The Hierarchical Morphotope Classification: A Theory-Driven Framework for Large-Scale Analysis of Built Form
层级形态拓扑分类：一种理论驱动的大规模建筑形态分析框架
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)
AI总结 本文提出HiMoC方法，通过SA3算法划分形态独特的区域，构建层级分类树，实现对建筑形态的灵活分类，适用于跨国尺度分析，拓展了形态学分析能力。
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 规划决策 49 篇
2. 多智能体 29 篇
FLARE: Agentic Coverage-Guided Fuzzing for LLM-Based Multi-Agent Systems
FLARE：基于LLM的多智能体系统代理覆盖引导模糊测试
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(title)；分类 cs.SE
AI总结 FLARE通过代理定义提取规范和行为空间，构建测试或acles进行覆盖引导模糊测试，发现多智能体系统中的失败案例，实现96.9%的代理间覆盖和91.1%的代理内覆盖。
Comments 22 pages, 7 figures
Multi-Agent Pathfinding with Non-Unit Integer Edge Costs via Enhanced Conflict-Based Search and Graph Discretization
具有非单位整数边成本的多智能体路径规划：通过增强的基于冲突搜索和图离散化
机构 * China Mobile Group Hunan Company Limited（中国移动通信集团湖南有限公司）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出MAPFZ，一种处理非单位整数边成本的多智能体路径规划变种，通过增强的基于冲突搜索框架和图离散化方法，提升了求解效率和现实准确性。
Comments 16 pages, 7 figures, submitted to cs.AI, Multi-Agent Systems, Pathfinding Optimization
Paper Circle: An Open-source Multi-agent Research Discovery and Analysis Framework
Paper Circle：一个开源的多智能体研究发现与分析框架
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； AWS Generative AI Innovation Center, Amazon Web Services（亚马逊云科技生成式AI创新中心）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出Paper Circle，一个开源多智能体研究发现与分析框架，通过多智能体系统降低学术文献查找、评估和理解的难度，结合发现与分析流程，生成结构化输出。
Comments 19 pages, 7 figures, 8 tables, ACL main (Oral)
MARS: Multi-Agent Robotic System with Multimodal Large Language Models for Assistive Intelligence
MARS：基于多模态大语言模型的多智能体机器人系统用于辅助智能
机构 * School of Computer Science and Engineering, Faculty of Innovation Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学创新工程学院计算机科学与工程学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 MARS系统利用多模态大语言模型实现风险感知和个性化辅助，通过多智能体决策框架提升智能家庭机器人在动态环境中的表现。
Comments 3 figures, 1 table
CoEnv: Driving Embodied Multi-Agent Collaboration via Compositional Environment
CoEnv：通过组合环境驱动具身体验多智能体协作
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出CoEnv框架，通过模拟与现实结合的组合环境，实现多智能体协作的高效执行与安全部署，提升任务成功率和效率。
Comments 31 pages, 8 figures, including supplementary material. Project page: https://faceong.github.io/CoEnv/
GLANCE: A Global-Local Coordination Multi-Agent Framework for Music-Grounded Non-Linear Video Editing
GLANCE：一种用于音乐引导非线性视频编辑的全局-局部协调多智能体框架
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Meta AI
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 GLANCE提出一种全局-局部协调多智能体框架，通过双环架构实现视频编辑任务的长期规划与分段处理，引入新的协调机制和评估框架，实验表明其在视频生成质量上优于现有方法。
Comments 14 pages, 4 figures, under review
PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing
PaperOrchestra：一个用于自动化AI论文写作的多智能体框架
机构 * Google（谷歌）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 PaperOrchestra通过多智能体框架将非结构化研究资料转化为可提交的LaTeX论文，包含全面的文献综述和生成的视觉内容，通过PaperWritingBench基准测试显著优于现有自动写作系统。
Comments Project Page: https://yiwen-song.github.io/paper_orchestra/
MARL-GPT: Foundation Model for Multi-Agent Reinforcement Learning
MARL-GPT：多智能体强化学习的基础模型
机构 * MIRAI \& Innopolis University Moscow Russia ； MIRAI \& Innopolis University
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MARL-GPT，一种基于Transformer的多任务模型，能通过离线强化学习在不同多智能体环境中高效学习，无需任务特定调优，实验证明其在多个挑战性任务中表现优异。
Comments Accepted at AAMAS 2026 (AAAI Track)
MA-IDS: Multi-Agent RAG Framework for IoT Network Intrusion Detection with an Experience Library
