AI Agent

Language-Grounded Multi-Agent Planning for Personalized and Fair Participatory Urban Sensing

基于语言的多智能体规划用于个性化和公平的参与式城市传感

Xusen Guo, Mingxing Peng, Hongliang Lu, Hai Yang, Jun Ma, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAPUS框架，通过语言协商实现个性化和公平的参与式城市传感，提升参与度和可持续性。

Comments 19 pages, 12 figures

Environment-Grounded Multi-Agent Workflow for Autonomous Penetration Testing

基于环境的多智能体工作流用于自主渗透测试

Michael Somma, Markus Großpointner, Paul Zabalegui, Eppu Heilimo, Branka Stojanović

机构 * JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, DIGITAL – Institute for Digital Technologies（JOANNEUM RESEARCH 研究所，DIGITAL – 数字技术研究所） ； TU Graz, Institute for Technical Informatics（格拉茨技术大学，技术信息研究所） ； Jamk University of Applied Sciences, Institute of Information Technology（贾马克应用科学大学，信息技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于环境的多智能体架构，用于机器人环境中的自动化渗透测试，通过动态构建共享图状记忆实现系统状态的结构化自动化，并在ROS/ROS2场景中验证了其高可靠性。

Agentic Automation of BT-RADS Scoring: End-to-End Multi-Agent System for Standardized Brain Tumor Follow-up Assessment

脑肿瘤报告与数据系统自动化：端到端多智能体系统用于标准化脑肿瘤随访评估

Mohamed Sobhi Jabal, Jikai Zhang, Dominic LaBella, Jessica L. Houk, Dylan Zhang, Jeffrey D. Rudie, Kirti Magudia, Maciej A. Mazurowski, Evan Calabrese

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

AI总结 本文提出一种端到端多智能体系统，结合大语言模型和卷积神经网络，用于自动化脑肿瘤BT-RADS评分，提高了与专家标准的一致性和准确性。

Comments 17 pages, 5 figures, 4 tables, 2 supplementary figures, 3 supplementary tables

An Agentic Multi-Agent Architecture for Cybersecurity Risk Management

面向网络安全风险管理的代理多代理架构

Ravish Gupta, Saket Kumar, Shreeya Sharma, Maulik Dang, Abhishek Aggarwal

机构 * Lead Software Engineer, BigCommerce（BigCommerce 首席软件工程师） ； University at Buffalo, The State University of New York, Buffalo, NY, USA（纽约州立大学布法罗分校） ； Software Engineer, Microsoft（微软软件工程师） ； Senior Software Engineer, Amazon（亚马逊高级软件工程师） 纠错

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

AI总结 本文提出一种六代理AI系统，通过共享持久上下文提升评估效率，实验证明其在风险评估中的有效性与效率。

Comments 15 pages, 1 figure, 2 tables. Submitted to AICTC 2026 (Springer LNCS)

AutoSCORE: Enhancing Automated Scoring with Multi-Agent Large Language Models via Structured Component Recognition

AutoSCORE: 通过结构化组件识别提升多智能体大语言模型的自动评分

Yun Wang, Zhaojun Ding, Xuansheng Wu, Siyue Sun, Ninghao Liu, Xiaoming Zhai

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

AI总结 AutoSCORE通过多智能体大语言模型和结构化组件识别提升自动评分的准确性与可解释性，在多个基准数据集上表现出色，尤其在复杂评分标准下效果显著。

Comments 9 pages, 2 figures

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(48), 40898-40906, 2026

MARCH: Multi-Agent Reinforced Self-Check for LLM Hallucination

MARCH: 多智能体强化自检用于大语言模型幻觉

Zhuo Li, Yupeng Zhang, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Mengyu Zhou, Hao Li, Shujie Hu, Yu Qin, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（通义大模型应用团队，阿里巴巴） 纠错

