AI Agent

Autonomous Event-Driven Multi-Agent Orchestration for Enterprise AI at Scale

面向企业级AI规模的自驱动事件驱动多智能体编排

Harsh Rao Dhanyamraju, Leonidas Raghav, Aaron Lee

专题命中 多智能体 ：提出多智能体编排框架，处理企业级事件驱动任务。

AI总结 针对企业级AI中多智能体系统在规模扩展时性能下降的问题，提出任务管理器通过优先级推理、事件合并和抢占机制，在200个生产场景中验证其降低高优先级延迟14-75%，提升相关事件正确率超20个百分点。

AgentFinVQA: A Deployable Multi-Agent Pipeline for Auditable Financial Chart QA

AgentFinVQA：一种可部署的多智能体管道用于可审计的金融图表问答

Aravind Narayanan, Shaina Raza

专题命中 多智能体 ：多智能体管道用于金融图表问答，强调可审计性。

AI总结 提出多智能体管道AgentFinVQA，通过分解查询步骤并记录可追溯的模型评估包，在金融图表问答中实现可审计性与本地部署，在FinMME上提升准确率7.68个百分点。

SIGMA: Skill-Incidence Graphs for Compositional Multi-Agent Design

SIGMA: 用于组合式多智能体设计的技能-关联图

Kun Zeng, Yu Huo, Siyu Zhang, Yuecheng Zhuo, Yuquan Lu, Haoyue Liu, Siyue Chen, Xiaoying Tang

专题命中 多智能体 ：通过技能-关联图进行组合式多智能体设计。

AI总结 提出SIGMA框架，通过技能-智能体关联图将智能体构建为可复用技能的任务条件组合，并解码通信拓扑，在六个基准测试中优于基线方法，并展现出对未见技能库的鲁棒性。

Comments EMNLP2026

Agentra: A Supervisable Multi-Agent Framework for Enterprise Intrusion Response

Agentra: 一种可监督的多智能体企业入侵响应框架

Raj Patel, Shaswata Mitra, Michele Guida, Stefano Iannucci, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

专题命中 多智能体 ：提出可监督多智能体入侵响应框架

AI总结 提出可监督的多智能体入侵响应框架Agentra，通过角色划分、规划-验证循环、安全网关和风险评分机制，将警报转化为结构化响应计划，在120事件语料上F1从0.61提升至0.84，有害动作率降至0.0%。

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 ：事件驱动多智能体模拟器建模舆论演化

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。

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

专题命中 多智能体 ：提出多智能体交互记忆框架，实现异构智能体知识复用。

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。

Mesh Inference: A Formal Model of Collective Intelligence Without a Center

网格推理：无中心集体智能的形式模型

Hongwei Xu

专题命中 多智能体 ：多智能体无中心协作推理的数学模型

AI总结 提出网格推理形式模型，通过耦合自由能实现无中心多智能体协作推理，证明收敛唯一性、识别完备性和观测唯一性，并分析线性高斯情况下的延迟代价。

Comments 21 pages, 2 figures

Hidden Anchors in Multi-Agent LLM Deliberation

多智能体LLM协商中的隐藏锚点

Apurba Pokharel, Ram Dantu

专题命中 多智能体 ：多智能体LLM协商的隐藏锚点动力学模型

AI总结 将多智能体LLM协商建模为闭环动力系统，每个智能体有隐藏内部信念（锚点），解释协商如何超越初始信念凸包，并通过恢复锚点预测模型行为。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables

Searching for Synergy in Shared Workspace Human-AI Collaboration

在共享工作空间的人机协作中寻找协同效应

Nachiket Kotalwar, Rohini Das, Carolyn Rose

专题命中 多智能体 ：研究共享工作空间人机团队协作，涉及多智能体协调

AI总结 研究共享工作空间的人机团队协作，通过Collaborative Gym环境实验发现，缺乏协调结构时增加协作者会降低性能，而结合共享记忆和模拟人在环门控的脚手架可提升团队绩效。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Human-AI Co-Creativity

FundaPod: A Multi-Persona Agent Pod Platform with Knowledge Graph Memory for AI-Assisted Fundamental Investment Research

FundaPod: 一个具有知识图谱记忆的多角色智能体平台，用于AI辅助的基础投资研究

Di Zhu, Lei Nico Zheng, Zihan Chen

专题命中 多智能体 ：多角色智能体平台，支持独立研究和知识图谱记忆

AI总结 提出FundaPod平台，通过多角色独立研究、知识图谱记忆和事后裁决机制，支持人类投资经理进行透明、可验证的基础投资决策。

Comments 32 pages; 12 figures

Iterative Negotiation and Oversight: A Case Study in Decentralized Air Traffic Management

迭代协商与监督：去中心化空中交通管理案例研究

Jaehan Im, John-Paul Clarke, Ufuk Topcu, David Fridovich-Keil

专题命中 多智能体 ：提出去中心化协商框架用于空中交通管理。

AI总结 提出一种受监管的去中心化协商框架，通过交易拍卖实现共识，并引入税收式监督机制引导系统效率和公平性，理论保证有限时间终止，案例验证了框架在去中心化空中交通管理中的有效性。

Phoenix: Safe GitHub Issue Resolution via Multi-Agent LLMs

Phoenix: 通过多智能体LLM实现安全的GitHub问题解决

Kipngeno Koech, Muhammad Adam, Baimam Boukar Jean Jacques, Joao Barros

专题命中 多智能体 ：多智能体协作解决软件工程任务

AI总结 提出多智能体LLM系统Phoenix，通过六个专业智能体和七层安全控制，在SWE-bench Lite子集上达到75%的解决率，并在真实问题中保持100%正确性。

Library-Aware Doubles and Iterative Repair for Large Language Model-Generated Unit Tests in OpenSIL Firmware

面向OpenSIL固件中大语言模型生成的单元测试的库感知双打与迭代修复

Ma Toan Bach, Yuchi Zheng, Haingo Razafindranto, Tanvir Alam, Aric Leather, Ranveer Sandhu, Jitesh Arora

专题命中 多智能体 ：多智能体管道用于测试生成和修复。

AI总结 针对OpenSIL固件单元测试因构建约束易失败的问题，提出LLM引导的多智能体自动化测试生成与迭代修复流程，在76个函数中73个生成可编译测试，行覆盖率达98.8%。

Comments 20 pages, 10 figures

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

专题命中 多智能体 ：多智能体系统中信号协议提升可靠性

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

Simulation of Language Evolution under Regulated Social Media Platforms: A Synergistic Approach of Large Language Models and Genetic Algorithms

受监管社交媒体平台下的语言演化模拟：大语言模型与遗传算法的协同方法

Jinyu Cai, Yusei Ishimizu, Mingyue Zhang, Munan Li, Jialong Li, Kenji Tei

专题命中 多智能体 ：多智能体框架模拟用户语言策略演化

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体框架，结合遗传算法模拟用户语言策略在监管下的迭代演化，实验表明对话轮次增加可提升信息传递准确性和对话持续性。

Comments The manuscript has been accepted to IEEE Transactions on Computational Social Systems