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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 524 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 多智能体 524 篇

2603.05789 2026-07-27 cs.MA cs.GT cs.LG 版本更新 88%

The Coordination Gap: Multi-Agent Alternation Metrics for Temporal Fairness in Repeated Games

协调差距:多智能体交替度量在重复游戏中的时间公平性

Nikolaos Al. Papadopoulos, Ismael Tito Freire, Marti Sanchez-Fibla, Konstantinos E. Psannis

机构 * Department of Applied Informatics, University of Macedonia, Egnatia 156, Thessaloniki 54636, Greece(马其顿大学应用信息学院,Egnatia 156,希腊塞萨洛尼基 54636)

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

AI总结 本文提出Perfect Alternation作为参考协调模式,设计了六种交替度量指标,揭示传统度量在时间结构敏感性上的不足,表明高总体收益可能伴随差的协调性。

Comments 15 pages, 5 figures, 4 tables, 1 supplementary pdf. Submitted to Complexity

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2603.20324 2026-07-22 cs.MA cs.AI 版本更新 88%

When Agents Disagree: The Selection Bottleneck in Multi-Agent LLM Pipelines

当代理人意见不一致:多代理LLM流水线中的选择瓶颈

Artem Maryanskyy, Dmitry Budnikov, Alibek T. Kaliyev

机构 * Uber

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

AI总结 本文研究多代理LLM流水线中团队多样性对输出质量的影响,提出选择瓶颈概念,通过数学公式确定多样性帮助或损害的临界点,并通过实验验证选择机制的重要性。

Comments v2: Updated author list to match the published version. Published in Applied Sciences (MDPI) 2026, DOI: 10.3390/app1010000

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2509.21004 2026-07-22 cs.LG 版本更新 88%

Multi-Agent Inverted Transformer for Flight Trajectory Prediction

多智能体倒置变换器用于飞行轨迹预测

Seokbin Yoon, Keumjin Lee

机构 * Department of Air Transport, Transportation, and Logistics, Korea Aerospace University(航空运输与物流系,韩国航空航天大学)

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

AI总结 本文提出MAIFormer,一种多智能体倒置变换器,用于预测飞行轨迹,通过双注意力模块提升预测精度与可解释性。

Comments 11 pages, 8 figures, accepted for IEEE Transactions on Intelligent Transportation System

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2026, pp. 1-11

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2607.14119 2026-07-21 cs.CL 版本更新 88%

Semantic Register Compression in Multi-Agent LLM Cascades

多智能体大语言模型级联中的语义寄存器压缩

Manuele Tele Junior Fernandez

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

AI总结 研究多智能体大语言模型级联中的语义寄存器压缩现象,用三智能体管道量化压缩,通过五个架构变体分析驱动因素,发现压缩在不同领域强度不同且可泛化,提示级回归可解释大部分方差,对高风险领域安全评估有意义。

Comments 16 pages, 2 figures, 4 tables. Revised version with corrected English-prompt experiments and updated cross-domain and prompt-gradient results

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2606.30072 2026-07-20 cs.AI 版本更新 88%

ACPO: Agent-Chained Policy Optimization for Multi-Agent Reinforcement Learning

ACPO:面向多智能体强化学习的智能体链式策略优化

Daiki E. Matsunaga, Junho Na, Tri Wahyu Guntara, Scott Sanner, Pascal Poupart, Jongmin Lee, Kee-Eung Kim

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

AI总结 提出基于联合策略梯度精确分解的智能体链式策略优化(ACPO),通过序列化决策和信念机制实现独立智能体更新构成联合梯度步,在多机器人仓库等任务中优于强基线方法。

Comments Accepted at RLJ/RLC 2026

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2606.07636 2026-07-20 cs.CV cs.CL cs.MA 版本更新 88%

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

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

AI总结 提出Crayotter,一个开源多模态多智能体系统,通过三阶段工作流(材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行)实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订,在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

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2607.06214 2026-07-17 cs.AI 版本更新 88%

A framework for single and multi-agent human-AI curiosity ecosystems

用于单智能体和多智能体人类-人工智能好奇心生态系统的玩具框架

Ilya E. Monosov

机构 * Johns Hopkins University(约翰斯·霍普金斯大学)

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

AI总结 该论文提出一个玩具框架,将好奇心视为生态系统,探讨单智能体询问策略及相关决策项权重随经验的变化,还扩展到多智能体,追踪多种指标,为研究好奇心生态及设计多智能体发现系统提供概念框架。

