AI Agent

Nonlinear dynamics of educational choices under social influence and endogenous returns

教育选择的非线性动力学：在社会影响和内生回报下

Andrea Caravaggio, Marco Catola, Silvia Leoni

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文研究了社会影响和内生回报对教育选择的非线性动力学，通过建立理论模型分析经济回报与社会压力的相互作用，揭示了教育参与的内生波动及政策协调问题。

A Network Formation Game for Katz Centrality Maximization: A Resource Allocation Perspective

一种用于Katz中心性最大化网络形成博弈：资源分配视角

Balaji R, Prashil Wankhede, Pavankumar Tallapragada

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了一种网络形成博弈，其中参与者通过分配受限资源来选择连接以最大化影响力，采用Katz中心性建模影响力。提出顺序最佳响应动态模型，证明其收敛于纳什均衡，并分析完全拓扑结构下中心性与预算成正比，一般拓扑结构下形成分层网络。

Comments Submitted to the 65th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2026. (8 pages, 5 figures)

Quantum optimisation in cities: Limitations and prospects of urban transport systems

城市中的量子优化：城市交通系统的局限与前景

Junxiang Xu, Chence Niu, Divya Jayakumar Nair, Vinayak Dixit

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文探讨了量子计算在城市交通规划中的应用，指出其在可扩展性、鲁棒性和工程可行性方面的局限，强调经典方法在中大型交通网络中的有效性，并提出混合框架作为整合量子计算的现实路径。

Quantum Optimisation for Transport Vulnerability Identification

量子优化用于运输脆弱性识别

Junxiang Xu, Chence Niu, Divya Jayakumar Nair, Vinayak Dixit

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种结合量子优化与Frank-Wolfe方法的混合框架，解决传统方法在计算效率和非线性交互建模方面的不足，验证了量子计算在运输网络脆弱性分析中的有效性与可行性。

Dynamic Risk Generation for Autonomous Driving: Naturalistic Reconstruction of Vehicle-E-Scooter Interactions

自动驾驶中的动态风险生成：车辆与电动滑板车交互的自然主义重建

Abin Mathew, Zhitong He, Lingxi Li, Yaobin Chen

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用道路交通数据生成可配置的合成交互，以验证车辆运动规划算法，通过社会力模型模拟电动滑板车动态行为，测试碰撞避让系统功能，通过实况案例验证了模拟器的实用性与有效性。

RL-Loop: Reinforcement Learning-Driven Real-Time 5G Slice Control for Connected and Autonomous Mobility Services

RL-Loop：基于强化学习的实时5G切片控制用于连接与自动驾驶移动服务

Lara Tarkh, Ali Chouman, Hanan Lutfiyya, Abdallah Shami

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出RL-Loop框架，通过强化学习实现实时5G网络切片中的CPU资源控制，实验表明其能有效降低CPU分配并保持服务质量。

Comments This paper was accepted at IEEE Smart Mobility 2026

Look, Zoom, Understand: The Robotic Eyeball for Embodied Perception

看、聚焦、理解：用于具身感知的机器人眼球

Jiashu Yang, Yifan Han, Yucheng Xie, Ning Guo, Wenzhao Lian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出EyeVLA框架，通过整合视觉感知、语言理解和物理摄像头控制，实现语言引导的主动视觉感知。该框架在500个真实样本上训练，使机器人在50种不同场景中完成任务的平均完成率为96%。

Analysis of the Geometric Heat Flow Equation: Computing Geodesics in Real-Time with Convergence Guarantees

几何热流方程的分析：在实时中计算测地线并保证收敛性

Samuel G. Gessow, Brett T. Lopez

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文分析了几何热流方程的收敛性，提出了一种伪谱方法，用于高效计算非平凡流形上的测地线，并通过实验验证了其在非欧几里得表面和非平坦度量下的应用效果。

Comments 8 pages, 2 figures, to appear the 2026 American Control Conference

Terra: Hierarchical Terrain-Aware 3D Scene Graph for Task-Agnostic Outdoor Mapping

Terra：面向任务无关户外测绘的分层地形感知3D场景图

Chad R. Samuelson, Abigail Austin, Seth Knoop, Blake Romrell, Gabriel R. Slade, Timothy W. McLain, Joshua G. Mangelson

机构 * Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种结合室内3DSG与标准户外几何测绘的地形感知方法，生成任务无关的度量-语义稀疏地图，并构建3DSG用于下游规划任务，同时保持轻量级。

Voting by mail: a Markov chain model for managing the security risks of election systems

邮寄投票：用于管理选举系统安全风险的马尔可夫链模型

Carmen A. Haseltine, Laura A. Albert

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一个动态数学模型框架，用于评估邮寄投票过程的风险，通过马尔可夫链分析选举性能和风险，结合多层次网络方法考虑恶意与非恶意威胁及安全措施的相互作用。