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

AI总结 MARCH通过多智能体强化学习框架，利用信息不对称机制减少大语言模型幻觉，实验表明其能显著降低幻觉率，8B参数模型表现接近闭源模型。

Energy-Efficient UAV-assisted LoRa Gateways: A Multi-Agent Optimization Approach

低功耗无人机辅助LoRa网关：多智能体优化方法

Abdullahi Isa Ahmed, Jamal Bentahar, El Mehdi Amhoud

机构 * College of Computing, Mohammed VI Polytechnic University (UM6P)（穆莱·易斯六世理工学院计算机学院） ； Department of Computer Science, Khalifa University（哈利法大学计算机科学系） ； Concordia Institute for Information Systems Engineering, Concordia University（康科迪亚大学信息系统工程研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究多无人机支持的LoRa网络在上行数据采集中的能量效率优化，通过多智能体强化学习框架实现传输功率、扩频因子等参数的联合优化。

Comments 6 pages, 5 figures, 2 table

AgentChemist: A Multi-Agent Experimental Robotic Platform Integrating Chemical Perception and Precise Control

AgentChemist: 一种集成化学感知与精确控制的多智能体实验机器人平台

Xiangyi Wei, Fei Wang, Haotian Zhang, Xin An, Haitian Zhu, Lianrui Hu, Yang Li, Changbo Wang, Xiao He

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AgentChemist平台，通过协作任务分解、动态调度和自适应控制，解决实验室中多样、罕见和演变的操作问题，提升自动化系统的泛化能力。

Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking: Unifying Intents, Semantics, and Intelligence

以目标为导向的多智能体语义网络：统一意图、语义和智能

Shutong Chen, Qi Liao, Adnan Aijaz, Yansha Deng

机构 * Department of Engineering, King’s College London（伦敦国王学院工程系） ； Network Automation Department, NSSR Lab, Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室网络自动化部门） ； Bristol Research and Innovation Laboratory, Toshiba Europe Ltd.（东芝欧洲有限公司布里斯托尔研究与创新实验室） 纠错

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GoAgentNet架构，通过语义计算和跨层语义网络实现应用与网络的协同，提升6G服务的智能化和能效。

Comments Submitting to IEEE for potential publications

SafeSieve: From Heuristics to Experience in Progressive Pruning for LLM-based Multi-Agent Communication

SafeSieve: 从启发式到经验在基于大语言模型的多智能体通信中的渐进剪枝

Ruijia Zhang, Xinyan Zhao, Ruixiang Wang, Sigen Chen, Guibin Zhang, An Zhang, Kun Wang, Qingsong Wen

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SafeSieve，一种渐进适应的多智能体剪枝算法，通过双重机制动态优化智能体间通信。实验显示其在多个基准上实现了高准确率并显著降低token使用量，同时在异构环境下保持性能。

Comments AAAI-2026 poster; 7 pages for main content, 5 figures, 4 tables

LATS: Large Language Model Assisted Teacher-Student Framework for Multi-Agent Reinforcement Learning in Traffic Signal Control

LATS：基于多智能体强化学习的交通信号控制中的大语言模型辅助教师-学生框架

Yifeng Zhang, Peizhuo Li, Tingguang Zhou, Mingfeng Fan, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出LATS框架，结合大语言模型和多智能体强化学习，通过教师-学生模块提升交通信号控制的表示能力，实验表明其在多样交通场景中具有更高效和泛化性强的控制策略。

POSIM: A Multi-Agent Simulation Framework for Social Media Public Opinion Evolution and Governance

POSIM：一种用于社交媒体公共意见演化与治理的多智能体仿真框架

Yongmao Zhang, Kai Qiao, Zhengyan Wang, Ningning Liang, Dekui Ma, Wenyao Sun, Jian Chen, Bin Yan

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

AI总结 POSIM通过整合大语言模型驱动的智能体与BDI认知架构，模拟社交媒体公共意见的演化与治理，揭示了共情引导可能加剧负面情绪的悖论，为治理策略设计提供新视角。

