AI Agent

Gimitest: A Comprehensive Tool for Testing Reinforcement Learning Policies

Gimitest：用于测试强化学习策略的综合工具

Dennis Gross, Quentin Mazouni, Helge Spieker, Arnaud Gotlieb

机构 * Simula Research Laboratory（西莫拉研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对强化学习策略可靠性测试难的问题，提出综合框架并实现开源工具Gimitest，它支持多种gym框架，可修改集成组件，能在不同环境下测试单智能体和多智能体RL策略，展示了其有效性。

Collective Cognition in Hybrid Groups: A Network Science Synthesis

混合群体中的集体认知：网络科学综合研究

Babak Hemmatian, Razan Baltaji, Lav R. Varshney

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

AI总结 研究人工智能代理融入人类团队后混合系统中集体智能的产生，综合网络科学等多学科，通过注意力等视角分析不同网络中集体结果的塑造因素及扩展到混合环境的情况，确定鲁棒效应与需修正之处，得出对相关方面的启示。

Comments Non-authoritative author's version of forthcoming chapter in the Springer Nature Handbook of Hybrid Intelligence

Second MOASEI Competition at AAMAS'2026: A Technical Report

2026年AAMAS会议上的第二届MOASEI竞赛：技术报告

Ceferino Patino, Tyler J. Billings, Alireza Saleh Abadi, Daniel Redder, Adam Eck, Prashant Doshi, Leen-Kiat Soh

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 介绍2026年开放代理系统评估方法倡议（MOASEI）竞赛，在2025年基础上保留部分领域并新增内容，扩展报告指标，总结竞赛设计、与上年差异及拼车评估结果，DLC方法获拼车赛道冠军。

Comments Report from the MOASEI'2026 Competition held at AAMAS'2026

CommonRoad-Game: A Human-in-the-Loop Simulation Framework for Autonomous Driving

CommonRoad-Game：面向自动驾驶的人机协同仿真框架

Yunfei Bi, Youran Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出CommonRoad-Game轻量级人机协同仿真框架，通过多线程同步机制实现确定性交互，支持运动规划器测试与人类驾驶行为分析。

Comments 15 pages, 18 figures, 2 tables. Source code: https://github.com/Yunfei-Bi8/CommonRoad-Game

Semantic-based Internet of Embodied Intelligence: Visions and Frontiers

基于语义的具身智能物联网：愿景与前沿

Yaheng Wang, Rui Meng, Xiaodong Xu, Yiming Liu, Feiliang Song, Linyuan Hu, Huishi Song, Lexi Xu, Tony Q. S. Quek, Ping Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出基于语义的具身智能物联网（SIoEI），通过语义信息统一度量解决多智能体网络中的多模态数据传输开销和逻辑推理与物理约束解耦问题，并验证其在信道鲁棒性和端到端延迟方面的优势。

Comments 7 pages, 4 figures

CooperScene: Multi-Modal Cooperative Autonomy Benchmark with C-V2X Communication Characterization

CooperScene: 具有C-V2X通信特性的多模态协作自主基准

Bo Wu, Ruoshen Mo, Justin Yue, Yanyu Zhang, Janice Nguyen, Guoyuan Wu, Amit Roy-Chowdhury, Matthew J. Barth, Hang Qiu

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出CooperScene数据集，通过真实C-V2X通信特性、多模态传感器和3GPP标准，建立多车协作感知基准，包含59K帧、344K标注对象。

Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages, 15 figures

Proposal-Conditioned Latent Diffusion for Closed-Loop Traffic Scenario Generation

基于提议条件的闭环交通场景生成潜扩散模型

Shubham Vaijanath Phoolari, Aleyna Kara, Christoph Lauer, Steven Peters

机构 * CARIAD SE ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Institute of Automotive Engineering (FZD), TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学汽车工程研究所（FZD）） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出一种基于实例场景上下文和多模态提议先验的扩散框架，通过紧凑动作潜表示和提议初始化提升采样效率，实现闭环交通场景的逼真、安全且可控生成。

Comments Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

A Greatest Common Divisor Criterion of Certain Binomial Coefficients

某些二项式系数的最大公约数判据

Dakai Guo, Ruichen Qiu, Yichuan Cao, Ruyong Feng, Xiao-Shan Gao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；AI agent(abstract)

