AI Agent

Multi-Agent Goal Recognition with Team- and Goal-Conditioned Reinforcement Learning and Factorized Branch-and-Bound

基于团队与目标条件强化学习和因子化分支定界的多智能体目标识别

Thiago Thomas, Gabriel de Oliveira Ramos, Felipe Meneguzzi

机构 * Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)（里约格兰德杜斯阿伦斯天主教大学） ； Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)（里约斯inos大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

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

AI总结 提出MAGR-BB方法，利用共享的团队与目标条件策略作为评分模型，结合因子化分支定界搜索，从轨迹中联合推断智能体分组及团队目标，在基准测试中大幅降低假设空间并缩短识别时间。

Comments 12 pages, 1 figure, 2 tables

To Isolate or to Score? Model-Adaptive Assessment for Cost-Efficient Multi-Agent RAG

隔离还是评分？面向成本高效的多智能体RAG的模型自适应评估

Jungseob Lee, Chanjun Park, Heuiseok Lim

机构 * Korea University（高丽大学） ； Soongsil University（崇实大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体文档评估中计算成本高的问题，研究训练无关干预方法，发现弱基线模型受益于文档隔离而非评分，强基线模型则依赖评分质量，提出MADARA模型自适应路由架构，实现零样本泛化并降低计算开销。

Comments 23 pages, 2 figures, 19 tables. Code: https://github.com/js-lee-AI/MADARA

GCT-MARL: Graph-Based Contrastive Transfer for Sample-Efficient Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

GCT-MARL: 基于图对比迁移的样本高效合作多智能体强化学习

Animesh Animesh, Satheesh K Perepu, Kaushik Dey

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

AI总结 提出GCT-MARL框架，利用多视图图对比学习和自适应加权对齐损失，结合两阶段训练协议，实现跨不同规模和组成群体的高效迁移，显著加速目标任务收敛。

Comments Accepted at The Continual RL Workshop, RLC 2026

Skill-MAS: Evolving Meta-Skill for Automatic Multi-Agent Systems

Skill-MAS: 演化元技能以自动生成多智能体系统

Hehai Lin, Qi Yang, Chengwei Qin

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； The 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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Skill-MAS，通过将高层编排能力解耦为可演化的元技能，在无需参数更新的情况下实现经验保留，利用多轨迹采样和选择性反思优化元技能，在多个基准和LLM上取得显著性能提升且成本可控。

Privacy-Preserving RAG via Multi-Agent Semantic Rewriting: Achieving Confidentiality Without Compromising Contextual Fidelity

基于多智能体语义重写的隐私保护检索增强生成：在不损害上下文保真度的情况下实现机密性

Yuanhe Zhao, Tianyu Zhang, Huafei Xing, Derek F. Wong, Jianbin Li, Tao Fang

机构 * School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学控制与计算机工程学院） ； Department of Computer & Information Science & Engineering, University of Florida（佛罗里达大学计算机与信息科学与工程系） ； NLP2CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系NLP2CT实验室） ； Institute of International Language Services Studies, Macau Millennium College（澳门千禧学院国际语言服务研究所） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架，通过语义重写净化检索内容，在去除敏感标识的同时保留语义核心，显著降低隐私泄露并保持上下文保真度。

Comments This full manuscript contains 23 pages and has been formally accepted for publication in Information Processing & Management (Elsevier IPM). Tao Fang is the corresponding author

ASALT: Adaptive State Alignment for Lateral Transfer in Multi-agent Reinforcement Learning

ASALT: 多智能体强化学习中横向迁移的自适应状态对齐

Anurag Akula, Satheesh K. Perepu, Abhishek Sarkar, Kaushik Dey

机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯学院） ； Ericsson Research（爱立信研究） 纠错

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

AI总结 提出ASALT方法，通过观测级和状态级适配器将目标域观测和全局状态映射到共享嵌入空间，解决源域与目标域状态空间维度不匹配问题，实现跨域知识迁移，在合作场景中提升样本效率和全局回报。

Comments Accepted at RLC 2026 conference

Iterative Audit Convergence in LLM-Managed Multi-Agent Systems: A Case Study in Prompt-Engineering Quality Assurance

迭代审计收敛于LLM管理的多智能体系统：提示工程质量保证的案例研究

Elias Calboreanu

机构 * Swift (North) AI Lab, The Swift Group, LLC, Maryland, USA（Swift（北）AI实验室，The Swift Group LLC，马里兰州，美国） ； Capitol Technology University, Laurel, MD 20708, USA（Capitol技术大学，Laurel，马里兰州20708，美国） 纠错

