AI Agent

Sparse Sensor Placement in Multi-Agent Reinforcement Learning Control of Rayleigh-Bénard Convection

瑞利-贝纳德对流的多智能体强化学习控制中的稀疏传感器布置

Jan Stenner, Hans Harder, Sebastian Peitz

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

AI总结 本文通过多智能体强化学习，结合分组正则化蒸馏方法，实现瑞利-贝纳德对流控制中的稀疏传感器布置，在保持控制性能的同时大幅减少传感器数量。

Comments 28 pages, 11 figures, 1 table

A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models

基于物理的多智能体动力学世界模型基准

Nuo Chen, Lulin Liu, Zihao Li, Ziyao Zeng, Zihao Zhu, Wenyan Cong, Junyuan Hong, Yunhao Yang, Zhengzhong Tu, Yan Wang, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Zhangyang Wang, Yang Zhou, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Marquette University（马奎特大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出CrashTwin框架，通过多智能体碰撞场景数据集和校准无关重建流程，从时空一致性、动量与动能守恒、世界动力学完整性三个维度评估世界模型的物理可信度。

Comments 34 pages, 9 figures, 12 tables

The Axiom of Consent: Friction Dynamics in Multi-Agent Coordination

同意公理：多智能体协调中的摩擦动力学

Murad Farzulla

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

AI总结 提出一个基于同意公理的协调摩擦形式化框架，定义核心三元组（对齐、利益、熵）和摩擦泛函，并通过多智能体强化学习实验发现线性对齐依赖被U型关系证伪，进而提出二次型改进。

Comments 94 pages; includes machine-checked Lean 4 proofs. v2: empirical-companion references reconciled to the companion's final findings; the MARL factorial appendix is split out to the companion paper; several formal statements corrected and honestly scoped; reference list repaired

ECTraj: Enhanced Consistency Training for Multi-Agent Trajectory Prediction

增强多智能体轨迹预测的一致性模型

Alen Mrdovic, Qingze, Liu, Danrui Li, Mathew Schwartz, Kaidong Hu, Sejong Yoon, Mubbasir Kapadia, Vladimir Pavlovic

机构 * Rutgers University - New Brunswick（罗格斯大学-新不伦瑞克分校） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The College of New Jersey（新泽西学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ECTraj，通过改进训练和条件生成方法，提升多智能体轨迹预测的一致性模型性能，实现更快推理和更准确预测，建立新的基准。

LitMOF: An LLM Multi-Agent for Literature-Validated Metal-Organic Frameworks Database Correction and Expansion

LitMOF：用于文献验证的金属有机框架数据库校正与扩展的LLM多智能体系统

Honghui Kim, Dohoon Kim, Jihan Kim

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

AI总结 提出LitMOF框架，利用大语言模型多智能体从原始文献验证并修复MOF数据库中的结构错误，成功修复9227个无效条目并发现8771个新MOF，通过直接空气捕获案例证明结构错误严重影响材料筛选可靠性。

QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception

QuantV2X：一种用于协同感知的全量化多智能体系统

Seth Z. Zhao, Huizhi Zhang, Zhaowei Li, Juntong Peng, Anthony Chui, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Hao Xiang, Zhiyu Huang, Fujia Wang, Ran Tian, Chenfeng Xu, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NCSU（北卡罗来纳州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出首个全量化多智能体系统QuantV2X，通过端到端量化策略同时降低计算负载和传输带宽，在低比特约束下达到与全精度相当的精度，并显著降低延迟、提升mAP30。

Comments ECCV 2026

Multi-Agent LLM Governance for Safe Two-Timescale Reinforcement Learning in SDN-IoT Defense

多智能体LLM治理：SDN-IoT防御中安全的两时间尺度强化学习

Saeid Jamshidi, Negar Shahabi, Foutse Khomh, Carol Fung, Mohammad Hamdaqa

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

AI总结 提出两时间尺度SDN-IoT防御方案，快时间尺度使用PPO智能体进行控制器感知的缓解，慢时间尺度使用多智能体LLM治理引擎生成可审计的策略更新，在保证安全约束下提升防御性能。

