AI Agent

ProductResearch: Training E-Commerce Deep Research Agents via Multi-Agent Synthetic Trajectory Distillation

ProductResearch: 通过多智能体合成轨迹蒸馏训练电商深度研究代理

Jiangyuan Wang, Kejun Xiao, Huaipeng Zhao, Tao Luo, Xiaoyi Zeng

机构 * Alibaba International Digital Commercial Group（阿里巴巴国际数字商业集团） 纠错

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 ProductResearch通过多代理合成轨迹蒸馏训练电商深度研究代理，提升复杂购物查询的响应全面性和用户效用。

LumiMAS: A Comprehensive Framework for Real-Time Monitoring and Enhanced Observability in Multi-Agent Systems

LumiMAS: 多智能体系统中实时监控与增强可观测性的综合框架

Ron Solomon, Yarin Yerushalmi Levi, Lior Vaknin, Eran Aizikovich, Amit Baras, Etai Ohana, Amit Giloni, Shamik Bose, Chiara Picardi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（贝内杰尔大学） ； Fujitsu Research of Europe（富士通欧洲研究） 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 LumiMAS通过三个核心层实现多智能体系统的实时监控与异常检测，有效提升故障分类和根本原因分析能力。

Scaling Lifelong Multi-Agent Path Finding to More Realistic Settings: Research Challenges and Opportunities

将终身多智能体路径寻找扩展到更现实的场景：研究挑战与机遇

He Jiang, Yulun Zhang, Rishi Veerapaneni, Jiaoyang Li

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

AI总结 本文探讨了将终身多智能体路径寻找扩展到现实场景中的三个研究挑战及未来发展方向。

Comments Accepted to Symposium on Combinatorial Search (SoCS), 2024

OMNI-LEAK: Orchestrator Multi-Agent Network Induced Data Leakage

OMNI-LEAK：协调多智能体网络引发的数据泄露

Akshat Naik, Jay Culligan, Yarin Gal, Philip Torr, Rahaf Aljundi, Alasdair Paren, Adel Bibi

机构 * University of Oxford（牛津大学） 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 OMNI-LEAK攻击通过多智能体协调设置中的单个提示注入泄露敏感数据，揭示了多代理系统在数据安全方面的关键漏洞。

Comments Preprint; corrected typos

MARVEL: Multi-Agent RTL Vulnerability Extraction using Large Language Models

MARVEL：基于大语言模型的多智能体RTL漏洞提取

Luca Collini, Baleegh Ahmad, Joey Ah-kiow, Ramesh Karri

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） 纠错

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 MARVEL通过多智能体框架利用大语言模型，高效识别RTL代码中的安全漏洞，发现有效漏洞和警告，提升硬件安全验证效率。

Comments Submitted for Peer Review

SAMAS: A Spectrum-Guided Multi-Agent System for Achieving Style Fidelity in Literary Translation

SAMAS：一种基于频谱的多智能体系统，用于实现文学翻译中的风格保真

Jingzhuo Wu, Jiajun Zhang, Keyan Jin, Dehua Ma, Junbo Wang

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Coimbra（科英布拉大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 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 SAMAS通过将风格保真视为信号处理任务，利用小波包变换生成风格特征频谱，动态组装翻译智能体工作流程，从而提升文学翻译中的风格保真度。

Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing

迈向信息优化的多智能体路径寻找：一种减少智能体间信息共享的混合框架

Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava, Vignesh Narayanan

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

AI总结 本文提出了一种减少智能体间信息共享的混合框架IO-MAPF，通过强化学习和轻量级集中协调器实现高效多智能体路径寻找，在信息受限条件下保持高成功率。

Budget Allocation Policies for Real-Time Multi-Agent Path Finding

实时多智能体路径寻找中的预算分配策略

Raz Beck, Roni Stern

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

AI总结 本文提出了一种实时多智能体路径寻找中的预算分配策略，通过智能分配规划预算提升求解效率。

Comments 11 pages, 4 figures, 4 tables

CoAct-1: Computer-using Multi-Agent System with Coding Actions

CoAct-1: 基于计算机操作的多智能体系统与编码动作

Linxin Song, Yutong Dai, Viraj Prabhu, Jieyu Zhang, Taiwei Shi, Li Li, Junnan Li, Silvio Savarese, Zeyuan Chen, Jieyu Zhao, Ran Xu, Caiming Xiong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 CoAct-1通过结合GUI操作与编程执行，提升复杂任务的自动化效率和可靠性，实现60.76%的新状态-of-the-art成功率。