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

AI总结 本文通过AEGIS系统案例研究，探讨了迭代、智能体驱动的审计方法，发现7150行提示规范中存在51个一致性缺陷，提出七类缺陷分类及审计协议。

Comments 23 pages, 4 figures, 11 tables. Published in MDPI Software (Special Issue: Software Reliability, Security and Quality Assurance). Companion preprint at arXiv:2604.05000

Journal ref Software 2026, 5, 26

Multi-Agent Transactive Memory

多智能体交互记忆

To Eun Kim, Xuhong He, Dishank Jain, Ambuj Agrawal, Negar Arabzadeh, Fernando Diaz

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出MATM框架，通过共享存储和检索智能体轨迹，实现异构智能体群体间的知识复用，提升下游任务性能并减少交互步骤。

Formal Verification of Learned Multi-Agent Communication Policies via Decision Tree Distillation

通过决策树蒸馏对学习到的多智能体通信策略进行形式化验证

Ahmad Farooq, Kamran Iqbal

机构 * University of Arkansas at Little Rock（阿肯色大学小石城分校） 纠错

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

AI总结 提出通过决策树蒸馏将多智能体强化学习策略转化为可解释模型，并利用PRISM进行形式化验证，确保安全属性转移至原始网络，在无人机编队任务中实现88.9%属性满足率。

Comments 9 pages, 3 figures, 7 tables. Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026), Pittsburgh, Pennsylvania, USA, September 27-October 1, 2026

Trustworthy Multi-Agent Systems: Mitigating Semantic Drift with the Argent Signaling Protocol

可信多智能体系统：使用Argent信令协议缓解语义漂移

Anantha Sharma

机构 * Synechron Inc（Synechron公司） 纠错

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

AI总结 提出Argent信令协议(ASP)，通过结构化质量信号区分可修复与不可修复的失败，在文档问答和多智能体系统中分别提升通过率和阻断无依据传播。

Comments 17 pages

Superhuman Safe and Agile Racing through Multi-Agent Reinforcement Learning

通过多智能体强化学习实现超人类安全且敏捷的赛车

Ismail Geles, Leonard Bauersfeld, Markus Wulfmeier, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人与感知组） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Nomagic 纠错

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

AI总结 本文提出通过多智能体强化学习在高速四旋翼赛车中实现安全且敏捷的性能，展示了多智能体交互对真实世界交互安全性的关键作用，同时在高速赛车中超越人类飞行员并减少碰撞率。

Comments 12 pages (+4 supplementary). Website: https://rpg.ifi.uzh.ch/marl

Leadership as Coordination Control: Behavioral Signatures and the Recovery-Advantage Boundary in Multi-Agent LLM Teams

领导力作为协调控制：多智能体LLM团队中的行为特征与恢复优势边界

Haewoon Kwak

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 研究多智能体LLM团队中过程级协调控制何时增加价值，通过行为特征和消融实验发现，控制器的优势仅在初始多数投票不可靠、任务可恢复且无指导交互无法修复时出现，验证了权变理论。

Comments 33 pages

CAPRA: Scaling Feedback on Software Architecture Deliverables with a Multi-Agent LLM System

CAPRA: 使用多智能体LLM系统对软件架构交付物进行反馈扩展

Marco Becattini, Niccolò Caselli, Matteo Minin, Roberto Verdecchia, Enrico Vicario

机构 * Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy（信息工程系，佛罗伦萨大学，意大利佛罗伦萨） 纠错

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

AI总结 提出CAPRA多智能体LLM系统，通过多模态文档提取、确定性证据锚定和一致性管理，自动生成软件架构交付物的个性化LaTeX反馈，在10份学生报告中满足88.8%的评估标准。

Comments Accepted for publication at the 38th International Conference on Software Engineering Education and Training

Trust-Aware Multi-Agent Traceability: Confidence-Calibrated Knowledge Graphs for Consistent Software Artifact Management

信任感知的多智能体可追溯性：用于一致软件工件管理的置信度校准知识图谱

Mohamed Essam, Kareem Wael, Azza Hassan, Ahmed Haitham, Mahmoud Soliman, Samer Saber, Ibrahim Habib

机构 * CairoMotive Cairo, Egypt（开罗动力埃及） 纠错

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

AI总结 提出一种信任感知协调框架，通过共享知识图谱和校准置信度分数，结合嵌入检索与LLM多准则分析的两阶段可追溯性链接预测管道，解决多智能体系统中错误传播问题。

State-Grounded Multi-Agent Synthetic Data Generation for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的基于状态的多智能体合成数据生成

