AI Agent

Multi-Agent Pathfinding Under Team-Connected Communication Constraint via Adaptive Path Expansion and Dynamic Leading

基于团队连接通信约束的多智能体路径规划：通过自适应路径扩展和动态领导技术

Hoang-Dung Bui, Erion Plaku, Gregoy J. Stein

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 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 本文提出了一种新的多智能体路径规划框架，解决在团队连接通信约束下路径规划的问题。通过自适应路径扩展和动态领导技术，有效处理通信约束下的路径规划，实验证明在不同环境中能高效处理大量智能体。

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research, 85(46) (2026)

OxyGent: Making Multi-Agent Systems Modular, Observable, and Evolvable via Oxy Abstraction

OxyGent：通过Oxy抽象使多智能体系统模块化、可观察和可进化

Junxing Hu, Tianlong Li, Lei Yu, Ai Han

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

AI总结 OxyGent通过Oxy抽象和OxyBank引擎，实现多智能体系统的模块化、可观察性和可进化性，通过统一抽象和动态规划提升可扩展性和可观测性，实验证明其在复杂工业环境中的鲁棒性和可扩展性。

Comments 10 pages, 10 figures, ACL 2026 System Demonstration track

SecMate: Multi-Agent Adaptive Cybersecurity Troubleshooting with Tri-Context Personalization

SecMate：基于三重上下文个性化多智能体网络安全故障排查

Yair Meidan, Omri Haller, Yulia Moshan, Shahaf David, Dudu Mimran, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（贝加尔-戈里昂大学） 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 SecMate通过整合设备、用户和服务特定性，利用轻量级本地诊断工具和隐式技能推断，提升网络安全故障排查的准确性和用户满意度。

WinkTPG: An Execution Framework for Multi-Agent Path Finding Using Temporal Reasoning

WinkTPG: 一个多智能体路径寻找的执行框架，利用时间推理

Jingtian Yan, 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） 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WinkTPG框架，通过时间推理优化多智能体路径规划，生成可行的速度配置并提升解决方案质量，实验证明其在高保真物理模拟和真实机器人中的有效性。

Towards Automated Ontology Generation from Unstructured Text: A Multi-Agent LLM Approach

从非结构化文本自动生成本体：一种多智能体LLM方法

Abid Talukder, Maruf Ahmed Mridul, Oshani Seneviratne

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多智能体LLM方法，通过领域特定保险合同实验，验证了在本体生成中规划优先、任务驱动的架构能提升结构质量和查询性。

When AI Agents Learn from Each Other: Insights from Emergent AI Agent Communities on OpenClaw for Human-AI Partnership in Education

当AI代理互相学习：来自OpenClaw上新兴AI代理社区的见解，以促进人机协作教育

Eason Chen, Ce Guan, Zhonghao Zhao, Joshua Zekeri, Afeez Edeifo Shaibu, Emmanuel Osadebe Prince, Cyuan-Jhen Wu, A Elshafiey

机构 * Carnegie Mellon University, USA（卡内基梅隆大学，美国） ； GiveRep Labs, Virgin Islands (British)（GiveRep实验室，英属维尔京群岛） ； Sui Foundation, Cayman Islands（Sui基金会，开曼群岛） 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 本文探讨了AI代理社区中涌现的学习行为，揭示了双向支架过程、同伴学习、共享记忆架构及信任动态等现象，为多代理教育系统设计提供启示。

Comments 15 pages. Paper accepted at AIED 2026 bluesky

HiCrew: Hierarchical Reasoning for Long-Form Video Understanding via Question-Aware Multi-Agent Collaboration

HiCrew：通过问题感知多智能体协作实现长视频理解的层次推理

Yuehan Zhu, Jingqi Zhao, Jiawen Zhao, Xudong Mao, Baoquan Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University, China（中山大学人工智能学院） 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HiCrew框架，通过混合树结构、问题感知描述生成和动态规划层，解决长视频中时空冗余和叙事依赖问题，提升时间与因果推理能力。

MATRAG: Multi-Agent Transparent Retrieval-Augmented Generation for Explainable Recommendations

MATRAG：多智能体透明检索增强生成用于可解释推荐

Sushant Mehta

机构 * ACM 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 MATRAG通过多智能体协作与知识图谱增强检索，提升推荐系统的透明性和可解释性，实验表明其在准确率和可信度上均优于现有方法。

An Overlay Multicast Routing Method Based on Network Situational Awareness and Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning

