Cache Merging as a Convergent Replicated State for Multi-Agent Latent Reasoning
缓存合并作为多智能体潜在推理的收敛复制状态
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 提出CanonicalMerge方法，通过按内容排序KV缓存实现交换律合并，确保多智能体潜在推理中缓存合并的确定性，在保持准确率的同时提供结构保证。
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。
1. 多智能体 1139 篇
Deep Research in Physical Sciences: A Multi-Agent Framework and Comprehensive Benchmark
物理科学中的深度研究：多智能体框架与综合基准
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出PhySciBench基准评估LLM在物理科学中的深度研究能力，并开发DelveAgent多智能体框架，通过自适应规划、双粒度记忆和分层反思机制提升准确率并降低推理成本。
Comments v3: fix error and add data, codes publicly link on Abstract
PEAR: Permutation-Equivariant Adaptive Routing Multi-Agent Debate
PEAR: 置换等变自适应路由多智能体辩论
机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 提出PEAR协议，通过动态重配置通信角色和稀疏拓扑，消除固定拓扑中的位置偏差，提升多智能体辩论的准确性和鲁棒性。
LegalHalluLens: Typed Hallucination Auditing and Calibrated Multi-Agent Debate for Trustworthy Legal AI
LegalHalluLens: 类型化幻觉审计与校准的多智能体辩论以实现可信赖的法律AI
机构 * Independent Researcher, Sunnyvale, CA, USA（独立研究者，美国加州太阳谷） ； Independent Researcher, San Diego, CA, USA（独立研究者，美国加州圣地亚哥）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 针对法律AI中聚合指标掩盖的错误集中性和方向性问题，提出LegalHalluLens审计框架，通过类型化幻觉画像、风险方向指数（RDI）和校准辩论管道，将幻觉检测减少45%，并揭示聚合指标隐藏的失败模式。
Comments 15 pages, 5 figures; Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026
Reward Modeling for Multi-Agent Orchestration
多智能体编排的奖励建模
机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 提出OrchRM框架，通过自监督学习从多智能体执行中间产物构建奖励模型，无需人工标注，实现高效编排器训练和测试时扩展，在多个领域提升性能并降低计算成本。
Comments Preprint; work in progress
Maestro: Workload-Aware Cross-Cluster Scheduling for LLM-Based Multi-Agent Systems
Maestro: 面向基于LLM的多智能体系统的工作负载感知跨集群调度
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)
AI总结 提出Maestro调度系统，利用智能体语义预测输出长度和内存使用，通过层次化调度（节点级多模型共置、集群级延迟感知路由、全局工作流感知优先级）在严格GPU预算下优化LLM多智能体服务，减少KV缓存HBM占用67.2%，提高高竞争SLO达标率23.6个百分点。
Comments Accepted to the 46th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2026). 11 pages
DARRMS -- An Efficient Algorithm for Dynamic Attention Radius in Resource-Constrained Multi-Agent Systems
DARRMS——资源受限多智能体系统中动态注意力半径的高效算法
机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出DARRMS算法，通过优化注意力半径和决策，在资源受限下降低计算需求，提升协调性和可扩展性。
Can Multi-Agent LLMs Identify Their Peers? Stylometric Fingerprinting in Role-Constrained Political Analysis
多智能体大语言模型能否识别其同类？角色约束政治分析中的笔迹风格指纹识别
机构 * Democracy Intelligence gGmbH
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 研究多智能体LLM在政治分析中能否通过笔迹风格识别模型家族，提出SD-CV协议，T5模型在五类归属任务中达到F1=0.991，证明提示级匿名化无法消除模型身份信号。
Comments 24 pages, 3 figures
Audio-Oscar: A Multi-Agent System for Complex Audio Scene Generation, Orchestration, and Refinement
Audio-Oscar: 一个用于复杂音频场景生成、编排和优化的多智能体系统
机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能混合专家实验室） ； X-LANCE Lab（X-LANCE实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xiamen University（厦门大学） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, China（复杂与关键软件环境国家重点实验室，中国）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出Audio-Oscar多智能体框架，通过协调多个专业智能体处理角色建模、语音生成、时间线规划等，实现复杂音频场景的生成与优化，并构建ASG-Bench基准进行评估。
Learning Multi-Agent Communication Protocol: Study on Information Entropy Efficiency in MARL
学习多智能体通信协议：MARL中信息熵效率研究
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)
AI总结 提出信息熵效率指数(IEI)作为量化通信效率的指标，通过将其纳入训练损失函数，使智能体学习到平衡性能与信息紧凑性的通信协议，实验表明在保持或提升任务性能的同时提高通信效率。
The Hallucination Snowball: Modeling Error Propagation as State Transitions in Multi-Agent LLM Pipelines
幻觉滚雪球：将多智能体大语言模型流水线中的错误传播建模为状态转移
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL；agentic(comments)