Rahul Khedar, Eshita, Sneha Teja Sree Reddy Thondapu, Mayank Malhotra, Arup Das, Jitesh Chandra, Yun-Shiuan Chuang, Chaitanya Kulkarni, Arun Menon, Linsey Pang, Avinash Karn, Mouli V, Prakhar Mehrotra

机构 * PayPal AI 纠错

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

AI总结 提出StateGen平台，通过四角色LLM循环和状态管理器生成多轮、工具接地的高质量训练对话，消除工具调用幻觉，支持层次化多智能体设置。

Comments 9 pages, 5 figures, 6 tables, 1 algorithm

Let LLMs Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering

让LLMs互相评判：面向医学问答的多智能体同行评审推理

Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体同行评审推理方法，让多个LLM独立生成思维链推理并相互评估，选择最优推理链输出答案，在三个医学问答数据集上优于单模型和多数投票方法。

Comments Accepted by the Journal of the American Medical Informatics Association

The Illusion of Multi-Agent Advantage

多智能体优势的错觉

Prathyusha Jwalapuram, Hehai Lin, Chuyuan Li, Fangkai Jiao, Sudong Wang, Yifei Ming, Zixuan Ke, Chengwei Qin, Giuseppe Carenini, Shafiq Joty

机构 * Salesforce Research（Salesforce研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 通过系统评估，发现自动生成的多智能体系统在性能和成本效率上均不如单智能体基线（如思维链自一致性），揭示了现有评估框架的缺陷和架构膨胀问题。

CAF-Gen: A Multi-Agent System for Enriching Argumentation Structures

CAF-Gen: 一种用于丰富论证结构的多智能体系统

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（电子与信息技术学院，华沙技术大学） 纠错

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

AI总结 提出CAF-Gen多智能体框架，通过迭代创建-评审流程将浅层论证结构自动转换为符合Carneades论证框架的丰富模型，克服单次生成的结构不稳定性。

Comments Accepted for publication in the proceedings of ICCCI 2026

Safety-Contract Graph Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Network Security Response

安全合约图多智能体强化学习用于自主网络安全响应

Jose Luis Lima de Jesus Silva

机构 * Oxaala Tecnologias（Oxaala技术公司） ； Universidade Federal da Bahia（巴西巴伊亚联邦大学） 纠错

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

AI总结 提出安全合约图MARL框架ACD$^3$-GAT，通过约束优化、图编码和反事实筛选，在CAGE Challenge 4中将停机违规率从100%降至0.3%或13.8%，实现安全与性能的平衡。

MASLab: A Unified and Comprehensive Codebase for LLM-based Multi-Agent Systems

MASLab：基于LLM的多智能体系统的统一全面代码库

Rui Ye, Keduan Huang, Qimin Wu, Yuzhu Cai, Tian Jin, Xianghe Pang, Xiangrui Liu, Jiaqi Su, Chen Qian, Bohan Tang, Kaiqu Liang, Jiaao Chen, Yue Hu, Zhenfei Yin, Rongye Shi, Bo An, Yang Gao, Wenjun Wu, Lei Bai, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Meta ； University of Michigan（密歇根大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出MASLab代码库，集成20余种方法，提供统一环境与标准化评估，降低研究门槛，覆盖10+基准测试和8种模型。

Comments 18 pages, 11 figures

LingxiDiagBench: A Multi-Agent Framework for Benchmarking LLMs in Chinese Psychiatric Consultation and Diagnosis

LingxiDiagBench: 用于基准测试大语言模型在中文精神科咨询与诊断中的多智能体框架

Shihao Xu, Tiancheng Zhou, Jiatong Ma, Yanli Ding, Yiming Yan, Ming Xiao, Guoyi Li, Haiyang Geng, Yunyun Han, Jianhua Chen, Yafeng Deng

机构 * Tianqiao and Chrissy Chen Institute（天桥和克里斯西·陈研究所） ； EverMind AI Inc.（EverMind AI公司） ； Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海精神卫生中心，上海交通大学医学院） 纠错

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

AI总结 提出LingxiDiagBench多智能体框架，包含16K电子病历对齐的合成咨询对话数据集，评估LLM在静态诊断和动态咨询中的表现，发现其对抑郁-焦虑共病识别和12类鉴别诊断准确率低，动态咨询常不如静态评估。

MARIC: Multi-Agent Reasoning for Image Classification

MARIC：用于图像分类的多智能体推理

Wonduk Seo, Minhyeong Yu, Hyunjin An, Seunghyun Lee

机构 * Enhans, Seoul, South Korea（韩国首尔Enhans） ； Peking University, Beijing, China（中国北京北京大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架MARIC，通过分解图像分类为协作推理过程，利用大纲智能体、方面智能体和推理智能体进行多视角分析与综合，在四个基准数据集上显著优于基线方法。