MA-IDS：基于经验库的多智能体RAG框架用于物联网网络入侵检测
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MA-IDS框架，结合大语言模型与RAG技术，通过经验库实现自学习的入侵检测，实验表明其在物联网网络中具有高准确率和可解释性。
Comments Preprint. Submitted to IEEE conference
Breakthrough the Suboptimal Stable Point in Value-Factorization-Based Multi-Agent Reinforcement Learning
突破基于价值因子化的多智能体强化学习中的次优稳定点
机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所，人机混合增强智能国家重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出多轮价值因子化框架MRVF，通过迭代过滤次优动作以实现全局最优，揭示了非最优稳定点对性能的影响，实验验证了方法的有效性。
EvolveRouter: Co-Evolving Routing and Prompt for Multi-Agent Question Answering
EvolveRouter: 多智能体问答中的共进化路由与提示
机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； University of Notre Dame（圣母大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 EvolveRouter通过闭环共进化提升智能体质量和协作结构，实现动态适应的高效多智能体推理。
Governance-Aware Agent Telemetry for Closed-Loop Enforcement in Multi-Agent AI Systems
面向治理的代理遥测用于多代理AI系统中的闭环执行
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出GAAT框架，通过实时政策违规检测引擎和治理执行总线，实现多代理系统遥测与自动化政策执行的闭环，解决观测但不行动的缺口。
Territory Paint Wars: Diagnosing and Mitigating Failure Modes in Competitive Multi-Agent PPO
领土绘画之战：在竞争性多智能体PPO中的故障诊断与缓解
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出Territory Paint Wars环境，研究PPO在自博弈中的失败模式，发现五个实现层面问题，并通过对手混合缓解竞争过拟合，恢复泛化性能。
Comments 16 pages, 5 figures
UAV-Assisted Resilience in 6G and Beyond Network Energy Saving: A Multi-Agent DRL Approach
无人机辅助的6G及未来网络节能：一种多智能体深度确定性策略梯度方法
机构 * National Economics University（国立经济大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； Duy Tan University（杜维谭大学） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） ； National Academy of Education Management（国家教育管理学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出多智能体深度确定性策略梯度框架，通过优化无人机轨迹、传输功率和用户-无人机关联，提升网络韧性与无人机长期运行能力，降低能耗并提高覆盖范围。
Comments 6 pages, 5 figures, 1 table
Multi-Agent Cooperative Learning for Robust Vision-Language Alignment under OOD Concepts
多智能体协作学习用于应对异常概念下的鲁棒视觉语言对齐
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出多智能体协作学习框架，通过结构化信息传递缓解模态不平衡，提升视觉语言模型在异常概念下的对齐性能，实验表明在少样本和零样本设置中精度提升1-5%。
Comments arXiv admin note: This submission has been withdrawn by arXiv administrators due to incorrect authorship. Author list truncated
Distributed Algorithm for the Global Optimal Controller of Nonlinear Multi-Agent Systems
非线性多智能体系统的全局最优控制器分布式算法
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出在信息结构受限下，通过分布式近似哈密顿-雅可比-贝尔曼方程实现非线性多智能体系统的全局最优控制器设计，验证了算法的有效性。
Comments 11 pages, 7 figures
Unsupervised Multi-agent and Single-agent Perception from Cooperative Views
无监督多智能体和单智能体感知：协作视角
机构 * Cleveland State University（克利夫兰州立大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出UMS框架，通过多智能体协作提升点云密度，利用协作视角进行无监督3D目标检测，实验证明在V2V4Real和OPV2V数据集上性能优于现有方法。
Comments Accepted to CVPR2026
A Multi-Agent Approach to Validate and Refine LLM-Generated Personalized Math Problems
一种多智能体方法用于验证和细化LLM生成的个性化数学问题
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出多智能体框架，通过生成-验证-修订流程提升LLM生成的个性化数学问题的现实性和可读性，实验显示单一迭代能显著减少初始问题的失败模式。
Comments Published in AIED 2026: The 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education
SVAgent: Storyline-Guided Long Video Understanding via Cross-Modal Multi-Agent Collaboration
SVAgent：通过跨模态多智能体协作实现故事线引导的长视频理解
机构 * BCML, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学BCML） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 SVAgent通过跨模态多智能体协作，利用故事线引导实现视频问答的高效理解，提升推理鲁棒性和答案一致性。