Comments fixed abstract in this version

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2605.08583 2026-07-16 cs.CL 版本更新 88%

Source or It Didn't Happen: A Multi-Agent Framework for Citation Hallucination Detection

来源或未发生:一种用于引用伪造检测的多智能体框架

Mingzhe Li, Zhiqiang Lin, Shiqing Ma

机构 * University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校) The Ohio State University(俄亥俄州立大学)

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

AI总结 本文提出CiteTracer多智能体框架,通过12种分类体系检测引用伪造,利用PDF和BibTeX提取结构化引用,结合缓存查找、URL获取等方法验证,实现97.1%的准确率。

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2604.09523 2026-07-16 cs.LG cs.MA 版本更新 88%

NetForge RL: A Multi-Agent Simulation Environment for Cyber Defense with Durative Actions

事件驱动的时间图网络用于NetForge_RL中的异步多智能体网络防御

Igor Jankowski

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

AI总结 本文提出CT-GMARL方法,通过固定步长神经微分方程处理非规则采样警报,解决多智能体强化学习在仿真到现实转换中的瓶颈问题,实验证明其在连续时间POSMDP中的有效性。

Comments 7 pages

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2510.24803 2026-07-16 cs.MA cs.AI 版本更新 88%

MASPRM: Multi-Agent System Process Reward Model

MASPRM:多智能体系统过程奖励模型

Milad Yazdani, Mahdi Mostajabdaveh, Zirui Zhou, Ying Xiong

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia(英属哥伦比亚大学电气与计算机工程系) Huawei Technologies Canada(华为技术加拿大公司)

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

AI总结 MASPRM通过过程奖励模型在多智能体系统推理中提升搜索效率和质量,提高Hit@1和排序质量。

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2507.19593 2026-07-16 cs.AI cs.MA 版本更新 88%

A Survey on Hypergame Theory: Modelling Misaligned Perceptions and Nested Beliefs for Multi-Agent Systems

关于超博弈理论的综述:为多智能体系统建模错位感知与嵌套信念

Vince Trencsenyi, Agnieszka Mensfelt, Kostas Stathis

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

AI总结 本文综述了超博弈理论在多智能体系统中的应用,分析了其建模错位感知与嵌套信念的能力及现有研究中的趋势与挑战。

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2510.20963 2026-07-15 cs.LG 版本更新 88%

When and Why Does Multi-Agent Debate Fail and Does It Really Underperform?

多智能体辩论何时以及为何失败,它真的表现不佳吗?

Yongqiang Chen, Gang Niu, James Cheng, Bo Han, Masashi Sugiyama

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) RIKEN Center for Advanced Intelligence Project(日本理化学研究院高级智能项目中心) Hong Kong Baptist University(香港 Baptist大学) The University of Tokyo(东京大学)

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

AI总结 研究多智能体辩论(MAD)失败原因及表现,分析竞争型和寻求共识型MAD范式问题,提出协作协议ColMAD,经实验验证其在错误检测等任务上比之前协议高出10个百分点,且优于单智能体方法,凸显协议设计对MAD潜力实现的关键作用。

Comments Preprint, ongoing work

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2606.08878 2026-07-14 cs.CL cs.MA 版本更新 88%

PerspectiveGap: A Benchmark for Multi-Agent Orchestration Prompting

PerspectiveGap: 多智能体编排提示的基准测试

Youran Sun, Xingyu Ren, Kejia Zhang, Xinpeng Liu, Jiaxuan Guo

机构 * University of Maryland(马里兰大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 提出PerspectiveGap基准,评估LLM为多智能体系统编写编排提示的能力,实验显示模型平均通过率仅14.9%,表明该能力独特且未被充分评估。

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2605.15207 2026-07-09 cs.LG cs.MA 版本更新 88%

TeamTR: Trust-Region Fine-Tuning for Multi-Agent LLM Coordination

TeamTR: 用于多智能体大语言模型协调的信赖区域微调

Yi Xie, Siao Liu, Falong Fan, Yuanqi Yao, Yue Zhao, Bo Liu

机构 * Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona Engineering College, Soochow University INSAIT, Sofia University "St. Kliment Ohridski" Department of Electrical Computer Engineering, Stony Brook University

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

AI总结 本文提出TeamTR,通过信赖区域框架在每个组件更新后重采样轨迹并控制每个智能体的发散度,解决多智能体系统中因上下文分布变化导致的性能下降问题,实验表明其在协调回归抑制和组件替换支持方面优于单智能体和序列基线。