Comments 11 pages, preprint

Improving Generalization and Data Efficiency with Diffusion in Offline Multi-agent RL

通过扩散模型提升离线多智能体强化学习的泛化能力与数据效率

Zhuoran Li, Ling Pan, Jiatai Huang, Longbo Huang

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； 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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出扩散离线多智能体模型（DOM2），利用扩散模型增强策略表达力和多样性，结合轨迹数据重加权，在离线MARL中显著提升性能、泛化能力和数据效率。

The Confident Liar: Diagnosing Multi-Agent Debate with Log-Probabilities and LLM-as-Judge

自信的撒谎者：利用对数概率和LLM作为评判诊断多智能体辩论

Ali Keramati, Justin Cheok, Jacob Horne, Mark Warschauer

机构 * University of California, Irvine（加州大学伊文斯分校） 纠错

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

AI总结 研究多智能体辩论中令牌级对数概率、LLM评判分数与任务准确性的关系，发现信心与推理质量在构造者上关联更强，且信心可检测关键推理失败。

Comments 15 pages, 7 figures, 1 table, ACL proceedings

Failure Modes of Deep Multi-Agent RL in Asynchronous Pricing: Reproducible Triggers, Trace Diagnostics, and a Partial Fix

深度多智能体强化学习在异步定价中的失败模式：可复现触发器、轨迹诊断及部分修复

Shree Murthy, Rohan Pandey

机构 * DigitalOcean, USA（DigitalOcean美国） 纠错

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

AI总结 研究连续时间定价市场中深度多智能体强化学习的两种可复现失败模式：DDPG智能体之间的默契合谋和高事件率下的演员-评论家不稳定性，并通过异步性实现部分修复。

MALLVI: A Multi-Agent Framework for Integrated Generalized Robotics Manipulation

MALLVI：一种多智能体框架用于集成通用机器人操作

Mehrshad Taji, Arad Mahdinezhad Kashani, Iman Ahmadi, AmirHossein Jadidi, Saina Kashani, Babak Khalaj

机构 * Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology（电气工程系，谢里夫大学） 纠错

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

AI总结 MALLVI通过多智能体协作实现闭环反馈驱动的机器人操作，提升泛化能力和零样本任务成功率。

Comments Some fundemental change in text and codebase

Towards Iterative End-to-End Software Development: A Feature-Driven Multi-Agent Framework

迈向迭代式端到端软件开发：一种特征驱动的多智能体框架

Junwei Liu, Chen Xu, Chong Wang, Tong Bai, Weitong Chen, Kaseng Wong, Yiling Lou, Xin Peng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出EvoDev框架，通过特征分解、依赖建模和上下文传播，实现迭代式端到端软件开发，在Android任务上比Claude Code提升57.3%。

Comments Accepted by ISSTA 2026

Critic-Guided Heterogeneous Multi-Agent Reasoning for Reliable Mathematical Problem Solving

基于评论的异构多智能体推理用于可靠的数学问题求解

Muhammad Talha Sharif, Abdul Rehman

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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种基于评论的异构多智能体框架，通过生成器-验证器结构和自适应学习系统，利用中间反馈评估和引导推理过程，在GSM8K基准上实现高达13%的准确率提升，并减少对大模型的依赖。

Comments 6 pages

Toward Culturally Aligned LLMs through Ontology-Guided Multi-Agent Reasoning

通过本体引导的多智能体推理实现文化对齐的大型语言模型

Wonduk Seo, Wonseok Choi, Junseo Koh, Juhyeon Lee, Hyunjin An, Minhyeong Yu, Jian Park, Qingshan Zhou, Seunghyun Lee, Yi Bu

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出OG-MAR框架，通过本体引导的多智能体推理方法，提高大型语言模型在文化对齐和鲁棒性方面的性能，并生成更透明的推理轨迹。

Comments Accepted by ICML 2026 Regular Track

Demystifying Multi-Agent Debate: The Role of Confidence and Diversity

揭秘多智能体辩论：置信度与多样性的作用

Xiaochen Zhu, Caiqi Zhang, Yizhou Chi, Tom Stafford, Nigel Collier, Andreas Vlachos

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体辩论（MAD）在提升大语言模型性能时效果不佳的问题，提出多样性感知初始化和置信度调节辩论协议两种轻量级干预方法，显著提升辩论有效性。