AI Agent

Misinformation Propagation in Benign Multi-Agent Systems

良性多智能体系统中的错误信息传播

Jonas Becker, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp

机构 * University of Göttingen, Germany（德国哥廷根大学） ； LKA NRW, Germany（德国北莱茵-威斯特法伦州警署） ； Shared last authorship（共同通讯作者） 纠错

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

AI总结 研究在良性多智能体系统中，基于意图的错误信息如何通过智能体交互传播，并发现多智能体辩论相比单智能体提示能减少性能下降，鲁棒性取决于群体组成和决策协议。

Comments 20 pages, 8 figures, 1 table

AdaSTORM: Scaling LLM Reasoning on Dynamic Graphs via Adaptive Spatio-Temporal Multi-Agent Collaboration

AdaSTORM: 通过自适应时空多智能体协作扩展动态图上的LLM推理

Bing Hao, Ruijie Wang, Haodong Qian, Yunlong Chu, Yuhang Liu, Yumeng Lin, Minglai Shao, Jianxin Li

机构 * Tianjin University, China（天津大学，中国） ； Beihang University, China（北航大学，中国） 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AdaSTORM框架，通过自适应分区和时空解耦的多智能体协作，将动态图推理扩展到千节点规模，准确率超90%，无需外部工具。

From Argument Components to Graphs: A Multi-Agent Debate with Confidence Gating for Argument Relations

从论证组件到图：一种具有置信门控的多智能体辩论方法用于论证关系识别

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术学院） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体辩论框架，通过置信门控机制仅在不确定时进行辩论，在UKP语料上达到训练无关方法最高Macro F1，并生成可读辩论记录。

Comments Accepted for publication in the proceedings of KES 2026

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

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

虚拟言语治疗师：一种临床医生参与的AI言语治疗代理，用于个性化和监督式治疗

Shakeel Sheikh, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Goncalo Leal, Bjorn W Schuller

机构 * The Kashmir Hub for Artficial Intelligence（喀布尔人工智能中心） ； Microsoft / Vocametrix（微软 / Vocametrix） ； IAI, TCG CREST（IAI，TCG CREST） ； Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学，CNRS，Inria，LORIA） ； Laboratoire Praxiling, UMR5267, CNRS et Université Paul-Valéry Montpellier 3（Praxiling实验室，UMR5267，CNRS及蒙彼利埃Paul-Valéry大学） ； Speechcare iStutter, Portuguese Catholic University（Speechcare iStutter，葡萄牙天主教大学） ； CHI – Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，TUM大学医院） ； GLAM – Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐小组，伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出虚拟言语治疗师（VST）平台，集成深度学习口吃分类与多智能体大语言模型推理，自动生成个性化治疗方案，并通过临床医生反馈优化，实验证明其高质量推荐。

Comments Under Review

Differentially Private Consensus for Time-Delay Multi-agent Systems

时滞多智能体系统的差分隐私一致性

Mingyu Wang, Xiaofeng Zong, Jimin Wang, Ji-Feng Zhang

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

AI总结 针对具有通信时滞的离散多智能体系统，提出基于拉普拉斯噪声的隐私机制，利用差分预解函数法和反步法实现均方弱/强一致性和几乎必然强一致性，并给出显式灵敏度界和参数设计以达成ε^⋆-差分隐私。

Comments 19 pages, 4 figures

MIDSim: Simulating Multi-Channel Information Diffusion in Social Media with LLM-Powered Multi-Agent System

MIDSim: 基于LLM多智能体系统的社交媒体多渠道信息扩散模拟

Lexi Liu, Qi Cao, Yuanhao Liu, Huawei Shen, Xueqi Cheng

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

AI总结 提出LLM驱动的多智能体系统，联合建模社交与算法曝光流，模拟多渠道信息扩散，在三个真实数据集上优于基线。

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

ROSA: 多模式交通中基于多智能体轨迹预测的环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 提出ROSA系统，结合Transformer多智能体轨迹预测与协调速度引导，提升环岛多模式混合交通的效率与安全，预测精度优于前人工作。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2025 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Distributed Omniscient Observers for Multi-Agent Systems: Design and Applications