AI总结 该研究发现多智能体LLM流水线中存在幻觉滚雪球效应，即幻觉会随状态转移而逃逸，且边界门控验证比末端检查更能有效降低幻觉存活率，还提出了最优验证资源分配策略。
Comments 10 pages, 3 figures; accepted at the FAGEN Workshop (Failure Modes in Agentic AI), ICML 2026
A Multi-Agent system for Multi-Objective constrained optimization
多目标约束优化的多智能体系统
机构 * University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；autonomous agent(comments)
AI总结 提出MAMO，通过多智能体强化学习解耦任务执行与目标设计，自动学习奖励权重以平衡主目标优化与约束违反，提升动态环境下RL的自主性和鲁棒性。
Comments Presented at the 17th Workshop on Optimization and Learning in Multiagent Systems (OptLearnMAS, https://optlearnmas.github.io), co-located with the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)
An Agentic Framework Using Rules and LLMs for Embedding and Annotating Descriptive Document Layouts: A Plant Science Use Case
一种结合规则与大语言模型（LLM）的智能体框架，用于描述性文档布局的嵌入与标注：植物科学应用案例
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本研究提出结合规则与LLM的智能体框架，用于植物性状提取，在三个区域植物数据集上实现高效标注，提升了性状覆盖度与标注量，验证了其稳健性与可扩展性。
An Agentic AI Framework Overcomes Fundamental Limitations of Large Language Models for Glaucoma Detection from Fundus Photography
一种智能体AI框架克服了大型语言模型在眼底照相青光眼检测中的基本局限
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；function calling(abstract)
AI总结 该研究开发的智能体AI框架整合LLM与专用深度学习工具，提升了眼底照相青光眼检测的准确率、一致性，纠正了仅用LLM的缺陷，具有通用性，或推动医学AI向多智能体系统转变。
When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication
当智能体AI遇上集成感知与通信
机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。
Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures
Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG
迈向可信且经济高效的数据集成：从朴素检索增强生成到智能体检索增强生成
机构 * Aalborg University, Denmark（丹麦奥胡斯大学） ； Bowling Green State University, USA（美国布恩威尔州立大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)
AI总结 探讨大语言模型和人工智能智能体在企业数据集成中面临的挑战，介绍从经典RAG到智能体RAG的演变，研究经济高效集成的优化策略，为构建可靠、可解释和可扩展的数据集成系统指明方向。
Comments To Appear in the IEEE Data Engineering Bulletin
Agentic systems for breast cancer treatment recommendations
用于乳腺癌治疗建议的智能体系统
机构 * Spesia（斯佩西亚） ； Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo（圣保罗大学医学院） ； Laboratory of Artificial Intelligence Applied to Bioinformatics, SEPT, Universidade Federal do Paraná (UFPR)（巴拉那联邦大学人工智能应用于生物信息学实验室，SEPT） ； Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)（巴拉那天主大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究评估用于乳腺癌治疗建议的智能体LLM系统，用72个真实临床病例和1147个特定病例量表，比较七种流程，最佳配置全局得分为0.594±0.025，工具使用和智能体自主性影响各异，虽能生成相关建议，但用于无监督临床使用仍不足。
Comments Under peer review. Source code available at: https://github.com/GRUPOMED4U/breast_cancer_agents_paper
Contract-Based Compositional Shielding for Safe Multi-Agent Reinforcement Learning
基于合约的组合屏蔽实现安全多智能体强化学习
机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种去中心化屏蔽方法，通过合约机制协调智能体局部LTL安全义务，在无集中运行时控制下保证全局安全并优化团队奖励。
Comments Accepted to EUMAS 2026, the 23rd European Conference on Multi-Agent Systems
Agent4cs: A Multi-agent System for Code Summarization in Large Hierarchical Codebases
Agent4cs：面向大型分层代码库的代码摘要多智能体系统
机构 * Siemens AG（西门子股份公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Kings College London（伦敦国王学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出多智能体框架Agent4cs，通过自底向上方式对大型代码库进行摘要，包含摘要、关键词提取和质量保证三个智能体，在语义一致性和关键词覆盖率上分别提升8%和38%。
Comments Accepted to the main track of the 23rd European Conference on Multi-Agent Systems (EUMAS 2026)
Low Variance Trust Region Optimization with Independent Actors and Sequential Updates in Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning
低方差信任区域优化：合作多智能体强化学习中的独立参与者与顺序更新
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 针对合作多智能体强化学习中顺序更新导致优势函数方差指数级增长的问题，提出裁剪目标控制优势波动上限，实现亚线性收敛到ε-纳什均衡，并在三个基准测试中优于基线方法。
Journal ref utonomous Agents and Multi-Agent Systems 39.1 (2025): 12
