AI Agent

Unassigned Agents in Compilation-based Multi-agent Path Finding

基于编译的多智能体路径规划中的未分配智能体

Pavel Surynek

机构 * Faculty of Information Technology, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学信息技术学院） 纠错

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

AI总结 针对未分配智能体的多智能体路径规划问题，提出基于SAT的编译方法，通过SMT-CBS和NRF-SAT求解器实现。

Multi-agent Framework for Time-Sensitive Complementary Collaboration in Minecraft

Minecraft中时间敏感互补协作的多智能体框架

Juheon Yi, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出TickingCollabBench基准和TickingCollab框架，用于评估LLM在动态、实时、异构智能体强制协作任务中的表现，发现LLM因延迟和协调困难而频繁失败。

Multi-Agent Framework for Audit Risk Assessment with Explicit Uncertainty and Evidence Conflict Modeling

具有显式不确定性和证据冲突建模的审计风险评估多智能体框架

Yuhan Wang, Manqing Wang, Yixuan Lu, Zhaoyue Peng, Shengda Lin

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Trine University（特林大学） ； University of Sofia（索菲亚大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Westcliff University（韦斯特克莱夫大学） 纠错

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

AI总结 提出UMAR框架，通过三个专业智能体独立评估风险并校准不确定性，利用Dempster-Shafer理论融合分数并测量冲突，在SEC 10-K数据集上优于基线模型，提供可解释的风险信号。

CoAgent: Concurrency Control for Multi-Agent Systems

CoAgent: 多智能体系统的并发控制

Hongtao Lyu, Dingyan Zhang, Mingyu Wu, Xingda Wei, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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LLM系统并发访问共享状态时的冲突问题，提出MTPO协议，通过智能体自身判断冲突并修复计划，实现可串行化执行，在保持近串行正确率的同时提升速度。

Comments 14 pages, 7 figures. Submitted to ATC 2026

FactCheck: Feasibility-aware Long-term Action Anticipation with Multi-agent Collaboration

FactCheck: 基于多智能体协作的可行性感知长期动作预测

Rui Cao, Jiannong Cao, Bo Yuan, Zhiyuan Wen, Mingjin Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； China Mobile（中国移动） 纠错

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

AI总结 提出FactCheck多智能体框架，通过闭环“观察-规划-验证”机制，结合历史动作图验证可行性，在EPIC-Kitchens-55和EGTEA Gaze+上超越现有方法。

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

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

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

Load constrained wind farm flow control through multi-objective multi-agent reinforcement learning

基于多目标多智能体强化学习的负载约束风电场流动控制

Teodor Åstrand, Marcus Binder Nilsen, Iasonas Tsaklis, Tuhfe Göçmen, Pierre-Elouan Réthoré, Nikolay Dimitrov

机构 * Department of Wind and Energy Systems, Technical University of Denmark（丹麦技术大学风能与能源系统系） 纠错

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

AI总结 提出多智能体强化学习框架，结合独立软演员-评论家架构和数据驱动代理模型，在风电场流动控制中通过形状奖励函数约束损伤等效载荷增量，实现功率提升与负载控制的多目标优化。

Comments Submitted to Journal of Physics: Conference Series (Torque 2026). This is the Accepted Manuscript version of an article accepted for publication in Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing Ltd is not responsible for any errors or omissions in this version of the manuscript or any version derived from it. This Accepted Manuscript is published under a CC BY licence

Journal ref J. Phys.: Conf. Ser. 3224 032065 (2026)

HCP-MAD:Heterogeneous Consensus-Progressive Reasoning for Efficient Multi-Agent Debate

HCP-MAD：用于高效多智能体辩论的异构共识渐进推理

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Allen He, Yongdong Zhang

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

AI总结 提出HCP-MAD框架，通过异构共识验证和自适应停止机制，在保持准确率的同时大幅降低多智能体辩论的token成本。

EMS: Multi-Agent Voting via Efficient Majority-then-Stopping

EMS: 通过高效多数决后停止的多智能体投票

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Yongdong Zhang

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

AI总结 提出EMS方法，通过可靠性感知调度和自适应增量投票，在保持多数投票准确性的同时，平均减少35%的智能体调用和44%的令牌消耗。

AgentLeak: A Benchmark for Internal-Channel Privacy Leakage in Multi-Agent LLM Systems

AgentLeak：多智能体大语言模型系统中内部通道隐私泄露的基准测试

Faouzi El Yagoubi, Godwin Badu-Marfo, Ranwa Al Mallah

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出AgentLeak基准，通过评估内部通道（如智能体间消息、共享内存）的隐私泄露，发现多智能体系统虽降低最终输出泄露，但内部通道使总暴露率达68.9%，远超输出审计的检测范围。

Comments 19 pages, 9 figures, 16 tables. Code and dataset available at https://github.com/Privatris/AgentLeak

DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation

DynaDebate: 通过动态路径生成打破多智能体辩论中的同质性

Zhenghao Li, Zhi Zheng, Wei Chen, Jielun Zhao, Yong Chen, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北自动控制技术研究所） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, UESTC（深圳先进研究 institute, 电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出DynaDebate框架，通过动态路径生成、过程中心辩论和触发式验证机制，解决多智能体辩论中推理路径同质化问题，提升辩论效果。

Comments 19pages,7 figures

Learning Coordinated Preference for Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

学习协调偏好用于多目标多智能体强化学习

Pengxin Wang, Lihao Guo, Yi Xie, Bo Liu, Siyang Cao, Jingdi Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Arizona（亚利桑那大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出偏好协调多智能体策略优化（PCMA），通过学习协调的智能体特定偏好实现多目标多智能体强化学习中的互补权衡，理论证明偏好多样性可诱导团队改进，实验验证性能与协调性提升。

MedLatentDx: Latent Multi-Agent Communication for Cross-Hospital Rare-Disease Diagnosis

MedLatentDx：用于跨医院罕见病诊断的潜在多智能体通信

Ziqing Wang, Lili Zhao, Kaize Ding

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 提出MedLatentDx框架，通过潜在多智能体通信实现跨医院罕见病诊断，利用潜在KV块传输保护隐私，支持同骨干和跨家族LLM部署，在CrossRare-Bench上提升诊断性能并减少可重建临床内容。

A Multi-Agent AI System for Automated High School Transcript Processing: Collaborative Document Analysis at Scale

用于自动化高中成绩单处理的多智能体AI系统：大规模协作文档分析

Ben Torkian, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 提出一个多智能体AI系统，通过三个专业智能体协作，自动处理不同格式的高中成绩单，以GPA提取作为协调信号，实现96.7%的准确率和每份45秒的处理速度。

YeasierAgent: Agentic Social Sandbox as a Canvas for Intent-Driven Creation of Platform-Agnostic Symbiotic Agent-Native Applications

YeasierAgent：作为意图驱动创建平台无关共生智能体原生应用的画布的智能体社交沙盒

Jory He

机构 * Yeasier AI 纠错

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

AI总结 提出YeasierAgent范式，通过平台无关的交互单元和空间多智能体协作，实现快速跨平台构建共生智能体原生应用，统一情感陪伴与工具执行。

How Task Structure Limits Multi-Agent Success: An Information-Theoretic Analysis

任务结构如何限制多智能体成功：一种信息论分析

Shi Pan, Ming Luo

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 通过信息论分析，证明在任务约束图连通性和有限通信下，多智能体系统的成功概率随最小割成本指数衰减，为系统设计提供指导。

MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems

MAStrike: 基于Shapley值的多智能体系统合谋红队测试

Chejian Xu, Zhaorun Chen, Jingyang Zhang, Freddy Lecue, Avni Kothari, Sarah Tan, Wenbo Guo, Bo Li

机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virtue AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Wells Fargo（摩根大通） ； Salesforce ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 提出MAStrike框架，通过Shapley值分析识别多智能体系统中脆弱智能体联盟，生成角色感知的对抗攻击，并迭代优化以绕过防御，显著优于启发式基线。

ARMOR-MAD: Adaptive Routing for Heterogeneous Multi-Agent Debate in Large Language Model Reasoning

ARMOR-MAD：大语言模型推理中异构多智能体辩论的自适应路由

Fuqiang Niu, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出ARMOR-MAD框架，通过辩论前协议路由、早期一致停止评估和语义异常检测，自适应控制异构多智能体辩论，提升推理准确性和效率。

PRISM: Prosody-Integrated Multi-Agent Reasoning Framework for Empathetic Spoken Dialogue

PRISM：用于共情口语对话的韵律集成多智能体推理框架

Wen Zhang, Xiaocui Yang, Zhuoyue Gao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM多智能体框架，通过解耦语音感知、响应生成和语音合成，并引入韵律到语言翻译机制，实现共情口语对话中的韵律适当性和知识集成。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Smarter Saboteurs, Better Fixers: Scaling & Security in Linear Multi-Agent Workflows

更聪明的破坏者，更好的修复者：线性多智能体工作流中的规模与安全性

Timothy McAllister, Sina Abdidizaji, Ivan Garibay, Ozlem Ozmen Garibay

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究模型规模对线性多智能体工作流安全性的影响，发现大模型更易执行恶意指令，但轻量级修复阶段可恢复性能，表明线性结构在适当校正下具有鲁棒性。

Comments 16 pages (4 are main text), 2 figures, 6 tables. Accepted to the AIWILD Workshop at ICML 2026

Individual Control Barrier Functions-Guided Diffusion Model for Safe Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