Lifelong Scalable Multi-Agent Realistic Testbed and A Comprehensive Study on Design Choices in Lifelong AGV Fleet Management Systems

持续可扩展的多智能体真实测试床及对持续AGV车队管理系统设计选择的全面研究

Jingtian Yan, Yulun Zhang, Zhenting Liu, Han Zhang, He Jiang, Jingkai Chen, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

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LSMART，一个开源模拟器，用于评估持续AGV车队管理系统的设计选择，并通过实验结果提供设计指导。

Your AI Bosses Are Still Prejudiced: The Emergence of Stereotypes in LLM-Based Multi-Agent Systems

你的AI老板仍然有偏见：基于LLM的多智能体系统中刻板印象的出现

Jingyu Guo, Yingying Xu

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

AI总结 研究发现基于LLM的多智能体系统中会自发产生刻板印象，且这种现象在互动轮次和决策权力增加时更加显著。

Guided Collaboration in Heterogeneous LLM-Based Multi-Agent Systems via Entropy-Based Understanding Assessment and Experience Retrieval

通过基于熵的理解评估和经验检索实现异构大语言模型多智能体系统的引导协作

Linlin Wang, Tianqing Zhu, Laiqiao Qin, Longxiang Gao, Wanlei Zhou

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau（数据科学学院，澳门城市大学） ； Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算能力网络与信息安全重点实验室，教育部，山东计算机科学中心，齐鲁工业大学（山东科学院）） ； Shandong Provincial Key Laboratory of Computing Power Internet and Service Computing, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science（山东省计算能力互联网与服务计算重点实验室，山东省计算机科学基础研究中心） 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 本文提出基于熵的理解评估和经验检索的引导协作框架，通过自适应引导和RAG机制提升异构多智能体系统的协作效果和稳定性。

Mirror: A Multi-Agent System for AI-Assisted Ethics Review

镜：一种用于AI辅助伦理审查的多智能体系统

Yifan Ding, Yuhui Shi, Zhiyan Li, Zilong Wang, Yifeng Gao, Yajun Yang, Mengjie Yang, Yixiu Liang, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang, Guoyu Wang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Institute of Technology Ethics for Human Future（人类未来技术伦理研究所） ； School of Philosophy（哲学学院） ； School of Life Sciences（生命科学学院） ； Ethics Committee of Zhongshan Hospital（中山医院伦理委员会） ； Department of Cardiology, Zhongshan Hospital of Fudan University, Institute of Cardiovascular Diseases, National Clinical Research Centre for Interventional Medicine（复旦大学中山医院心内科、心血管疾病研究所、介入医学临床研究中心） ； 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)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Mirror是一种多智能体系统，通过整合伦理推理和多智能体协商，提升AI辅助伦理审查的效率和专业性。

Comments 4 figures, 3 tables

Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning with Joint State-Action Learned Embeddings

基于联合状态-动作学习嵌入的多智能体模型驱动强化学习

Zhizun Wang, David Meger

机构 * McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于联合状态-动作学习嵌入的多智能体模型驱动强化学习框架，通过统一表示学习与想象式回放，提升智能体在动态环境中协调能力与长期规划效率。

Comments 22 pages

CausalAgent: A Conversational Multi-Agent System for End-to-End Causal Inference

CausalAgent：面向端到端因果推断的对话多智能体系统

Jiawei Zhu, Wei Chen, Ruichu Cai

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 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 CausalAgent通过整合多智能体系统、检索增强生成和模型上下文协议，实现端到端因果推断的自动化，使用户能通过自然语言交互获得严谨的分析报告。

Comments Accepted by IUI 2026

SynthAgent: A Multi-Agent LLM Framework for Realistic Patient Simulation -- A Case Study in Obesity with Mental Health Comorbidities

SynthAgent：一种多智能体LLM框架用于真实患者模拟——以肥胖伴发心理健康共病的案例研究

Arman Aghaee, Sepehr Asgarian, Jouhyun Jeon

机构 * Klick Health（Klick健康） 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 SynthAgent通过多智能体框架生成高保真的虚拟患者，用于研究肥胖与心理健康共病的患者旅程和决策过程。

Comments Presented in AAAI 2026 Singapore at the workshop of Health Intelligence

IMAGINE: Intelligent Multi-Agent Godot-based Indoor Networked Exploration

IMAGINE: 基于 Godot 的智能多智能体室内网络探索

Tiago Leite, Maria Conceição, António Grilo

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Godot的多智能体强化学习方法，用于解决室内未知环境中的自主协作探索问题，通过高保真模拟和课程学习提升训练效率与鲁棒性。