Comments 9pages, Accepted at ICML2026

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2601.06425 2026-07-09 cs.DC cs.AI 版本更新 88%

HiDVFS: Hierarchical Multi-Agent DVFS for Real-Time OpenMP DAG Workloads

HiDVFS:用于实时OpenMP DAG工作负载的分层多智能体DVFS

Mohammad Pivezhandi, Abusayeed Saifullah, Ali Jannesari

机构 * Department of Computer Science Wayne State University(计算机科学系 温尼耶萨大学) Department of Computer Science University of Texas at Dallas(计算机科学系 德克萨斯大学达拉斯分校) Department of Computer Science Iowa State University(计算机科学系 俄克拉荷马州立大学)

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

AI总结 研究针对多核嵌入式系统中DVFS调度问题,提出HiDVFS分层多智能体DVFS调度器,通过多智能体协作及相关训练方法,兼顾截止期限和热限制,在多平台验证中取得较好的完成时间、加速比及能耗降低效果。

Comments 52 pages, 24 figures, 32 tables (supplement included as appendices). Under review at IEEE TPDS. v2: fairness-corrected GearDVFS baseline with fair-port study, multi-seed same-window re-measurement and full number audit, 12-benchmark BOTS evaluation, real-time evaluation (feasibility gate, conformal shield, mixed-criticality). Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21212162

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2512.13956 2026-07-07 cs.MA cs.AI 版本更新 88%

AOI: Context-Aware Multi-Agent Operations via Dynamic Scheduling and Hierarchical Memory Compression

AOI:通过动态调度和分层内存压缩实现的上下文感知多智能体操作

Zishan Bai, Hanxuan Chen, Jiayi Gu, Wenqian Weng, Enze Ge, Jiacheng Shi, Yichao Zhang, Zhimo Han, Riyang Bao, Xinyuan Song, Jacqueline Pang, Junfeng Hao

机构 * Columbia University(哥伦比亚大学) Hunan University(湖南大学) Central University of Finance and Economics(中央财经大学) Chongqing University(重庆大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) AI Agent Lab, Vokram Group(Vokram集团人工智能代理实验室) College of William and Mary(威廉与玛丽学院) University of Texas(得克萨斯大学) Zhengzhou University of Light Industry(郑州轻工业大学) Emory University(埃默里大学) Department of Nephrology, Affiliated Hospital of Guangdong Medical University(广东医科大学附属医院肾病科)

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AOI框架,通过动态任务调度和分层内存压缩,提升复杂IT基础设施的自主运维能力,实现72.4%的上下文压缩和94.2%的任务成功率。

Comments new revision

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2504.09662 2026-07-07 cs.MA cs.AI cs.HC 版本更新 88%

AgentDynEx: Nudging the Mechanics and Dynamics of Multi-Agent Simulations

AgentDynEx: 调节多智能体模拟的机制与动态

Jenny Ma, Riya Sahni, Karthik Sreedhar, Lydia B. Chilton

机构 * Columbia University(哥伦比亚大学)

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

AI总结 AgentDynEx通过配置矩阵和nudging技术帮助设置多智能体模拟,平衡机制与动态,提升模拟复杂性与动态表现。

Comments 40 pages, 9 figures

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2601.21523 2026-07-07 cs.LG 版本更新 88%

Explicit Credit Assignment through Local Rewards and Dependence Graphs in Multi-Agent Reinforcement Learning

多智能体强化学习中通过局部奖励和依赖图进行显式信用分配

Bang Giang Le, Viet Cuong Ta

机构 * Human-Machine Interaction Laboratory(人机交互实验室)

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

AI总结 研究多智能体强化学习中促进合作的方法,结合全局奖励和局部奖励优点,利用智能体交互图更细粒度识别贡献,减轻局部奖励合作问题,实验表明该方法灵活且优于传统设置。

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2511.13103 2026-07-07 cs.LG cs.MA cs.SY eess.SY 版本更新 88%

Transformer-Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Networked Systems with Long-Range Interactions

基于Transformer的具有长程交互的网络系统多智能体强化学习

Vidur Sinha, Muhammed Ustaomeroglu, Guannan Qu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University(电气与计算机工程系,卡内基梅隆大学)

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

AI总结 研究针对现有多智能体强化学习在处理长程交互及网络泛化性上的局限,提出均值场稳定性分析等,贡献了基于Transformer的STACCA框架,提升了在相关网络控制任务中的性能与泛化性。

Comments 12 pages, 9 figures

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2511.02200 2026-07-07 cs.AI 版本更新 88%