Policy Gradient with Self-Attention for Model-Free Distributed Nonlinear Multi-Agent Games

基于自注意力的策略梯度用于无模型分布式非线性多智能体博弈

Eduardo Sebastián, Maitrayee Keskar, Eeman Iqbal, Eduardo Montijano, Carlos Sagüés, Nikolay Atanasov

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（电气与计算机工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； RoPeRt group, at DIIS - I3A, Universidad de Zaragoza（RoPeRt组，DIIS - I3A，阿拉贡大学） 纠错

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

AI总结 提出一种分布式策略结构，通过策略梯度学习，利用自注意力层处理时变通信拓扑，解决无模型非线性多智能体博弈问题，在多种场景中表现优异。

Comments The paper has been accepted and will be presented at IEEE/RSJ IROS 2026

M2HRI: An LLM-Driven Multimodal Multi-Agent Framework for Personalized Human-Robot Interaction

M2HRI：一种LLM驱动的多模态多智能体框架，用于个性化人机交互

Shaid Hasan, Breenice Lee, Sujan Sarker, Tariq Iqbal

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出M2HRI框架，通过个性、长期记忆和情境化协调机制赋予每个机器人独特身份，实验表明该方法能提升交互自然性和协调性。

Modeling U.S. Attitudes Toward China via an Event-Steered Multi-Agent Simulator

通过事件驱动的多智能体模拟器建模美国对华态度

Chenxu Zhu, Hantao Yao, Wu Liu, Junbo Guo, Yongdong Zhang

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

AI总结 提出事件驱动多智能体模拟器（ES-MAS），利用CURE数据集和双流数据集成引擎（DSDIE）及新闻驱动动态交互模块（NDDI），模拟美国对华舆论的动态演化，实验表明优于现有模型。

Auction-Based Responsibility Allocation for Scalable Decentralized Safety Filters in Cooperative Multi-Agent Collision Avoidance

基于拍卖的责任分配用于可扩展的去中心化安全滤波器在多智能体协同避碰中

Johannes Autenrieb, Mark Spiller

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

AI总结 提出基于高阶控制屏障函数和拍卖责任分配的可扩展去中心化安全滤波器，通过非对称分配约束减少计算负荷，实现多智能体协同避碰。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted for presentation at the IFAC World Congress 2026

Epistemic Gain, Aleatoric Cost: Uncertainty Decomposition in Multi-Agent Debate for Math Reasoning

认知增益，偶然成本：多智能体辩论中的不确定性分解用于数学推理

Dan Qiao, Binbin Chen, Fengyu Cai, Jianlong Chen, Wenhao Li, Fuxin Jiang, Zuzhi Chen, Hongyuan Zha, Tieying Zhang, Baoxiang Wang

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

AI总结 本文提出贝叶斯不确定性分析框架，将多智能体辩论中的预测不确定性分解为认知不确定性和偶然不确定性，并设计不确定性引导的多智能体强化学习算法，在控制偶然成本的同时提升认知增益，从而提高推理准确性和辩论效率。

Comments ICML2026

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

ROSA: 多模式交通中基于多智能体轨迹预测的环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 提出ROSA系统，结合Transformer多智能体轨迹预测与协调速度引导，提升环岛多模式混合交通的效率与安全，预测精度优于前人工作。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2025 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Distributed Omniscient Observers for Multi-Agent Systems: Design and Applications

多智能体系统的分布式全知观测器：设计与应用

Ganghui Cao, Xunyuan Yin

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

AI总结 针对异构和同构线性多智能体系统，提出基于局部输入输出信息的分布式全知观测器，使每个智能体正确估计所有智能体状态，无需全局通信图知识，应用于分布式纳什均衡求解和人工蜂群社会行为模拟。

Maris: A Formally Verifiable Privacy Policy Enforcement Paradigm for Multi-Agent Collaboration Systems

