔离组织，包含工作流和审批两个子集，通过执行轨迹、数据库验证和确定性政策裁决评估代理系统，实验表明当前模型在企业协作中仍存在缺陷。

Comments 45 pages

When Child Inherits: Modeling and Exploiting Subagent Spawn in Multi-Agent Networks

当子代理继承：在多代理网络中建模和利用子代理生成

Ziwen Cai, Yihe Zhang, Xiali Hei

机构 * University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉弗奈分校） 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 本文研究多代理网络中子代理继承带来的安全风险，指出继承内存可能传播恶意指令，提出通过显式安全不变量进行防御。

Retrieval-Conditioned Topology Selection with Provable Budget Conservation for Multi-Agent Code Generation

基于可证明预算保守的检索条件拓扑选择多智能体代码生成

Abhijit Talluri, Pujith Anne, Bhagavan Choudary Pendiyala, Raghavendra Chilukuri

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出RGAO架构，通过提取代码结构复杂度向量实现多智能体代码生成系统的拓扑选择，结合复杂度条件LLM路由与形式资源代数，实现可证明的预算保守性，降低误路由率并提升代码检索效率。

Comments 30 pages, 9 figures. NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track Submission Under review

GA-VisAgent: A Multi-Agent application for code generation and visualization in interactive learning

GA-VisAgent：一种用于交互式学习中代码生成和可视化的多智能体应用

Wang Jian, Zhou Jianbo, Xiong Yuhao, Liu Zhenxia, Luo Wen, Yuan LinWang, Yu ZhaoYuan

机构 * School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（地理学院，南京师范大学） ； School of Environment, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（环境学院，南京师范大学） ； Key Laboratory of Virtual Geographic Environment, Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（虚拟地理环境重点实验室，南京师范大学） ； Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development（江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心） 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 GA-VisAgent基于GAGPT提出多智能体应用，通过任务规划和ReAct策略生成代码并提供可视化，实验显示在40个典型Conformal GA任务中代码生成成功率达90%，比GPT-4o提升70%。

Web2BigTable: A Bi-Level Multi-Agent LLM System for Internet-Scale Information Search and Extraction

Web2BigTable: 一种用于互联网级信息搜索与提取的双层多智能体大语言模型系统

Yuxuan Huang, Yihang Chen, Zhiyuan He, Yuxiang Chen, Ka Yiu Lee, Huichi Zhou, Weilin Luo, Meng Fang, Jun Wang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University College London（伦敦大学学院） 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 Web2BigTable通过双层架构实现互联网级信息搜索与提取，结合任务分解与并行执行，提升深度推理和结构化聚合能力，达到新的性能标准。

Think it, Run it: Autonomous ML pipeline generation via self-healing multi-agent AI

思考并运行：通过自我修复多智能体AI实现自主ML流水线生成

Adela Bara, Gabriela Dobrita, Simona-Vasilica Oprea

机构 * Bucharest University of Economic Studies（布加勒斯特经济大学） 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 本文提出一种统一的多智能体架构，实现从数据集和自然语言目标自动生成端到端机器学习流水线，提升效率、鲁棒性和可解释性。通过五智能体系统处理数据剖析、意图解析、微服务推荐、DAG构建与执行，并结合代码基础的RAG、可解释混合推荐、自我修复机制和自适应学习，实现了84.7%的成功率。

Chronology of Multi-Agent Interactions for Provenance of Evolving Information

多智能体交互的时间线用于动态信息的溯源

Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * Information and Society Research Division, National Institute of Informatics（信息与社会研究部，国家信息研究所） ； Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） ； School of Multidisciplinary Sciences, Graduate University for Advanced Studies (SOKENDAI)（多学科科学系，研究生高级研究大学（SOKENDAI）） 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 本文研究多智能体生成过程中的时间线溯源问题，提出基于内容的后验归属系统，通过符号时间线记录生成历史，实现协作式人工智能的可追溯性。

Journal ref Royal Society Open Science (2026)