基于网络态势感知和分层多智能体强化学习的overlay组播路由方法

Miao Ye, Yanye Chen, Yong Wang, Cheng Zhu, Qiuxiang Jiang, Gai Huang, Feng Ding

机构 * School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学信息与通信学院） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机科学与信息安全学院） ； Information Center, Guilin Medical University（桂林医学院信息中心） ； School of Optoelectronic Engineering, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学光电工程学院） 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MA-DHRL-OM方法，通过分层多智能体强化学习和SDN全局视图构建组播路径规划模型，解决传统组播在动态流量适应性和多目标优化中的不足，实验表明其在延迟、带宽利用和丢包率方面表现更优。

Comments 30page, 10 figures

FELA: A Multi-Agent Evolutionary System for Feature Engineering of Industrial Event Log Data

FELA：一种用于工业事件日志数据特征工程的多智能体进化系统

Kun Ouyang, Haoyu Wang, Dong Fang

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University LIGHTSPEED STUDIOS, China 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FELA，一种基于大语言模型的多智能体系统，通过协作生成、验证和实现新颖特征，提升工业事件日志数据的特征工程效率与性能。

Comments 14 pages, 11 figures

From Experience to Skill: Multi-Agent Generative Engine Optimization via Reusable Strategy Learning

从经验到技能：通过可重用策略学习的多智能体生成引擎优化

Beining Wu, Fuyou Mao, Jiong Lin, Cheng Yang, Jiaxuan Lu, Yifu Guo, Siyu Zhang, Yifan Wu, Ying Huang, Fu Li

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Central South University（中南大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Ramus ； Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（香港科技大学（广州）） 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MAGEO框架，通过协调规划、编辑和基于保真的评估，实现生成引擎优化，结合双轴指标DSV-CF和双分支评估协议，提升内容编辑的语义可见性和归因准确性。

Comments ACL 2026 Findings

On-Orbit Space AI: Federated, Multi-Agent, and Collaborative Algorithms for Satellite Constellations

轨道上的空间AI：用于卫星星座的联邦、多智能体和协作算法

Ziyang Wang

机构 * Ziyang Wang（王子阳） 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 本文探讨了卫星星座中联邦学习、多智能体算法和协作感知技术，以应对动态连接、严格SWaP-C限制等挑战，提出统一的协作架构和信任模型。

Comments Accepted by Algorithms, MDPI

CoGrid & the Multi-User Gymnasium: A Framework for Multi-Agent Experimentation

CoGrid 与多用户Gymnasium：多智能体实验的框架

Chase McDonald, Cleotilde Gonzalez

机构 * Department of Social and Decision Sciences（社会与决策科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 本文介绍CoGrid和多用户Gymnasium两个工具，用于多智能体实验，支持人机协作研究社会决策与认知问题，提供开源工具和案例研究。

Comments 36 pages, 11 figures

M2-PALE: A Framework for Explaining Multi-Agent MCTS--Minimax Hybrids via Process Mining and LLMs

M2-PALE：一种通过过程挖掘和大语言模型解释多智能体MCTS-最小化混合策略的框架

Yiyu Qian, Liyuan Zhao, Tim Miller

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； University of California（加州大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） 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 本文提出M2-PALE框架，通过过程挖掘和大语言模型解释多智能体MCTS-最小化混合策略的决策过程，验证了其在跳棋环境中的有效性。

IMACT-CXR: An Interactive Multi-Agent Conversational Tutoring System for Chest X-Ray Interpretation

IMACT-CXR：一种用于胸部X光解读的交互式多智能体对话教学系统

Tuan-Anh Le, Anh Mai Vu, David Yang, Akash Awasthi, Hien Van Nguyen

机构 * University of Houston（德克萨斯大学休斯敦分校） ； Emory University（埃默里大学） 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 IMACT-CXR通过整合空间标注、注视分析、知识检索和图像基础推理，构建了一个基于AutoGen的工作流，帮助学员提升胸部X光解读能力，实现了精准的教学反馈与知识强化。

Comments Accepted at IEEE ISBI 2026. This version corresponds to the accepted manuscript

AMA: Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration

AMA：通过多智能体协作实现自适应记忆

Weiquan Huang, Zixuan Wang, Hehai Lin, Sudong Wang, Bo Xu, Qian Li, Beier Zhu, Linyi Yang, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 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AMA框架，通过多智能体协作实现自适应记忆管理，解决传统方法在记忆粒度和一致性维护上的不足，实验表明其在长上下文任务中表现优异，减少约80%的token消耗。