个体控制障碍函数引导的扩散模型用于安全离线多智能体强化学习

Qingyun Guo, Junyi Shi, Jianuo Huang, Tianyu Shi

机构 * Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） ； School of Computing and Data Science, Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种将神经个体控制障碍函数嵌入扩散模型的离线多智能体强化学习算法，通过逆动力学恢复控制策略，在保证奖励的同时显著提升轨迹生成的安全性。

Comments Accepted to the 23rd IFAC World Congress, 2026

SAIGuard: Communication-State Simulation for Proactive Defense of LLM Multi-Agent Systems

SAIGuard: 面向LLM多智能体系统主动防御的通信状态模拟

Ruxue Shi, Yili Wang, Mengnan Du, Qinggang Zhang, Rui Miao, Yixin Liu, Xin Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

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

AI总结 提出SAIGuard主动防御框架，通过通信状态模拟检测并净化风险消息，降低攻击成功率并保持系统效用。

BLUEmed: Retrieval-Augmented Multi-Agent Debate for Clinical Error Detection

BLUEmed: 基于检索增强的多智能体辩论用于临床错误检测

Saukun Thika You, Nguyen Anh Khoa Tran, Wesley K. Marizane, Hanshu Rao, Qiunan Zhang, Xiaolei Huang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出BLUEmed框架，结合混合检索增强生成与多智能体辩论，通过分解临床笔记、检索证据、专家辩论及安全层过滤，在术语替换错误检测中达到最优性能。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026

Counterfactual Credit Policy Optimization for Multi-Agent Collaboration

多智能体协作的反事实信用策略优化

Zhongyi Li, Wan Tian, Jinju Chen, Huiming Zhang, Yang Liu, Yikun Ban, Fuzhen Zhuang

机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体大语言模型协作中信用分配难题，提出CCPO框架，通过反事实信用估计和验证器锚定的自评估两种分配器，将团队奖励转化为个体学习信号，提升数学推理任务表现。

DiffCoord: Differentiable Coordination for Distributed Multi-Agent Trajectory Optimization

DiffCoord: 分布式多智能体轨迹优化的可微协调

Bingheng Wang, Yichao Gao, Tianchen Sun, Shanker Ajay, Lin Zhao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出DiffCoord框架，将截断ADMM-DDP管道的耦合参数通过端到端元学习联合优化，利用智能体神经网络实现任务自适应，并扩展到不同智能体数量。在协作空中运输系统中验证，相比现有方法将每智能体梯度计算时间减少70%。

MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning

MODF-SIR：面向社交智能推理的多智能体全模态蒸馏框架

Shang Ma, Jisheng Dang, Wencan Zhang, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出基于轻量级多模态大语言模型的多智能体协作框架，通过知识蒸馏增强训练与推理，结合测试时适应、长尾事件提取和链式思维提示，在多个基准上取得最优结果。

Multi-Agent Reasoning with Adaptive Worker Allocation for Stance Detection

基于自适应工人分配的多智能体推理用于立场检测

Meysam Sabbaghan, Arman Zareian Jahromi, Doina Caragea

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种Manager-Worker多智能体框架，通过自适应分配工人智能体进行推理级合成，而非标签级投票，在隐式和上下文依赖的立场检测上显著提升性能。

MASK: Multi-Agent Semantic K-Scheduling for Risk-Sensitive 6G Robotics

MASK: 面向风险敏感的6G机器人学的多智能体语义K调度

Ahmet Gunhan Aydin, Elif Tugce Ceran

机构 * Middle East Technical University（中东技术大学） ； Aselsan Inc.（阿塞尔桑公司） 纠错

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

AI总结 针对6G机器人协同感知中频谱资源受限的问题，提出多智能体语义K调度（MASK）架构，通过仲裁辅助语义信息门控（A-SIG）机制仅调度语义重要性最高的K个智能体，结合自监督全局编码器和分布策略，在严格带宽限制下实现鲁棒的风险感知协调，性能接近无通信约束基线。

Multi-agent rendezvous in fluid flows via reinforcement learning

基于强化学习的多智能体在流体中的会合

Bocheng Li, Jingran Qiu, Lihao Zhao

机构 * AML, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University（AML，工程力学系，清华大学） ； Department of Physics, Gothenburg University（物理系，哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 采用多智能体强化学习（MARL）在涡旋流中开发物理信息会合策略，显著提高会合率，并具有跨涡旋强度、尺度和群体规模的迁移性，通过打破状态-动作图对称性防止智能体被困在分离涡旋中。

Robust Instruction Compliance in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

鲁棒的指令遵从：合作多智能体强化学习

Wo Wei Lin, Ethan Rathbun, Enrico Marchesini, Xiang Zhi Tan

机构 * Department of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学系） ； Department of Computer Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对外部指令中断行为并冲突长期目标的问题，提出宏动作值修正方法（MAVIC），通过修正指令边界的Bellman备份实现一致值估计，在复杂合作环境中保持高指令遵从和基础任务性能。