ProcureGym: A Multi-Agent Markov Game Framework for Modeling National Volume-based Drug Procurement

ProcureGym: 一个用于建模国家基于体积的药品采购的多智能体马尔可夫游戏框架

Jia Wang, Qian Xu, Xuanwen Ding, Zhuangqi Li, Chao He, Bao Liu, Zhongyu Wei

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

AI总结 本文提出ProcureGym，通过真实数据模拟中国基于体积的药品采购，评估RL、LLM等智能体模型，发现RL在收益和利润上表现更优，揭示最大有效报价和采购量对战略结果的影响。

Optimal Unlabeled Pebble Motion on Trees and its Application to Multi-Agent Path Finding

树上无标记石子移动的最优解及其在多智能体路径寻找中的应用

Annalisa Calvi, Pierre Le Bodic, Samuel McGuire, Edward Lam

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

AI总结 本文提出树上无标记石子移动问题的最优算法，实现线性时间复杂度，并将其应用于树结构中的多智能体路径寻找问题，提供新的最优完成时间、成本总和和石子移动计划长度的界。

Prescribed-time Cooperative Output Regulation of Linear Heterogeneous Multi-agent Systems

线性异构多智能体系统的预设时间协同输出调节

Gewei Zuo, Lijun Zhu, Yujuan Wang, Zhiyong Chen

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

AI总结 本文研究了线性异构多智能体系统在定向通信图下的预设时间协同输出调节问题，提出了一种预设时间稳定准则，解决了传统渐近稳定中收敛时间依赖初始条件的问题。

Comments None

Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 72, no. 6, pp. 2842-2855, June 2025

Evaluating a Multi-Agent Voice-Enabled Smart Speaker for Care Homes: A Safety-Focused Framework

评估多智能体语音赋能的智能音箱在养老机构中的应用：以安全为导向的框架

Zeinab Dehghani, Rameez Raja Kureshi, Koorosh Aslansefat, Faezeh Alsadat Abedi, Dhavalkumar Thakker, Lisa Greaves, Bhupesh Kumar Mishra, Baseer Ahmad, Tanaya Maslekar

机构 * University of Hull, UK（赫尔大学） ； University of Southampton, UK（南安普顿大学） ； Connexin, Hull, UK（Connexin公司） ； Leeds Teaching Hospital NHS Trust, UK（利兹教学医院国家健康服务信托） 纠错

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

AI总结 本文评估了语音赋能的养老机构智能音箱，通过结合语音识别与检索增强生成技术，验证其在居民识别、提醒提取和任务调度中的准确性，为安全导向的护理系统提供支持。

Relaxing Constraints in Anonymous Multi Agent Path Finding for Large Agents

在大尺寸代理中放宽匿名多智能体路径寻找的约束

Stepan Dergachev, Dmitry Avdeev

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

AI总结 本文针对匿名多智能体路径寻找问题，提出了一种在连续空间中放宽代理间最小分离约束的方法，将原本4倍半径的限制降低至2√3倍，同时保持路径安全性和无碰撞的理论性质。

Comments 14 pages, 6 figures

Towards Semantic-based Agent Communication Networks: Vision, Technologies, and Challenges

迈向基于语义的智能体通信网络：愿景、技术与挑战

Ping Zhang, Rui Meng, Xiaodong Xu, Yaheng Wang, Zixuan Huang, Yiming Liu, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Haonan Tong, Huishi Song, Gang Wu, Zhaoming Lu, Jiawen Kang, Geng Sun, Qinghe Du, Zhaohui Yang, Jingxuan Zhang, Han Meng, Lexi Xu, Haitao Zhao, Zesong Fei, Yiqing Zhou, Pei Xiao, Meixia Tao, Qinyu Zhang, Shuguang Cui, Rahim Tafazolli

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文探讨语义在智能体通信网络中的作用，提出新的架构并综述现有技术，识别关键挑战并提出解决方案。