Holos: A Web-Scale LLM-Based Multi-Agent System for the Agentic Web

Holos：一种基于大语言模型的多智能体系统，用于代理网络

Xiaohang Nie, Zihan Guo, Zicai Cui, Jiachi Yang, Zeyi Chen, Leheyi De, Yu Zhang, Junwei Liao, Bo Huang, Yingxuan Yang, Zhi Han, Zimian Peng, Linyao Chen, Wenzheng Tom Tang, Zongkai Liu, Tao Zhou, Botao Amber Hu, Shuyang Tang, Jianghao Lin, Weiwen Liu, Muning Wen, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Holos Engineering 纠错

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

AI总结 Holos是一种大规模多智能体系统，旨在解决LLM驱动智能体在扩展、协调和价值分配中的挑战，通过五层架构和内生价值循环，推动代理网络的自组织和持续发展。

Comments 38 pages, 8 figures, and 4 tables

XrayClaw: Cooperative-Competitive Multi-Agent Alignment for Trustworthy Chest X-ray Diagnosis

XrayClaw：协作-竞争多智能体对齐用于可信的胸部X光诊断

Shawn Young, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology, Shenzhen, China（深圳理工大学，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出XrayClaw框架，通过协作-竞争架构提升胸部X光诊断的可靠性，实现高准确性和临床推理一致性。

Comments 14 pages

PlayGen-MoG: Framework for Diverse Multi-Agent Play Generation via Mixture-of-Gaussians Trajectory Prediction

PlayGen-MoG：基于高斯混合轨迹预测的多智能体多样化play生成框架

Kevin Song

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

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PlayGen-MoG框架，通过高斯混合输出头、相对空间注意力和非自回归预测方法，解决多智能体轨迹生成中的多样性与空间协调问题，实现从单一静态阵型生成真实play。

Comments 9 pages, 4 figures, 2 tables. Accepted to CVPRW 2026

SentinelAgent: Intent-Verified Delegation Chains for Securing Federal Multi-Agent AI Systems

SentinelAgent：意图验证的委托链用于安全的联邦多智能体AI系统

KrishnaSaiReddy Patil

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SentinelAgent框架，通过委托链计算和意图保留协议，实现联邦多智能体AI系统的安全委托验证，验证生命周期在DelegationBench v4上达到100%TPR且0%FPR。

Comments 12 pages, 2 figures, 9 tables. Includes TLA+ mechanical verification, DelegationBench v4 benchmark (516 scenarios), live LangChain agent integration, and independent red-team evaluation

Self-Optimizing Multi-Agent Systems for Deep Research

自优化多智能体系统用于深度研究

Arthur Câmara, Vincent Slot, Jakub Zavrel

机构 * Zeta Alpha 纠错

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

AI总结 本文提出自优化多智能体系统，通过让智能体自主探索提示组合，提升深度研究系统的质量与性能。

Comments Accepted at the Workshop on Conversational Search for Complex Information Needs at ECIR 2026

Improving Role Consistency in Multi-Agent Collaboration via Quantitative Role Clarity

通过量化角色清晰度提升多智能体协作中的角色一致性

Guoling Zhou, Wenpei Han, Fengqin Yang, Li Wang, Yingcong Zhou, Zhiguo Fu

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

AI总结 本文提出量化角色清晰度以提升多智能体协作中的角色一致性，通过构建角色分配矩阵和角色清晰度矩阵，利用Frobenius范数量化角色描述与行为轨迹的一致性，并在轻量微调中作为正则化项提升任务性能。

Do Agent Societies Develop Intellectual Elites? The Hidden Power Laws of Collective Cognition in LLM Multi-Agent Systems

智能体社会是否发展出知识分子？LLM多智能体系统中集体认知的隐藏幂律

Kavana Venkatesh, Jiaming Cui

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM多智能体系统中协调动态，揭示协调遵循幂律级联、集中于知识分子精英及系统规模增长时极端事件频发的三大定律，提出整合瓶颈机制及Deficit-Triggered Integration方法提升性能。

Experience as a Compass: Multi-agent RAG with Evolving Orchestration and Agent Prompts

经验作为罗盘：具有演进编排和代理提示的多代理RAG

Sha Li, Naren Ramakrishnan

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HERA框架，通过动态编排和角色特定提示提升多代理RAG在复杂任务中的性能，实现38.69%的平均提升并保持鲁棒性。

TokenDance: Scaling Multi-Agent LLM Serving via Collective KV Cache Sharing

TokenDance: 通过集体KV缓存共享扩展多智能体LLM服务

Zhuohang Bian, Feiyang Wu, Chengrui Zhang, Hangcheng Dong, Yun Liang, Youwei Zhuo

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

AI总结 TokenDance通过利用All-Gather模式实现集体KV缓存共享，提升多智能体LLM服务的并发数量，减少缓存存储并加快预填充速度。

Comments 14 pages, 14 figures, arXiv:submit/7438760 [cs.DC], preprint under review

Fully Byzantine-Resilient Distributed Multi-Agent Q-Learning

完全拜占庭容错的分布式多智能体Q学习

Haejoon Lee, Dimitra Panagou

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

AI总结 本文提出一种完全拜占庭容错的分布式Q学习算法，通过冗余过滤机制和拓扑条件保证智能体在拜占庭攻击下几乎 surely 收敛到最优价值函数。

Comments 8 pages, 3 figures, submitted to 2026 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

