AI Agent

XFlow: An Executable Protocol Programming System for Reliable Multi-Agent Workflows

XFlow: 一个用于可靠多智能体工作流的可执行协议编程系统

Hanqi Li, Jing Peng, Zijian Wang, Lu Chen, Kai Yu

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室，计算机科学学院，上海交通大学，上海，中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室，苏州，中国） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室，苏州，中国） 纠错

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

AI总结 提出XFlow可执行协议编程系统及其领域特定语言XPF，通过将工作流承诺从提示移至可检查、可执行的协议结构，并利用生命周期管理的符号中介智能体输出，提升多智能体工作流的可靠性。

Tensor-Coord: Algebraic Decomposition of Joint Plan Tensors for Conflict-Free Multi-Agent LLM Planning

Tensor-Coord：用于无冲突多智能体LLM规划的联合计划张量代数分解

Mudit Rastogi

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出Tensor-Coord框架，将多智能体联合计划表示为三阶张量，通过CP和Tucker分解识别协调结构，计算协调复杂度并定位冲突，实现无冲突规划。

Trust Between AI Agents: Measuring Formation, Breakage, and Recovery, with Implications for Governing Multi-Agent Systems

AI智能体之间的信任：衡量形成、破裂与恢复，及其对多智能体系统治理的启示

Yujiao Chen

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于代价验证的行为信任度量，通过合作生存游戏研究六个前沿模型快照的信任形成、破裂与恢复，发现信任形成可减少验证，恢复慢于形成，且集群失败延长怀疑，建议校准而非最大怀疑作为治理核心。

WorkflowPerturb: Calibrated Stress Tests for Evaluating Multi-Agent Workflow Metrics

WorkflowPerturb：用于评估多智能体工作流度量的校准压力测试

Madhav Kanda, Sharad Agarwal, Rodrigo Fonseca, Alok Gautam Kumbhare, Pedro Las-Casas

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 提出WorkflowPerturb基准，通过对黄金工作流施加分级扰动来评估多智能体工作流度量，揭示度量分数校准不良问题，支持变更管理中的严重性感知解释。

Game-Theoretic Multi-Agent Reinforcement Learning for Swarm Trajectory Planning in Low-Altitude Wireless Networks

低空无线网络中基于博弈论的多智能体强化学习群体轨迹规划

Nguyen Duc Minh Quang, Ruoxi Chong, Zhiqiang Wei, Chang Liu, Derrick Wing Kwan Ng

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

AI总结 针对低空无线网络中多无人机在多小区基站下因资源块分配导致的轨迹耦合问题，提出合作随机拥塞博弈模型和CTDE-MAPPO算法，实现通信与任务联合优化。

Comments Submitted to IEEE/CIC ICCC 2026 in Wuhan

Knowledge-Based Zero-Replay Debugging of Multi-Agent LLM Traces

基于知识的无重放多智能体LLM轨迹调试

Dong Ho Kang, Hyeonjeong Cha, Daein Weon

机构 * ustechlab.com（ustechlab） 纠错

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

AI总结 提出一种知识图谱驱动的无重放预测方法，通过结构化事件知识图谱和轻量级预测器，在不执行重放的情况下定位高影响事件，将轨迹定位召回率从0.73提升至0.93。

Comments 21 pages, 1 figure, 6 tables. Submitted to Knowledge-Based Systems

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts

DeepRoot: 一个基于知识图谱协调的多智能体系统，用于历史医学文本的治疗推理

Zijian Carl Ma, Sean J. Wang, Sijbren Kramer, Li Erran Li

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepRoot多智能体系统，通过联合构建和利用验证知识图谱，将接地与推理分离并组合，从历史医学文本中恢复药物-疾病治疗关系，显著优于基线LLM和工具调用LLM。

Journal ref ICML 2026 GenBio; ACM CAIS 2026 Workshop AI Agents for Discovery in the Wild

CoffeeBench: Benchmarking Long-Horizon LLM Agents in Heterogeneous Multi-Agent Economies

CoffeeBench：异构多智能体经济中的长周期LLM智能体基准测试

Issa Sugiura, Daichi Hattori, Kazuo Araragi, Keita Ogawa, Shota Onose, Taro Makino, Teppei Usuki, Takashi Ishida

机构 * Sakana AI ； KPMG AZSA LLC 纠错

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

AI总结 提出CoffeeBench基准，在90天模拟中评估LLM智能体在异构多智能体经济中的长周期任务表现，发现高性能模型更积极沟通，而Claude Haiku 4.5存在空闲漂移失败模式。

Comments 23 pages, 8 figures

Poster: EdgeCitadel -- Hybrid NATS-MQTT Orchestration for Edge Multi-Agent Systems

海报：EdgeCitadel——面向边缘多智能体系统的混合NATS-MQTT编排

Zhonghao Zhan, Yefan Zhang, Hamed Haddadi

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 针对边缘AI智能体协调依赖云传输或中央中继的问题，提出基于NATS 2.10服务器与内置MQTT适配器的混合编排平台EdgeCitadel，实现异构智能体连接、持久化存储、直接委托和被动聚合，并在ARM64、x64和Android设备上验证。

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

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

AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

State-Grounded Multi-Agent Synthetic Data Generation for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的基于状态的多智能体合成数据生成

Rahul Khedar, Eshita, Sneha Teja Sree Reddy Thondapu, Mayank Malhotra, Arup Das, Jitesh Chandra, Yun-Shiuan Chuang, Chaitanya Kulkarni, Arun Menon, Linsey Pang, Avinash Karn, Mouli V, Prakhar Mehrotra

机构 * PayPal AI 纠错

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

AI总结 提出StateGen平台，通过四角色LLM循环和状态管理器生成多轮、工具接地的高质量训练对话，消除工具调用幻觉，支持层次化多智能体设置。

Comments 9 pages, 5 figures, 6 tables, 1 algorithm

Let LLMs Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering

让LLMs互相评判：面向医学问答的多智能体同行评审推理

Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体同行评审推理方法，让多个LLM独立生成思维链推理并相互评估，选择最优推理链输出答案，在三个医学问答数据集上优于单模型和多数投票方法。

Comments Accepted by the Journal of the American Medical Informatics Association

The Illusion of Multi-Agent Advantage

多智能体优势的错觉

Prathyusha Jwalapuram, Hehai Lin, Chuyuan Li, Fangkai Jiao, Sudong Wang, Yifei Ming, Zixuan Ke, Chengwei Qin, Giuseppe Carenini, Shafiq Joty

机构 * Salesforce Research（Salesforce研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 通过系统评估，发现自动生成的多智能体系统在性能和成本效率上均不如单智能体基线（如思维链自一致性），揭示了现有评估框架的缺陷和架构膨胀问题。

CAF-Gen: A Multi-Agent System for Enriching Argumentation Structures

CAF-Gen: 一种用于丰富论证结构的多智能体系统

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

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

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

AI总结 提出CAF-Gen多智能体框架，通过迭代创建-评审流程将浅层论证结构自动转换为符合Carneades论证框架的丰富模型，克服单次生成的结构不稳定性。

Comments Accepted for publication in the proceedings of ICCCI 2026

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