Optimal-Agent-Selection: State-Aware Routing Framework for Efficient Multi-Agent Collaboration

最优智能体选择:用于高效多智能体协作的状态感知路由框架

Jingbo Wang, Sendong Zhao, Haochun Wang, Yuzheng Fan, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Information Retrieval(社会计算与信息检索研究中⼼)

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

AI总结 针对多智能体系统中智能体调度和协调策略的不足,提出状态感知路由框架STRMAC,通过编码交互历史和智能体知识选择合适智能体,并引入自进化数据生成法,实验表明其性能达最优。

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2509.23960 2026-07-07 cs.RO cs.AI 版本更新 88%

MAD-PINN: A Decentralized Physics-Informed Machine Learning Framework for Safe and Optimal Multi-Agent Control

MAD-PINN:一种用于安全和最优多智能体控制的分散式物理信息机器学习框架

Manan Tayal, Aditya Singh, Shishir Kolathaya, Somil Bansal

机构 * Center for Cyber-Physical Systems, Indian Institute of Science(印度科学研究院中心 for 联合体系统) Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学电气与系统工程系) Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University(斯坦福大学航空与航天工程系)

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

AI总结 针对大规模多智能体系统安全与性能协同优化难题,提出MAD-PINN框架。利用基于上图的公式化方法,通过物理信息神经网络近似求解,采用分散训练与执行策略,实验表明其性能优越且具可扩展性。

Comments 9 Pages, 4 Figures, 4 Tables. First two authors have contributed equally

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2503.20666 2026-07-07 cs.HC cs.CL 版本更新 88%

TAMA: A Human-AI Collaborative Thematic Analysis Framework Using Multi-Agent LLMs for Clinical Interviews

TAMA:一种使用多智能体大语言模型进行临床访谈的人机协作主题分析框架

Huimin Xu, Seungjun Yi, Terence Lim, Jiawei Xu, Andrew Well, Carlos Mery, Aidong Zhang, Yuji Zhang, Heng Ji, Keshav Pingali, Yan Leng, Ying Ding

机构 * School of Information, University of Texas at Austin(信息学院,德克萨斯大学奥斯汀分校) Department of Biomedical Engineering, University of Texas at Austin(生物医学工程系,德克萨斯大学奥斯汀分校) College of Natural Sciences, University of Texas at Austin(自然科学院,德克萨斯大学奥斯汀分校) Graphen, Inc.(Graphen公司) Department of Cardiac Surgery, Division of Pediatric Cardiac Surgery, Vanderbilt University School of Medicine(心脏外科系,范德比尔特大学医学中心) Pediatric Heart Institute, Monroe Carell Jr. Children’s Hospital at Vanderbilt(儿童心脏研究所,范德比尔特儿童医院) Department of Computer Science, University of Virginia(计算机科学系,弗吉尼亚大学) Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign(计算机科学系,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Department of Computer Science, University of Texas at Austin(计算机科学系,德克萨斯大学奥斯汀分校) McCombs School of Business, University of Texas at Austin(麦克阿瑟商学院,德克萨斯大学奥斯汀分校) Dell Medical School, University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校德莱尔医学院)

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

AI总结 提出人机协作主题分析框架TAMA,利用多智能体系统结构化对话及心脏专家专业知识,用于临床访谈分析,在罕见病访谈转录本分析中性能优于单智能体方法。

Comments Manuscript accepted to ACM Transactions on Computing for Healthcare

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2602.23056 2026-07-03 cs.AI cs.SY eess.SY 版本更新 88%

Learning-based Multi-agent Race Strategies in Formula 1

基于学习的F1多智能体比赛策略

Giona Fieni, Joschua Wüthrich, Marc-Philippe Neumann, Christopher H. Onder

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich(动态系统研究所,苏黎世联邦理工学院)

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

AI总结 提出一种强化学习方法优化F1多智能体比赛策略,通过交互模块和自对弈训练使智能体自适应对手行为,在能量管理、轮胎退化、空气动力学和进站决策上取得稳健表现。

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2606.29126 2026-07-02 cs.AI 版本更新 88%

HiComm: Hierarchical Communication for Multi-agent Reinforcement Learning

HiComm: 面向多智能体强化学习的分层通信

Runze Zhao, Dongruo Zhou, Sumit Kumar Jha, Nathaniel D. Bastian, Ankit Shah

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

AI总结 提出HiComm,一种基于接收者驱动的分层通信模块,通过三级解码(组-发送者-实体)将消息从非结构化向量传输转变为结构化信息检索,在降低通信量的同时提升多智能体协作性能。