Comments 46 pages, 15 figures

Team of Thoughts: Efficient Test-time Scaling of Agentic Systems through Orchestrated Tool Calling

思想团队：通过协调工具调用实现代理系统高效测试时扩展

Jeffrey T. H. Wong, Zixi Zhang, Junyi Liu, Yiren Zhao

机构 * Imperial College London（帝国学院伦敦） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Team-of-Thoughts框架，通过协调工具调用实现异构代理系统在测试时的高效扩展，通过动态激活最兼容的代理提升数学推理和代码生成任务的性能。

Comments 8 pages

Gen-C: Populating Virtual Worlds with Generative Crowds

Gen-C：通过生成性人群填充虚拟世界

Andreas Panayiotou, Panayiotis Charalambous, Ioannis Karamouzas

机构 * Department of Computer Science, University of Cyprus（塞浦路斯大学计算机科学系） ； CYENS - Centre of Excellence（CYENS卓越中心） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California, Riverside（加州大学河滨分校计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 Gen-C提出一种生成框架，通过模拟人群与环境的交互生成高阶人群行为，利用大语言模型生成合成数据，采用时间扩展图结构和双变分图自编码器实现环境感知的多代理人群模拟。

Comments 13 pages

On Gossip Algorithms for Machine Learning with Pairwise Objectives

关于用于机器学习的 gossip 算法的配对目标

Igor Colin, Aurélien Bellet, Stephan Clémençon, Joseph Salmon

机构 * LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎高等理工学院） ； PreMeDICaL team, Inria, Idesp, Inserm, Université de Montpellier（PreMeDICaL团队，法国国家科学研究中心（Inria），Idesp，Inserm，蒙彼利埃大学） ； IMAG, IROKO, Univ Montpellier, Inria, CNRS（IMAG，IROKO，蒙彼利埃大学，Inria，法国国家科学研究中心（CNRS）） 纠错

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

AI总结 本文研究了用于机器学习的 gossip 算法在处理配对目标（如U统计量）时的收敛性，提出理论框架并分析其效率影响因素。

MonoSIM: An open source SIL framework for Ackermann Vehicular Systems with Monocular Vision

MonoSIM: 一种面向Ackermann车辆系统的开源SIL框架

Shantanu Rahman, Nayeb Hasin, Mainul Islam, Md. Zubair Alom Rony, Golam Sarowar

机构 * Islamic University of Technology（伊斯兰科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个开源SIL仿真平台，用于自主Ackermann车辆研究与教育。该框架采用单目视觉系统，通过滑动窗口车道检测方法实现低计算开销的刺激捕捉，支持灵活的算法测试与验证环境。

Comments 6 pages, 16 figures, Published in "IEEE 12th International Conference on Automation, Robotics and Application 2026"

Achieving distributed convex optimization within prescribed time for high-order nonlinear multiagent systems

在规定时间内实现高阶非线性多智能体系统的分布式凸优化

Gewei Zuo, Lijun Zhu, Yujuan Wang, Zhiyong Chen, Yongduan Song

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

AI总结 本文针对非线性多智能体系统在无向连通图下的分布式规定时间凸优化问题，提出 cascade 设计框架，将问题转化为 cascaded 系统的规定时间稳定问题，并通过改变 Lyapunov 函数方法和时间变化状态变换方法证明稳定性及闭环系统内部信号的统一有界性。

Comments 14 pages,

Journal ref IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 55, no. 10, pp. 4784-4797, Oct. 2025

The consensus problem for opinion dynamics with local average random interactions

基于局部平均随机交互的意见一致性问题

Gianfelice Michele, Giuseppe Scola

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究基于 agent 的模型中一致性形成问题，通过允许任意两个 agent 之间通信通道随机开启关闭，探讨在意见接近时更可能发生通信的机制，并证明系统在几何速率下达成共识。

Comments A new section concerning the monokinetic limit of the model and its long time behaviuor has been added, consequently the structure and the length of the paper have changed