多智能体系统的分布式全知观测器：设计与应用

Ganghui Cao, Xunyuan Yin

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

AI总结 针对异构和同构线性多智能体系统，提出基于局部输入输出信息的分布式全知观测器，使每个智能体正确估计所有智能体状态，无需全局通信图知识，应用于分布式纳什均衡求解和人工蜂群社会行为模拟。

Question-to-Knowledge (Q2K): Multi-Agent Generation of Inspectable Facts for Product Mapping

问题到知识（Q2K）：多智能体生成可检查的事实以实现产品映射

Wonduk Seo, Taesub Shin, Hyunjin An, Dokyun Kim, Seunghyun Lee

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； KISTI（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 Q2K通过多智能体框架利用大语言模型实现可靠的产品SKU映射，通过生成辨析问题、网络搜索和去重来提高准确性与鲁棒性，适用于复杂场景如捆绑识别和品牌来源辨析。

Comments Accepted by IEEE BigData 2025 Industry Track

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China, 2025, pp. 2646-2653

Consensus-based Agentic Large Language Model Framework for Harmonized Tariff Schedule Code Classification

基于共识的智能体大语言模型框架用于协调制度海关编码分类

Truong Thanh Hung Nguyen, Khanh Van Quynh Nguyen, Hoang-Loc Cao, Tri Duong, Phuc Ho, Van Pham, Loc Nguyen, Hung Cao

机构 * Analytics Everywhere Lab, University of New Brunswick（新不伦瑞克大学无处不在分析实验室） ； University of Economics Ho Chi Minh City（胡志明市经济大学） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体LLM框架，通过信息检索、语义检索、证据推理、共识验证和分层投票等方法，解决加拿大10位HTS编码分类难题，在3300条数据上验证了证据驱动和人工参与的必要性。

Comments Accepted at the 3rd International Conference of Resilience by Technology and Design (RTD 2026)

TrustedARI: Towards Trust-Native Agentic Routing Infrastructure for Agentic AI

TrustedARI: 面向智能体AI的信任原生代理路由基础设施

Qi Li, Zhenhua Zou, Shuo Li, Mingwei Xu, Zhuotao Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对代理路由基础设施（ARI）中查询和响应被明文访问、无法验证路由完整性的信任风险，提出TrustedARI，通过三方TLS握手、隐私保护查询构建和可验证计费协议实现信任原生路由，实验表明高效且无需修改服务提供商。

Resilient Consensus in Agentic AI

智能体AI中的弹性共识

Sribalaji C. Anand, George J. Pappas

机构 * KTH（瑞典皇家理工学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体在多智能体系统中的共识问题，发现经典弹性共识理论在LLM智能体中失效，但结合经典滤波器可改善一致性。

AgentBeats: Agentifying Agent Assessment for Openness, Standardization, and Reproducibility

AgentBeats：面向开放性、标准化和可复现性的智能体评估代理化

Xiaoyuan Liu, Jianhong Tu, Yuqi Chen, Siyuan Xie, Sihan Ren, Tianneng Shi, Gal Gantar, Evan Sandoval, Donghyun Lee, Daniel Miao, Peter J. Gilbert, Nick Hynes, Mauro Staver, Warren He, David Marn, Andrew Low, Xi Zhang, Elron Bandel, Michal Shmueli-Scheuer, Siva Reddy, Alexandre Drouin, Alexandre Lacoste, Ramayya Krishnan, Elham Tabassi, Yu Su, Victor Barres, Chenguang Wang, Wenbo Guo, Dawn Song

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Oasis Labs ； University of Maryland（马里兰大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Mila ； McGill University（麦吉尔大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 提出代理化智能体评估（AAA）框架，通过标准化协议（A2A和MCP）统一评估接口，实现开放、可复现的多智能体评估，并基于AgentBeats系统通过大规模竞赛和案例研究验证其覆盖性、实用性和保真度。