Multi-agent Reinforcement Learning-based Joint Design of Low-Carbon P2P Market and Bidding Strategy in Microgrids

基于多智能体强化学习的低碳P2P市场与竞价策略联合设计

Junhao Ren, Honglin Gao, Sijie Wang, Lan Zhao, Qiyu Kang, Aniq Ashan, Yajuan Sun, Gaoxi Xiao

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

AI总结 本文提出一种多智能体强化学习框架，用于设计低碳P2P市场和竞价策略，通过 decentralized partial observable Markov decision process 实现微电网的自主决策，提升可再生能源利用效率并降低碳排放。

Comments 10 pages, 6 figures

Simulating Couple Conflict: Designing A Multi-Agent System for Therapy Training and Practice

模拟夫妻冲突：为治疗训练和实践设计一个多智能体系统

Canwen Wang, Angela Chen, Catherine Bao, Siwei Jin, Holly Swartz, Tongshuang Wu, Robert E Kraut, Haiyi Zhu

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

AI总结 本文提出一个多智能体系统，用于模拟夫妻治疗中的复杂情感动态，通过结构化交互阶段提升治疗师的实践能力与反馈准确性。

SimCity: Multi-Agent Urban Development Simulation with Rich Interactions

SimCity: 基于丰富交互的多智能体城市开发模拟

Yeqi Feng, Yucheng Lu, Hongyu Su, Yixin Tao, Tianxing He

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

AI总结 SimCity利用大语言模型构建可解释的宏观经济系统，通过自然语言推理实现灵活适应行为，模拟摩擦性劳动力市场、异质商品市场和金融市场，并通过视觉语言模型生成虚拟城市地图，复现宏观经济规律和城市扩张动态。

Comments 34 pages, 12 figures

Agentic Link Construction for Environment and Intent Aware 6G Communication

面向环境和意图感知的6G通信代理链路构建

Zhaoyang Li, Shangzhuo Xie, Qianqian Yang

专题命中 多智能体 ：agentic(title)；planning(abstract)

AI总结 本文提出基于强化学习的多模态通信决策模型，实现链路构建的语义对齐与个性化适应，提升6G通信的鲁棒性和效率。

Inverse Safety Filtering: Inferring Constraints from Safety Filters for Decentralized Coordination

逆安全过滤：从安全过滤器推断约束以实现去中心化协调

Minh Nguyen, Jingqi Li, Gechen Qu, Claire J. Tomlin

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

AI总结 本文提出一种在线方法，通过观察其他智能体的安全过滤动作推断约束，结合去中心化规划方法确保安全，通过仿真和硬件实验验证有效性。

Automatic Textbook Formalization

自动教科书形式化

Fabian Gloeckle, Ahmad Rammal, Charles Arnal, Remi Munos, Vivien Cabannes, Gabriel Synnaeve, Amaury Hayat

机构 * FAIR, Meta（Meta FAIR实验室） ； Korea Institute for Advanced Study（韩国高等研究院） 纠错

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

AI总结 论文研究了通过AI系统自动形式化超过500页的研究生级代数组合学教科书，采用13万行代码和5900个Lean声明，实现了教科书形式化的规模和专业性新突破。

Comments 19 pages

Digital Twin-Assisted In-Network and Edge Collaboration for Joint User Association, Task Offloading, and Resource Allocation in the Metaverse

数字孪生辅助的网络内与边缘协作：面向元宇宙中联合用户关联、任务卸载与资源分配

Ibrahim Aliyu, Seungmin Oh, Sangwon Oh, Jinsul Kim

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

AI总结 本文提出基于数字孪生的网络内计算框架，通过URLLC实现实时同步与协作计算，解决元宇宙中2D转3D的计算需求及上下行数据特性不对称问题，提升系统效用和能效。

A Logic of Secrecy on Simplicial Models

关于简单形模型的保密逻辑

Shanxia Wang

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

AI总结 本文提出一种基于简单形模型的保密逻辑，通过引入额外的保密层来处理多智能体系统中的保密问题，并证明了该逻辑系统的完备性。

Comments This is a preliminary draft. Comments and suggestions are very welcome

Prompting ChatGPT for Translation: A Comparative Analysis of Translation Brief and Persona Prompts

通过提示词引导ChatGPT进行翻译：翻译简报与角色提示的比较分析

Sui He

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文比较了翻译简报与角色提示在ChatGPT翻译任务中的效果，发现某些元素虽有助于人与人之间的交流，但对提升翻译质量有限，需进一步探索如何将翻译理论工具应用于人机交互的新流程。

Journal ref https://aclanthology.org/2024.eamt-1.27/

Swarm-Based Inertial Methods for Optimization

基于群体的惯性方法用于优化

Qiyu Wu, Kunhui Luan, Qi Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于群体的惯性方法(SBIMs)，通过耦合耗散惯性动力系统实现全局优化，结合梯度和Hessian信息改进阻尼机制，证明了能量耗散定律并验证了算法在凸和非凸问题中的高效性。