AI总结 证明OEIS A080170中的二项式系数最大公约数判据，该判据等价于n/P > P，其中n=k+1，P是整除n的最大素幂。

Comments 13 pages

A Mixed-Reality Testbed for Autonomous Vehicles

自动驾驶汽车的混合现实测试平台

H. M. Sabbir Ahmad, Ehsan Sabouni, Emrullah Celik, Zean Wan, Damola Ajeyemi, Christos G. Cassandras, Wenchao Li

机构 * Division of Systems Engineering（系统工程系） ； Boston University（波士顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出一种混合现实硬件在环测试平台，集成物理移动机器人与高保真仿真环境，用于验证感知、规划和控制算法，并支持多智能体系统研究。

Comments 9 pages, 7 figures, 1 table

MedEasy: Designing AI Standardized Patients for Clinical Consultation Training

MedEasy：为临床咨询培训设计AI标准化患者

Zhiqi Gao, Huarui Luo, Guo Zhu, Bingquan Zhang, Dongyijie Primo Pan, Yizhan Feng, Jiahuan Pei, Jie Li, Benyou Wang

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

AI总结 提出多智能体系统MedEasy，通过患者对话、临床操作、决策提交、文档记录和反馈组织虚拟患者练习，基于形成性研究设计分阶段工作流，评估表明学习者将其视为连贯的咨询环境。

MODE-RAG: Manifold Outlier Diagnosis and Energy-based Retrieval-Augmented Generation Evaluation

MODE-RAG: 基于流形异常诊断和能量的检索增强生成评估

Zehang Wei, Jiaxin Dai, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出MODE-RAG多智能体系统，利用变分自由能和内部注意力状态动态门控干预，结合蒙特卡洛树搜索和logit扰动减少多模态检索增强生成中的幻觉和逻辑捏造。

Comments To be presented at ACL 2026

Security Engineering of OpenClaw: Analyzing Attack Surface Expansion and Trust-Boundary Violations

OpenClaw的安全工程：分析攻击面扩展与信任边界违反

Saeid Jamshidi, Arghavan Moradi Dakhel, Kawser Wazed Nafi, Foutse Khomh

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

AI总结 本文分析多智能体LLM系统OpenClaw中攻击面扩展与信任边界违反，发现输出聚合导致妥协概率从0.24升至0.86，防御控制可显著降低风险但影响效用与延迟。

Submodular Optimization with Applications to Decision and Control

子模优化及其在决策与控制中的应用

Shamak Dutta, Bahman Gharesifard, Stephen L. Smith

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文综述子模集函数的理论、算法及其在决策与控制中的应用，重点介绍基于贪心算法的近似保证和曲率、子模比等结构性质，并涵盖传感器调度、多智能体协调等应用场景。

Scaffold Effects on GAIA: A Controlled Comparison

脚手架对GAIA的影响：一项受控比较

Jason Starace

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 通过受控实验比较三种脚手架（ReAct、多智能体设计、规划-执行）对五个模型在GAIA验证集上的影响，发现脚手架选择可导致准确率差异高达28个百分点，且模型能力越强对脚手架依赖性不一定越低。

Comments 12 pages, 3 figures

SLMJury: Can Small Language Models Judge as Well as Large Ones?

SLMJury：小型语言模型能否像大型模型一样进行评判？

Anish Laddha, Nitesh Pradhan, Gaurav Srivastava

机构 * LNMIIT ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 提出SLMJury框架，评估小型语言模型作为评判者的能力，发现领域依赖的过度思考效应、领域泛化差异、闭端与开端评判能力分离，以及多智能体辩论降低准确性。

Dual-Cache Latent Space Communication between Heterogeneous Language Models

异构语言模型间的双缓存隐空间通信

Jiyao Liu, Qi Zhang, Yaoyi Jia, Ziwen Kan, Song Wang

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出XKV协议，解决异构语言模型隐空间通信的三个限制，仅训练转换器，在45个数据集-模型对设置中，其性能、速度均优于现有方法，参数效率更高。

ExpertIVS: Sociological Expert Driven Individual Value Simulation in Large Language Models

ExpertIVS：大型语言模型中由社会学专家驱动的个体价值观模拟

Zhen Wang, Yuqi Ren, Yuehan Cui, Hongxiang Wang, Jianxiang Peng, Zhaoxia Zhang, Bingkun Zhu, Tongxuan Zhang, Dezhi Tong, Deyi Xiong