Comments Published in CVPR2026
Can We Trust a Black-box LLM? LLM Untrustworthy Boundary Detection via Bias-Diffusion and Multi-Agent Reinforcement Learning
我们能信任一个黑盒大语言模型吗？通过偏见扩散和多智能体强化学习进行大语言模型不可信边界检测
机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校）
专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文提出GMRL-BD算法，通过知识图谱和多智能体强化学习识别大语言模型在特定主题上的偏见边界，实验表明该算法能以少量查询高效检测不可信边界，并发布包含多个流行大语言模型的标注数据集。
Framing Effects in Independent-Agent Large Language Models: A Cross-Family Behavioral Analysis
独立代理大语言模型中的框架效应：跨家族行为分析
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 研究探讨了在非交互多代理部署中，提示框架如何影响独立代理在阈值投票任务中的决策，发现框架效应显著影响选择分布，倾向于风险规避选项，揭示了非交互多代理部署中的重要偏差源。
Incremental Risk Assessment for Cascading Failures in Large-Scale Multi-Agent Systems
大规模多智能体系统中递增风险评估用于级联故障
专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)
AI总结 本文提出一种框架，用于研究和量化时间延迟共识网络中级联故障的风险，通过平均值在风险评估中使用系统性措施，揭示风险与拉普拉斯谱、通信延迟和噪声统计的依赖关系，并建立根本下界以评估网络性能。
Human Values Matter: Investigating How Misalignment Shapes Collective Behaviors in LLM Agent Communities
人类价值观至关重要：探讨价值观不一致如何塑造LLM代理社区的集体行为
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Department of Sociology, Zhejiang University（浙江大学社会学系）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究探讨LLM代理社区中价值观不一致如何影响集体行为，通过CIVA环境发现关键价值观对集体动态的影响及系统故障和欺骗行为的产生。
From Evidence to Verdict: An Agent-Based Forensic Framework for AI-Generated Image Detection
从证据到判决：一种基于智能体的AI生成图像检测框架
机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出AIFo框架，通过多智能体协作进行多阶段取证分析，整合逆向图像搜索、元数据提取等工具，实现高准确率的AI生成图像检测。
Comments 15 pages, 5 figures
"When to Hand Off, When to Work Together": Expanding Human-Agent Co-Creative Collaboration through Concurrent Interaction
何时交接，何时协作：通过并发交互扩展人机协同创作
机构 * School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算学院） ； Computer Science and Engineering, University of Michigan（密歇根大学计算机科学与工程系）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究探讨人机协同创作中并发交互的模式与能力需求，提出决策模型和标注数据集，揭示并发交互提升委托效果的核心作用。
Comments Check the demo videos on the website: https://cleo.kixlab.org/
Beneath the Surface: Investigating LLMs' Capabilities for Communicating with Subtext
表层之下：研究LLMs在使用隐喻沟通中的能力
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文研究语言模型是否能利用隐喻进行沟通，并引入四个新评估套件。发现前沿模型倾向于过于直白的沟通，但在某些情况下能通过共同基础减少直白线索，但难以推断隐含的共同基础。
Service Placement in Small Cell Networks Using Distributed Best Arm Identification in Linear Bandits
利用线性老虎机中的分布式最佳臂识别在小型基站网络中进行服务部署
机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Ruhr-University Bochum（波鸿鲁尔大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文研究了在小型基站网络中如何通过分布式最佳臂识别算法优化服务部署，以减少用户延迟。
FoleyDesigner: Immersive Stereo Foley Generation with Precise Spatio-Temporal Alignment for Film Clips
FoleyDesigner：基于精确时空对齐的沉浸式立体声 Foley 生成
机构 * Shanghai Film Academy, Shanghai University（上海大学上海电影学院） ； Shanghai Engineering Research Center of Motion Picture Special Effects（上海电影特效工程技术研究中心） ； University of Surrey, UK（英国萨里大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出 FoleyDesigner 框架，结合视频分析与可控 Foley 生成，引入 FilmStereo 数据集，实现高质量立体声生成与专业音频混合，提升电影沉浸体验。
Towards Securing IIoT: An Innovative Privacy-Preserving Anomaly Detector Based on Federated Learning
面向IIoT安全的隐私保护异常检测器：基于联邦学习的创新方法
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出基于联邦学习的隐私保护异常检测器，通过本地数据处理和动态代理选择方案，提升IIoT环境下的隐私保护与效率。