Comments 8 pages

Mathematics Teachers Interactions with a Multi-Agent System for Personalized Problem Generation

数学教师与多智能体系统在个性化问题生成中的互动

Candace Walkington, Theodora Beauchamp, Fareya Ikram, Merve Koçyiğit Gürbüz, Fangli Xia, Margan Lee, Andrew Lan

机构 * Southern Methodist University（南方 Methodist 大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Worchester Polytechnic Institute（沃斯顿理工学院） 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 研究探讨了多智能体教师闭环系统在中学数学问题个性化中的应用，通过教师输入基础问题和主题，由LLM生成问题，再由四个AI代理评估问题的数学准确性、真实性、可读性和现实性。

Comments Paper accepted to AIED 2026 - South Korea

Advancing Multi-Agent RAG Systems with Minimalist Reinforcement Learning

通过最小化强化学习推进多智能体RAG系统

Yihong Wu, Liheng Ma, Muzhi Li, Jiaming Zhou, Lei Ding, Jianye Hao, Ho-fung Leung, Irwin King, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * McGill University \& Mila Montréal QC Canada ； The Chinese University of Hong Kong Hong Kong China ； Huawei Noah’s Ark Lab Montréal QC Canada ； University of Manitoba Winnipeg MB Canada ； Tianjin University Tianjin China ； Independent Researcher Hong Kong China ； McGill University \& Mila ； The Chinese University of Hong Kong ； Huawei Noah’s Ark Lab ； University of Manitoba ； Tianjin University ； Independent Researcher 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Mujica-MyGo框架，通过多智能体RAG流程分解多轮交互，结合轻量强化学习算法MyGO，有效解决长上下文问题，提升复杂问答性能。

Comments AAMAS 2026

PAC-BENCH: Evaluating Multi-Agent Collaboration under Privacy Constraints

PAC-BENCH：在隐私约束下评估多智能体协作

Minjun Park, Donghyun Kim, Hyeonjong Ju, Seungwon Lim, Dongwook Choi, Taeyoon Kwon, Minju Kim, Jinyoung Yeo

机构 * Yonsei University（延世大学） 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 研究探讨了在隐私约束下多智能体协作的挑战，提出PAC-Bench基准测试平台，发现隐私约束显著降低协作性能，且结果更依赖发起智能体，揭示了协调破裂问题。

Normative Common Ground Replication (NormCoRe): Replication-by-Translation for Studying Norms in Multi-Agent AI

规范共同基础复制（NormCoRe）：通过翻译研究多智能体AI中的规范

Luca Deck, Simeon Allmendinger, Lucas Müller, Niklas Kühl

机构 * University of Bayreuth（拜罗伊特大学） 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 本文提出NormCoRe框架，通过将人类实验设计翻译到多智能体AI环境，系统研究规范形成机制，展示在分配正义实验中AI代理的规范判断与人类基线的差异。

Comments ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT '26)

PosterGen: Aesthetic-Aware Multi-Modal Paper-to-Poster Generation via Multi-Agent LLMs

PosterGen：基于多智能体LLM的美观化论文到海报生成

Zhilin Zhang, Xiang Zhang, Jiaqi Wei, Yiwei Xu, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； New York University（纽约大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 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 PosterGen通过多智能体LLM实现论文到海报的美观化生成，包含四个协作专业代理，提升设计质量和视觉吸引力。

Comments Project Website: https://Y-Research-SBU.github.io/PosterGen

Paper Circle: An Open-source Multi-agent Research Discovery and Analysis Framework

Paper Circle：一个开源的多智能体研究发现与分析框架

Komal Kumar, Aman Chadha, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan, Hisham Cholakkal

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； AWS Generative AI Innovation Center, Amazon Web Services（亚马逊云科技生成式AI创新中心） 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Paper Circle，一个开源多智能体研究发现与分析框架，通过多智能体系统降低学术文献查找、评估和理解的难度，结合发现与分析流程，生成结构化输出。

Comments 19 pages, 7 figures, 8 tables, ACL main (Oral)

Explainable Autonomous Cyber Defense using Adversarial Multi-Agent Reinforcement Learning