机构 * The International Joint Institute of Tianjin University（天津大学国际联合研究院） ； Tianjin University（天津大学） ； TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） ； National Governance Institute, Tianjin Normal University（天津师范大学国家治理研究院） ； College of Computer and Information Engineering, Tianjin Normal University（天津师范大学计算机与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对大型语言模型社会模拟中个体价值观建模的不足，提出ExpertIVS框架，通过14个社会学专家智能体重构个体画像，经多国家多人群实验验证其在价值观还原、泛化等方面性能优于基线。

Question-Guided Evidence Acquisition for Multimodal Visual Question Answering

面向多模态视觉问答的问题引导式证据获取

Alin-Ionut Popa

机构 * Amazon Inc.（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态视觉问答中模型读取文档不可靠的问题，提出Q-Guide智能体引导感知，在两个数据集上优于基线方法，且增益来自精准感知引导而非复杂控制逻辑。

EU-ETS under attack? The impact of carbon price suppression on the decarbonization of the power sector

欧盟碳排放交易体系面临冲击？碳价抑制对电力部门脱碳的影响

Javier Gonzalez-Ruiz, Carlos Rodriguez-Pardo, Alice Di Bella, Paolo Mastropietro, Jose Pablo Chavez-Avila, Massimo Tavoni

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

AI总结 本文以意大利2026年《Decreto Bollette》法案为案例，采用MARLEY框架评估碳价抑制对电力部门脱碳的影响，发现该政策短期降本但长期减排效果差，仅在高绿色投资支持下可避免排放上升，却需采用与干预初衷矛盾的混合市场范式。

Comments 58 pages, 12 figures, 12 tables. Includes supplementary material

Learning to Persuade Exposes How Easily LLMs Abandon Correct Beliefs

学习说服暴露了大语言模型（LLMs）放弃正确信念的难易程度

Nimet Beyza Bozdag, Emre Can Acikgoz, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究发现优化后的对抗性说服策略可轻易让LLMs放弃正确信念，攻击成功率高且可迁移，凸显多智能体决策系统需将说服鲁棒性作为安全标准

Coordinating the Unknown Lipschitz Constant in Multiplayer Bandits

协调多人老虎机中的未知利普希茨常数

Ricardo Parada, Chenzhang Zhao, William Chang

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

AI总结 针对连续动作空间中利普希茨常数未知的协作多智能体老虎机问题，设计适配三种信息结构的算法，证明共享奖励或可观测动作可免费达成离散化一致性，否则通过抖动量化估计值达成且不增加悔的主阶成本。

Towards Expert-level Medical AI for Real-time Video Consultations

面向专家级的实时视频问诊医疗AI

Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Matthew Thompson, Chunjong Park, Tim Strother, Valentin Liévin, Roma Ruparel, Akshay Goel, Teya Bergamaschi, Suhana Bedi, Meet Shah, Pavel Dubov, Liviu Panait, Toshiyuki Fukuzawa, Sam Schmidgall, Craig Schiff, Joseph Xu, Aliya Rysbek, Yana Lunts, Jan Freyberg, Rebecca Hemengway, Sunny Virmani, David Racz, Carey Radebaugh, Joëlle Barral, Kavi Goel, Dale R. Webster, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Gregory Wayne, Tao Tu, Yun Liu, Ethan Goh, Christina Chen, Ryutaro Tanno, Po-Hsuan Cameron Chen, Mike Schaekermann, Anil Palepu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本研究开发了基于Gemini的多智能体系统AMIE（视频版），在随机OSCE研究中其临床问诊表现与初级保健医生相当或更优，为专家级实时视频问诊医疗AI的发展奠定了重要基础。

Defending Retrieval-Augmented Intrusion Detection Against Knowledge Poisoning and Prompt Injection

防御检索增强型入侵检测系统免受知识投毒与提示注入攻击

Kaysarul Anas Apurba, Md. Hasibul Hasan, Mahedee Zaman Moon, Sk. Md. Mizanur Rahman, Atsuo Inomata

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

AI总结 本文提出RAG-IDS三层多智能体入侵检测框架，通过软信任评分、LECC和提示净化的检索边界防御，可在知识投毒与提示注入攻击下恢复分类质量，在CIC-UNSW-NB15数据集上表现出良好的防御效果。

Comments 14 pages with Appnedix, 11 figures. Submitted to IEEE CIC 2026, Research Track (double-blind review)

IntelliAudit: Using Large Language Models to Evaluate Audit Controls

IntelliAudit：使用大语言模型评估审计控制

Allison Wilson, Sina Moradi Sabet, Diar Shakimov, Panteha Shahrivar, Mohammad Reza Bagheri, Dean Konenkamp, Mohammad A. Tayebi