Comments 23 pages, 7 tables, under review

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2606.03137 2026-07-02 cs.AI 版本更新 88%

Think-Before-Speak: From Internal Evaluation to Public Expression in Multi-Agent Social Simulation

Think-Before-Speak: 从内部评估到多智能体社会模拟中的公开表达

Kaiqi Yang, Tai-Quan Peng, Sanguk Lee, Hui Liu

机构 * Michigan State University(密歇根州立大学) Hankuk University of Foreign Studies(韩国民法大学)

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

AI总结 提出TBS框架,通过分离智能体的内部推理与公开话语生成,模拟从内部评估到公开表达的路径,并在气候政策讨论中验证其机制敏感性。

Comments 8 pages of main content, 14 pages including references and appendices, 3 figures. Accepted to the KDD'26 Workshop on SciSoc Agents & LLMs

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2604.13349 2026-07-02 cs.LG 版本更新 88%

When Less Latent Leads to Better Relay: Information-Preserving Compression for Latent Multi-Agent LLM Collaboration

少而精的潜在信息带来更好的中继:面向潜在多智能体大语言模型协作的信息保持压缩

Yiping Li, Zhiyu An, Wan Du

机构 * Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) University of California, Merced(加州大学默塞德分校)

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

AI总结 本文提出一种信息保持压缩方法,通过引入正交回填机制,在减少通信开销的同时保持信息完整性,提升了多智能体大语言模型协作性能。

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2605.01133 2026-07-01 cs.CR cs.LG cs.MA 版本更新 88%

When Embedding-Based Defenses Fail: Rethinking Safety in LLM-Based Multi-Agent Systems

基于嵌入的防御失效:重新思考基于大语言模型的多智能体系统的安全性

Lingxi Zhang, Guangtao Zheng, Hanjie Chen

机构 * Rice University(稻属大学) University of Virginia(弗吉尼亚大学)

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

AI总结 研究探讨了基于嵌入的防御在多智能体系统中的失效模式,提出利用置信度信号提升系统鲁棒性,通过实验验证了早期干预的重要性。

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2602.22810 2026-06-24 cs.LG 版本更新 88%

Multi-agent imitation learning with function approximation: Linear Markov games and beyond

具有函数逼近的多智能体模仿学习:线性马尔可夫博弈及其扩展

Luca Viano, Till Freihaut, Emanuele Nevali, Volkan Cevher, Matthieu Geist, Giorgia Ramponi

机构 * EPFL(苏黎世联邦理工学院) University of Zurich(苏黎世大学)

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

AI总结 本文首次理论分析线性马尔可夫博弈中的多智能体模仿学习,利用特征级集中性系数替代状态-动作级系数,并提出首个计算高效的交互式MAIL算法,样本复杂度仅依赖特征维度d。

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2510.25850 2026-06-24 cs.RO cs.LG cs.MA 版本更新 88%

Debate2Create: Robot Co-design via Multi-Agent LLM Debate

Debate2Create: 通过多智能体大语言模型辩论实现机器人协同设计

Kevin Qiu, Marek Cygan

机构 * University of Warsaw(华沙大学)

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

AI总结 提出Debate2Create框架,利用多智能体LLM辩论和物理评估迭代优化机器人的形态与奖励函数,在MuJoCo基准上取得显著性能提升。

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2601.05890 2026-06-23 cs.AI 版本更新 88%

StackPlanner: A Centralized Hierarchical Multi-Agent System with Task-Experience Memory Management

StackPlanner: 一种具有任务经验记忆管理的集中式分层多智能体系统

Ruizhe Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Zhixin Zhang, Jiaran Gao, Yuzhen Xiao, Tao Feng, Yue Fang, Yuxuan Liu, Ruiqing Li, Hongbin Lai, Huheng Huang, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机学院) National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University(北京大学软件工程国家工程研究中心) School of Public Affaris, Zhejiang University(浙江大学公共管理学院) School of Software & Microelectronics, Peking University(北京大学软件与微电子学院) GRG Banking Equipment Co., Ltd.(GRG银行设备有限公司) Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University(北京大学计算前沿中心) Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)(北京大学信息技术研究院(天津滨海))

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

AI总结 提出StackPlanner分层多智能体框架,通过显式记忆控制解耦高层协调与子任务执行,并利用结构化经验记忆和强化学习复用协调经验,解决长期协作中的记忆膨胀和错误累积问题。

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