Maris：一种用于多智能体协作系统的形式化可验证隐私策略执行范式

Jian Cui, Zichuan Li, Chi Wang, Luyi Xing, Xiaojing Liao

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

AI总结 针对多智能体协作系统（MACS）中敏感数据泄露风险，提出一种基于引用监视器的隐私增强开发范式Maris，通过嵌入消息流控制机制实现细粒度数据保护，并在AutoGen和LangChain框架中实现，实验表明其能有效缓解数据泄露威胁且保持高任务成功率。

DREAMS: Density Functional Theory Based Research Engine for Agentic Materials Simulation

DREAMS：基于密度泛函理论的智能体材料模拟研究引擎

Ziqi Wang, Hongshuo Huang, Hancheng Zhao, Changwen Xu, Shang Zhu, Jan Janssen, Venkatasubramanian Viswanathan

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA（机械工程系，密歇根大学，安阿伯，密歇根州，美国） ； Max-Planck-Institute for Sustainable Materials, Materials Informatics, Düsseldorf, Germany（可持续材料研究所，材料信息学，杜塞尔多夫，德国） ； Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA（机械工程，密歇根大学，安阿伯，密歇根州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于DFT的分层多智能体框架DREAMS，通过多层安全防护提升LLM智能体材料模拟的可信度，在Sol27LC基准等任务中表现优异，可平衡可信度与成本，推动自主材料模拟发展。

Comments 47 pages, 44 pages of Supporting Information

An Agentic Approach Towards Replication Package Quality Evaluation

面向复制包质量评估的智能体方法

Maximilian Alexander Amougou Mbida, Florian Angermeir

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

AI总结 提出一种多智能体方法，将开放科学指南转化为机器可验证标准，自动检查复制包质量并生成改进报告，初步评估显示高一致性和正确性。

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

HiLSVA: Design and Evaluation of a Human-in-the-Loop Agentic System for Scientific Visualization

HiLSVA：用于科学可视化的人机协同智能系统设计与评估

Kuangshi Ai, Patrick Phuoc Do, Chaoli Wang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（Notre Dame 大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出HiLSVA，一种人机协同智能系统，通过计划优先的多智能体架构、显式人类监督和逐步溯源，支持混合主动的科学可视化工作流，增强而非替代人类分析推理。

Comments IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (IEEE VIS '26)

AgenticData: An Agentic Data Analytics System for Heterogeneous Data

AgenticData：一种用于异构数据的智能数据分析系统

Ji Sun, Guoliang Li, Peiyao Zhou, Yihui Ma, Jingzhe Xu, Yuan Li

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对现有非结构化数据分析系统依赖专家且成本高、耗时久的问题，AgenticData通过反馈驱动规划技术及多智能体协作策略，将自然语言查询转换为语义计划并优化执行，经测试在多个基准测试中准确率超现有方法。

LLM-Empowered Agentic MAC Protocols: A Dynamic Stackelberg Game Approach

LLM赋能的智能MAC协议：一种动态Stackelberg博弈方法

Renxuan Tan, Rongpeng Li, Fei Wang, Chenghui Peng, Shaoyun Wu, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） ； Huawei Technologies Company Ltd.（华为技术有限公司） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

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

AI总结 提出一种博弈论LLM赋能的多智能体深度强化学习框架，将上行传输建模为动态多追随者Stackelberg博弈，通过PPO协调LLM驱动代理合成自适应语义MAC协议，实现无需重训的泛化，吞吐量提升77.6%，公平性提升65.2%。

Comments This work has been submitted to IEEE for possible publication

RankFormer: A Propose-then-Select Transformer for Multi-Agent Multimodal Trajectory Prediction

自发现意图感知变换器用于多模态车辆轨迹预测

Diyi Liu, Zihan Niu, Tu Xu, Xingchen Zhang, Lishan Sun

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

AI总结 本文提出一种基于Transformer的多模态车辆轨迹预测模型，通过分离空间模块和轨迹生成模块提升预测性能，并通过预测残差偏移学习有序轨迹。

Comments 11 pages, 5 figures

Embodied Multi-Agent Coordination by Aligning World Models Through Dialogue

通过对话对齐世界模型实现具身多智能体协调

Vardhan Dongre, Dilek Hakkani-Tür

机构 * Siebel School of Computing & Data Science（计算机与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究通过对话机制探索具身智能体的世界模型对齐，发现对话能减少冲突但降低任务成功率，提出评估世界模型对齐的框架。