机构 * Coca-Cola（可口可乐公司） ； Telus（德达斯电信公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于检索的多智能体系统IntelliAudit，用于辅助IT审计证据评估，在ISO/IEC 27001上的评估显示其可支持审计工作，需作为决策支持工具使用。

Contextual Value Alignment via Multilayer Combinatorial Fusion

基于多层组合融合的上下文价值对齐

Yuanhong Wu, Djallel Bouneffouf, D. Frank Hsu

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

AI总结 本研究提出MCF-CVA框架，通过多层组合融合及EAR算法，结合多道德智能体的认知多样性缓解冲突冗余，在标准指标上优于单智能体等基线，提升LLM的上下文价值对齐能力。

Comments 12 pages, 5 figures, 5 tables

ODRA: Synthesizing Cognitive Behavioral Therapy Sessions with Structured Chain-Of-Thought and Dynamic Patient Resistance

ODRA：结合结构化思维链与动态患者阻抗的认知行为治疗会话合成

Javier Rodriguez-Juan, Hiba Arnaout, Jose Garcia-Rodriguez, David Tomás, Iryna Gurevych

机构 * University of Alicante（阿利坎特大学） ； Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Hessian Center for AI (hessian.AI)（黑森人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出ODRA框架，结合结构化思维链与动态患者阻抗建模合成CBT会话，解决现有方法的顺从性问题，其生成的会话及微调数据集可提升下游治疗性能。

Comments 39 pages, 23 figures, 12 tables

IR2Solve: Structured Intermediate Representations for Cost-Efficient Optimization Autoformulation

IR2Solve：面向成本高效优化自动建模的结构化中间表示

Penglin Zhu, Linhai Zhang, Jungang Xu, Xinchi Wei, Xiuqi Wu

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

AI总结 IR2Solve以结构化中间表示为核心构建优化自动建模流水线，仅用1次LLM语义调用，在保证目标函数正确性的同时大幅降低推理成本，性能优于Chain-of-Experts和SAC-Opt等系统。

Comments 17 pages, 3 figures, 13 tables

Humans Are More Diverse: Frontier LLMs Show Extreme Policies in Idealised AI Development Races

人类更多样化：前沿大语言模型（LLM）在理想化AI开发竞赛中表现出极端策略

Phu Hoa Pham, Duy Minh Dao Sy, Trung Kiet Huynh, Phu Quy Nguyen Lam, Chi Nguyen Tran, Minh Trung Le, Phong Hao Le, Dinh Nam Nguyen, Thien Ky Nguyen Dong, Elias Fernandez Domingos, Le Hong Trang, The Anh Han

机构 * Ho Chi Minh City University of Science（胡志明市科学大学） ； Vietnam National University Ho Chi Minh City (VNU-HCM)（越南国家大学胡志明市分校） ； Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT)（胡志明市技术大学（HCMUT）） 纠错

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

AI总结 该研究通过多智能体博弈实验对比前沿LLM与人类在AI开发竞赛中的策略，发现LLM行动具模型特异性，需有效性检查才能判定其策略性与安全意识。

Policy Optimality Measurement for Multi-Vehicle Decision-Making: From Extrinsic Indicators to Intrinsic Quality

多智能体决策的策略最优性测量：从外在指标到内在质量

Ye Han, Lijun Zhang, Dejian Meng

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶多智能体强化学习策略的黑箱评估问题，提出基于MCTS的信息论诊断框架，构建策略最优性评分以精准暴露策略缺陷，为内在多智能体策略质量提供严格基准标准。

Comments 8 pages, 7 figures

Integrating AI into Requirements Quality Learning in Software Engineering Education: A TPACK-Guided Empirical Study

将人工智能融入软件工程教育中的需求质量学习：一项基于TPACK的实证研究

Hansika Ekanayake Mudiyanselage, Rohan Jai Dharmaraj, Malik Abdul Sami, Zheying Zhang

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

AI总结 该研究针对软件工程教育中AI融入需求质量学习的需求，基于TPACK框架将多智能体AI工具融入硕士级RE作业，通过混合方法验证了其在提升学生需求质量认知等方面的作用，为相关AI融入设计提供了指导。

Comments 11 pages, 6 figures, 3 tables, presented in the 38th CSEE&T in Florence, Italy, from July 20-22, 2026