Comments 12 pages, submitted to a journal

SolAgent: A Specialized Multi-Agent Framework for Solidity Code Generation

SolAgent: 一种专门用于Solidity代码生成的多智能体框架

Wei Chen, Zhiyuan Peng, Xin Yin, Chao Ni, Chenhao Ying, Bang Xie, Yuan Luo

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

AI总结 SolAgent通过双循环机制和文件系统能力，在智能合约生成中实现高正确性和安全性，Pass@1率达64.39%，减少安全漏洞39.77%。

Rethinking the AI Scientist: Interactive Multi-Agent Workflows for Scientific Discovery

重新思考AI科学家：用于科学发现的交互式多智能体工作流

Lukas Weidener, Marko Brkić, Mihailo Jovanović, Ritvik Singh, Chiara Baccin, Emre Ulgac, Alex Dobrin, Aakaash Meduri

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

AI总结 Deep Research通过交互式多智能体系统实现快速科学发现，其在计算生物学基准上达到领先性能，显著提升研究效率与准确性。

Advances and Innovations in the Multi-Agent Robotic System (MARS) Challenge

多智能体机器人系统（MARS）挑战的进展与创新

Li Kang, Heng Zhou, Xiufeng Song, Rui Li, Bruno N. Y. Chen, Ziye Wang, Ximeng Meng, Stone Tao, Yiran Qin, Xiaohong Liu, Ruimao Zhang, Lei Bai, Yilun Du, Hao Su, Philip Torr, Zhenfei Yin, Ruihao Gong, Yejun Zeng, Fengjun Zhong, Shenghao Jin, Jinyang Guo, Xianglong Liu, Xiaojun Jia, Tianqi Shan, Wenqi Ren, Simeng Qin, Jialing Yang, Xiaoyu Ma, Tianxing Chen, Zixuan Li, Zijian Cai, Yan Qin, Yusen Qin, Qiangyu Chen, Kaixuan Wang, Zhaoming Han, Yao Mu, Ping Luo, Yuanqi Yao, Haoming Song, Jan-Nico Zaech, Fabien Despinoy, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool

机构 * SJTU（上海交通大学） ； Oxford（牛津大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； HKU（香港大学） ； Tongji（同济大学） ； UC San Diego（南加州大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； SYSU（华南理工大学） ； Harvard（哈佛大学） 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 MARS挑战通过多智能体具身规划与控制任务，推动多智能体协作AI系统的发展。

Comments MARS Challenge @ NeurIPS 2025 Workshop on Space in Vision, Language, and Embodied AI. Challenge page: https://mars-eai.github.io/MARS-Challenge-Webpage/

When Agents Fail to Act: A Diagnostic Framework for Tool Invocation Reliability in Multi-Agent LLM Systems

当代理人失败时：多代理LLM系统工具调用可靠性的诊断框架

Donghao Huang, Gauri Malwe, Zhaoxia Wang

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 本文提出了一种多代理LLM系统工具调用可靠性的诊断框架，通过大数据分析评估程序可靠性，发现工具初始化故障是小模型的主要瓶颈，而qwen2.5:32b在性能上接近GPT-4.1。

Comments Accepted for publication in 2026 The 9th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD 2026)

Motion-to-Response Content Generation via Multi-Agent AI System with Real-Time Safety Verification

基于多智能体AI系统的运动到响应内容生成及实时安全验证

HyeYoung Lee

机构 * Department of Artificial Intelligence（人工智能系） ； Korean University（韩国大学） 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 本文提出了一种基于多智能体AI系统的实时内容生成方法，通过情感识别与安全验证代理，实现安全可控的响应内容生成，适用于儿童媒体和智能设备。

EHRNavigator: A Multi-Agent System for Patient-Level Clinical Question Answering over Heterogeneous Electronic Health Records

EHRNavigator: 一种用于异构电子健康记录上患者级临床问答的多智能体系统

Lingfei Qian, Mauro Giuffre, Yan Wang, Huan He, Qianqian Xie, Xuguang Ai, Xeuqing Peng, Fan Ma, Ruey-Ling Weng, Donald Wright, Adan Wang, Qingyu Chen, Vipina K. Keloth, Hua Xu