Reward-Guided Autoregressive Graph Generation for Efficient Multi-Agent Communication Topology Design
奖励引导自回归图生成的高效多智能体通信拓扑设计
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 针对多智能体系统通信拓扑设计中 token 消耗过高的问题，本文提出 RGA-Designer 方法，通过结合 RLHF 训练奖励模型微调图生成器，在保持任务准确率的同时降低了 token 消耗。
Comments Full version of extended abstract accepted at ICONIP 2026 (poster)
Hallucination as a Feature, not a Defect: Evaluating a multi-agent architecture to transform speculative language-model outputs into testable scientific hypotheses
幻觉作为特征而非缺陷：评估一种将推测性语言模型输出转化为可检验科学假说的多智能体架构
机构 * IES Parquesol（帕尔奎索尔学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 该研究提出基于Rust的多智能体架构，通过生成与评估智能体的认识论摩擦循环将LLM的推测性输出转化为可检验假说，实验显示该架构在需经受严格约束时更具优势，且各架构在原创性等维度的平衡表现不同。
Comments 25 pages. Bilingual: full English version followed by the complete Spanish version. Includes an exploratory paired baseline and ablation study (6 conditions). Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20649714
Token Optimization and Context Window Management in Multi-Agent AI Workflows
多智能体AI工作流中的令牌优化与上下文窗口管理
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文提出多智能体AI工作流的令牌优化与上下文窗口管理框架，含六种模式，可缩短延迟、减少令牌用量；经2420次试验发现相关性对比上下文可提升模型准确率，为模型研究与生产实践提供可重复方法。
Comments 29 pages (main paper + technical appendix), 3 figures. Also archived on Zenodo: 10.5281/zenodo.21924612
GraniKV: Asymmetric Granularity KV-Cache Paging for Multi-Agent Systems with Long Shared Prefix
GraniKV：面向具有长共享前缀的多智能体系统的非对称粒度KV缓存分页
机构 * Seoul National University（首尔大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 GraniKV是首个将非对称分页粒度应用于生产分页服务引擎KV缓存的系统，通过将共享前缀和后缀分别分配至不同存储池，在多智能体服务场景下显著提升了输出令牌吞吐量。
ETHOS: Towards a Modular Ethics Framework for Clinical Multi-Agent Systems
ETHOS：面向临床多智能体系统的模块化伦理框架
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 ETHOS是可与现有临床多智能体系统集成的模块化伦理框架，通过分层治理提升决策可靠性，将AI伦理原则转化为可部署的安全保障。
Comments Preprint of an article submitted for consideration in Pacific Symposium on Biocomputing \textcopyright\ 2027 World Scientific Publishing Company. \url{https://psb.stanford.edu/}
When to Communicate: Belief Distributions and KL Divergence for Principled Gating in Multi-Agent RL
何时通信：多智能体强化学习中基于信念分布与KL散度的原则性门控机制
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出一种多智能体强化学习中基于KL散度的原则性通信门控机制，在Predator-Prey和MPE基准测试中，该方法在复杂场景下的性能优于IC3Net等基线方法，还能改进潜在表示以提升智能体协调效果。
Comments 8 pages, 5 figures
TeachMateGPT: A Multi-Agent Knowledge-Grounded Framework for Pedagogical Assessment Generation from Science Curriculum Materials
TeachMateGPT：面向科学课程材料的多智能体知识基教学评估生成框架
机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿赫桑乌拉科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 TeachMateGPT作为多智能体知识基框架，通过四项改进解决现有RAG系统局限，生成的科学评估题提升了忠实度与相关性，相关数据集经教师评分验证。
MARC v1: An Open-Source Multi-Agent Framework for Clinical AI Reasoning and Coordination
MARC v1：一个用于临床AI推理与协作的开源多智能体框架
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 该研究提出开源多智能体框架MARC v1，以确定性多智能体编排替代整体式LLM提示用于临床推理，含角色专业化智能体与分解器模块，支持多部署方式，具备模型无关、可解释等特性。
Comments 13 pages, 4 figures
Is Per-Agent Policy Composition Safe? Rethinking Successor-Feature Transfer in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
智能体策略组合是否安全？重新思考合作多智能体强化学习中的后继特征迁移
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对多智能体强化学习中独立策略组合不安全的问题，提出MA-USFA分层方法，兼顾策略组合的安全性与灵活性，无需任务适配即可部署。
Social Chain of Thought: A Multi-Agent Architecture Grounded in Medical Differential Diagnosis Methodology
社会思维链：一种基于医学鉴别诊断方法论的多智能体架构
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文提出基于医学鉴别诊断方法论的多智能体架构SCoT，通过多轮专家协作提升复杂病例诊断召回率，其优势无法通过单一推理实现。
Comments 14 pages, 9 figures, 6 tables