Evolutionary Dynamics of Cooperation in Next-Generation LLM Agent Systems: A Cross-Provider Empirical Extension

下一代LLM智能体系统中合作的演化动力学：跨提供商的实证扩展

Francisco León Zúñiga Bolívar

机构 * Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca（大学机构科尔多瓦大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过扩展Willis等人的基准，测试2025-2026年四个前沿LLM模型在迭代囚徒困境中的合作偏差，发现合作偏差普遍存在但提供商间差异显著，且噪声仍是普遍挑战。

Comments v2 (erratum): two truncated Gemini 3.1 Pro libraries regenerated; cooperative-plurality 9/12->10/12, conclusions unchanged. 11 pages, 3 figures, 8 tables. Extends arXiv:2501.16173. Code and n=500 replication: https://github.com/arqFranciscoLeon/evollm (archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.20248615)

InvDesMobility: a reliability-gated first-principles feedback framework for closed-loop materials discovery

InvDesMobility：用于闭环材料发现的可靠性门控第一性原理反馈框架

Wen-Kao Li, Ze-Feng Gao, Peng-Jie Guo, Wei Ji, Zhong-Yi Lu

机构 * School of Physics and Key Laboratory of Quantum State Construction and Manipulation (Ministry of Education), Renmin University of China（物理学院和量子态构造与操控重点实验室（教育部） ，中国人民大学） 纠错

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

AI总结 提出InvDesMobility框架，通过可靠性门控和证据分层，实现基于第一性原理的闭环逆向材料设计，在载流子迁移率搜索中筛选出86个可靠性门控生成通道。

Comments 33 pages, 4 main figures, 2 main tables; Supplementary Information included

SimSiam Naming Game: A Unified Approach for Emergent Communication and Representation Learning

SimSiam 命名博弈：一种用于涌现通信和表示学习的统一方法

Nguyen Le Hoang, Tadahiro Taniguchi, Tianwei Fang, Akira Taniguchi, Masatoshi Nagano

机构 * Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 提出SimSiam命名博弈（SSNG），通过对称自监督表示对齐替代采样更新，实现无反馈的涌现通信，在CIFAR-10和ImageNet-100上线性探针分类准确率显著优于现有方法。

Probing Dec-POMDP Reasoning in Cooperative MARL

探究合作多智能体强化学习中的Dec-POMDP推理

Kale-ab Tessera, Leonard Hinckeldey, Riccardo Zamboni, David Abel, Amos Storkey

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 通过统计和信息论探针分析基线策略，发现多数基准测试无需真正的Dec-POMDP推理，反应策略性能与记忆策略相当，协调常依赖脆弱的同步耦合。

Comments To appear at the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2026), added DOI

Journal ref AAMAS 2026

Security Engineering of OpenClaw: Analyzing Attack Surface Expansion and Trust-Boundary Violations

OpenClaw的安全工程：分析攻击面扩展与信任边界违反

Saeid Jamshidi, Arghavan Moradi Dakhel, Kawser Wazed Nafi, Foutse Khomh

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

AI总结 本文分析多智能体LLM系统OpenClaw中攻击面扩展与信任边界违反，发现输出聚合导致妥协概率从0.24升至0.86，防御控制可显著降低风险但影响效用与延迟。

Privacy-Preserving Text Sanitization for Distributed Agents Collaboration via Disentangled Representations

基于解耦表示的分布式智能体协作隐私保护文本净化

Xuan Liu, Hefeng Zhou, Sicheng Chen, Chao Yang, Xingcheng Xu, Jingjing Qu, Jiong Lou, Jie LI, Xia Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DiSan框架，通过解耦文本为任务语义和风格子空间，结合联邦原型对齐与对抗正则化，在分布式多智能体协作中实现隐私保护，显著降低风格归因和PII泄露。