VirtualCrime: Evaluating the Criminal Potential and Agentic Behaviors of Large Language Models via Sandbox Simulation

VirtualCrime: 通过沙盒模拟评估大语言模型的犯罪潜力

Yilin Tang, Yu Wang, Lanlan Qiu, Wenchang Gao, Yunfei Ma, Baicheng Chen, Tianxing He

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

AI总结 本文提出VirtualCrime框架，通过三代理系统评估大语言模型的犯罪能力，设计40种多样化的犯罪任务，并评估8种强大的LLM，发现模型在犯罪过程中生成详细计划并执行智能犯罪过程，但有时会采取严重行动伤害NPC。

AgentWorm: Self-Propagating Attacks Across LLM Agent Ecosystems

ClawWorm：针对LLM代理生态系统自主传播的攻击

Yihao Zhang, Zeming Wei, Xiaokun Luan, Chengcan Wu, Zhixin Zhang, Jiangrong Wu, Haolin Wu, Huanran Chen, Jun Sun, Meng Sun

机构 * Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

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

AI总结 研究提出ClawWorm，首个自主传播的LLM代理框架攻击，通过单条消息实现持久化感染与多跳传播，揭示模型安全姿态差异及防御策略。

Agentic AI-RAN Empowering Synergetic Sensing, Communication, Computing, and Control

智能人工智能无线接入网络助力协同感知、通信、计算和控制

Lingxiao Sun, Zhaoyang Zhang, Zihan Lin, Zirui Chen, Weijie Zhou, Zhaohui Yang, Tony Q. S. Quek

专题命中 多智能体 ：agentic(title,summary_cn)

AI总结 研究6G低空无线网络中，智能人工智能无线接入网络（Agentic AI-RAN）架构助力协同SC3任务执行。提出面向任务的架构解决资源受限边缘环境异构负载协调难题，经无人机系统原型验证，该框架在6G关键任务低空网络中具可行性。

Comments 7 pages, 5 figures, 1 table; revised version with minor corrections

Human-Agent Collaborative Paper-to-Page Crafting

人机协作的论文到网页制作

Qianli Ma, Siyu Wang, Yilin Chen, Yinhao Tang, Yixiang Yang, Chang Guo, Bingjie Gao, Zhening Xing, Yanan Sun, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院AutoLab实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出AutoPage多智能体系统，通过粗到细的流水线将论文转化为交互式网页，并引入Checker智能体验证和人工检查点，在15分钟内以低于0.1美元的成本生成高质量网页。

Comments Accepted by ACL2026 Findings

RUBICON: Agentic AI for Messy Enterprise Data

RUBICON: 面向混乱企业数据的代理型人工智能

Fabian Wenz, Felix Treutwein, Kai Arenja, Çagatay Demiralp, Michael Stonebraker

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

AI总结 针对企业数据异构、访问受限的特点，提出RUBICON系统，采用结构化查询接口和以表为中心的集成层，替代纯文本大语言模型管线，在基准测试中实现100%端到端准确率，并显著降低延迟和成本。

Comments 4 pages, 1 tables

Moral Hazard in Multi-Agent Language Models

多智能体语言模型中的道德风险

Dane Malenfant

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

AI总结 研究多智能体语言模型中的道德风险，引入对话道德风险游戏，评估七个模型并分解行为，用多种优化机制更新，发现效果异质，强调应报告机制级行为而非仅团队成功。

Comments New frontier baselines, new open weight inference baselines

Asking Questions the Right Way: A Multi-Agent Conversational System for Prompt Formulation in Complex Task Resolution

以正确方式提问：用于复杂任务解决中提示词生成的多智能体对话系统

B. Sankar, Pawni Yadav, Srinidhi Ranjini Girish, Amogh A. S

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

AI总结 本研究提出多智能体对话系统PAWNI，通过三层提示框架优化提示生成前端，实验显示其可提升提示结构完整性、LLM输出质量并降低人类工作量，支持人-AI协作优化。

Comments 53 pages, 31 figures, 6 tables