利用对抗性多智能体强化学习的可解释自主网络防御

Yiyao Zhang, Diksha Goel, Hussain Ahmad

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61） 纠错

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

AI总结 本文提出C-MADF框架，通过因果建模与对抗性双策略控制，提升网络防御的可解释性和准确性，在真实数据集上显著降低误报率。

MoltNet: Understanding Social Behavior of AI Agents in the Agent-Native MoltBook

MoltNet：理解AI代理在Agent原生MoltBook中的社会行为

Yi Feng, Chen Huang, Zhibo Man, Ryner Tan, Long P. Hoang, Shaoyang Xu, Wenxuan Zhang

机构 * iNLP Lab, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学 iNLP 实验室） 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 研究大规模AI代理社区的社会互动，通过MoltNet数据集分析148K代理在MoltBook中的行为，揭示其在激励、规范、情感等方面的社会机制与人类差异。

OrgAgent: Organize Your Multi-Agent System like a Company

OrgAgent: 以公司式层级结构组织你的多智能体系统

Yiru Wang, Xinyue Shen, Yaohui Han, Michael Backes, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） 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 本文提出OrgAgent框架，通过治理、执行、合规三层结构提升多智能体系统的推理性能，实验显示层级结构在任务稳定性、信息控制和验证方面表现更优。

CoMaTrack: Competitive Multi-Agent Game-Theoretic Tracking with Vision-Language-Action Models

CoMaTrack: 基于竞争的多智能体博弈跟踪与视觉-语言-动作模型

Youzhi Liu, Li Gao, Liu Liu, Mingyang Lv, Yang Cai

机构 * Amap, Alibaba Group（高德，阿里巴巴集团） 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CoMaTrack，一种基于竞争的多智能体强化学习框架，通过动态对抗环境训练，提升跟踪任务的适应性和鲁棒性，并引入首个开源的CoMaTrack-Bench基准测试平台。

InnerPond: Fostering Inter-Self Dialogue with a Multi-Agent Approach for Introspection

InnerPond：通过多智能体方法促进跨自我对话的内省研究

Hayeon Jeon, Dakyeom Ahn, Sunyu Pang, Yunseo Choi, Suhwoo Yoon, Joonhwan Lee, Eun-mee Kim, Hajin Lim

机构 * hci+d lab.（hci+d 实验室） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Department of Communication（传播学系） 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 InnerPond通过多智能体系统探索自我多重性，用户通过与AI共同创作内在声音和对话，揭示了支持内省的AI工具设计方法。

Comments 25 pages, 10 figures, Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '26)

From Questions to Queries: An AI-powered Multi-Agent Framework for Spatial Text-to-SQL

从问题到查询：一种基于AI的多智能体框架用于空间文本到SQL

Ali Khosravi Kazazi, Zhenlong Li, M. Naser Lessani, Guido Cervone

机构 * Geoinformation and Big Data Research Laboratory, Department of Geography, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学地理系地理信息与大数据研究实验室） ； Institute for Computational and Data Sciences and Department of Geography, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所及地理系） 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 本文提出一种基于AI的多智能体框架，解决空间文本到SQL中的复杂问题，通过分阶段解释、模式绑定、逻辑规划和执行审查提升空间查询的鲁棒性。

SkinGPT-X: A Self-Evolving Collaborative Multi-Agent System for Transparent and Trustworthy Dermatological Diagnosis

SkinGPT-X: 一种自演化协作多智能体系统用于透明和可信的皮肤病诊断

Zhangtianyi Chen, Yuhao Shen, Florensia Widjaja, Yan Xu, Liyuan Sun, Zijian Wang, Hongyi Chen, Wufei Dai, Juexiao Zhou

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Dermatology, Tianjin Institute of Integrative Dermatology, Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine Affiliated Hospital（天津中医药大学附属医院天津市中西医结合皮肤病研究所皮肤科） ； Department of Dermatology, Beijing AnZhen Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京安贞医院皮肤科） 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 SkinGPT-X通过自演化皮肤病记忆机制，解决单一大语言模型在细粒度多类诊断和罕见皮肤病诊断中的不足，实现透明可信的皮肤病诊断。

Governance-Aware Vector Subscriptions for Multi-Agent Knowledge Ecosystems

面向治理的向量订阅用于多智能体知识生态系统

Steven Johnson

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)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出面向治理的向量订阅机制，结合语义相似性匹配与多维政策约束，解决多智能体环境中知识订阅的合规性问题，通过AIngram平台验证了该机制在政策约束下的有效性。

Comments 12 pages, 7 tables. Code and benchmark available at https://github.com/StevenJohnson998/AIngram