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

AI总结 EHRNavigator通过多智能体系统在异构电子健康记录上实现患者级临床问答，展示出高准确率和高效响应，有效连接基准评估与临床应用。

OpenMic: A Multi-Agent-Based Stand-Up Comedy Generation System

OpenMic: 基于多智能体的站立喜剧生成系统

Yuyang Wu, Hanzhong Cao, Jianhao Chen, Yufei Li

机构 * School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（电子工程与计算机科学学院，北京大学） 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 OpenMic通过多智能体系统生成基于文化背景的站立喜剧，结合检索增强生成和专用JokeWriter提升幽默与节奏表现。

LinguaGame: A Linguistically Grounded Game-Theoretic Paradigm for Multi-Agent Dialogue Generation

LinguaGame: 一种基于语言的多智能体对话生成博弈论范式

Yuxiao Ye, Yiming Zhang, Yiran Ma, Huiyuan Xie, Huining Zhu, Zhiyuan Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Peking University（北京大学） ； East China University of Political Science and Law（中国政法大学） 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 LinguaGame通过博弈论范式提升多智能体对话生成的通信效率，利用语言感知推理实现意图和策略的高效沟通。

Agent Drift: Quantifying Behavioral Degradation in Multi-Agent LLM Systems Over Extended Interactions

智能体漂移：多智能体大语言模型系统在长时间交互中的行为退化量化

Abhishek Rath

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)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出智能体漂移概念，通过理论框架和量化指标，探讨多智能体系统在长时间交互中的行为退化问题，并提出缓解策略以提升系统稳定性和可靠性。

Computing Universal Plans for Partially Observable Multi-Agent Routing Using Answer Set Programming

使用答案集编程计算部分可观测多智能体路由的通用计划

Fengming Zhu, Fangzhen Lin

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering Hong Kong University of Science（工程 香港理工大学） 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 本文提出基于答案集编程的系统，用于计算部分可观测多智能体路由问题的通用计划，通过自定义动作偏好实现高效策略。

Comments In Proceedings ICLP 2025, arXiv:2601.00047

Journal ref EPTCS 439, 2026, pp. 143-166

MTTR-A: Measuring Cognitive Recovery Latency in Multi-Agent Systems

MTTR-A：多智能体系统中认知恢复延迟的测量

Barak Or

机构 * Office of the CEO, MetaOr Artificial Intelligence（MetaOr人工智能首席执行官办公室） ； Google–Reichman Tech School, Reichman University（Reichman大学Google–Reichman技术学院） 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 本研究提出MTTR-A指标，用于测量多智能体系统中认知恢复延迟，通过理论分析和实验验证建立了运行时认知可靠性的量化基础。

Comments preprint

Analyzing Code Injection Attacks on LLM-based Multi-Agent Systems in Software Development

分析基于大语言模型的多智能体系统在软件开发中的代码注入攻击

Brian Bowers, Smita Khapre, Jugal Kalita

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

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体系统在软件开发中的代码注入攻击问题，提出了一种更健壮的架构，并通过添加安全分析代理提升了系统的安全性和效率。

Multi-Agent Intelligence for Multidisciplinary Decision-Making in Gastrointestinal Oncology

多智能体智能在胃肠肿瘤多学科决策中的应用

Rongzhao Zhang, Junqiao Wang, Shuyun Yang, Mouxiao Bian, Chihao Zhang, Dongyang Wang, Qiujuan Yan, Yun Zhong, Yuwei Bai, Guanxu Zhu, Kangkun Mao, Miao Wang, Chao Ding, Renjie Lu, Lei Wang, Lei Zheng, Tao Zheng, Xi Wang, Zhuo Fan, Bing Han, Meiling Liu, Luyi Jiang, Dongming Shan, Wenzhong Jin, Jiwei Yu, Zheng Wang, Jie Xu, Meng Luo

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Ninth People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海第九人民医院，上海交通大学医学院） ； Renji Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（仁济医院，上海交通大学医学院） ； Shanghai Institute of Infectious Disease and Biosecurity, Fudan University（上海市传染病防治研究所暨生物安全研究所，复旦大学） ； Shanghai Health Development Research Center (Shanghai Medical Information Center)（上海市卫生健康发展研究中心（上海市医疗信息中心）） ； Shanghai Kupas Technology Co., Ltd.（上海库帕斯科技有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多智能体的框架，用于提升胃肠肿瘤多学科决策的自动化支持，通过模拟多学科团队协作，提高推理逻辑和医疗准确性。