AI Agent

Self-Evolving Multi-Agent Systems via Textual Backpropagation

通过文本反向传播的自进化多智能体系统

Xiaowen Ma, Yunpu Ma, Chenyang Lin, Sikuan Yan, Jinhe Bi, Zixuan Cao, Yijun Tian, Volker Tresp, Hinrich Schuetze

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Notre Dame（诺丁汉大学） 纠错

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

AI总结 提出Agentic Neural Network框架，将多智能体协作建模为分层神经网络，通过前向分解任务和反向传播反馈实现智能体角色、提示和协作的自进化，在七个基准数据集上超越现有方法。

PersonalPlan: Planning Multi-Agent Systems for Personalized Programming Learning

PersonalPlan: 面向个性化编程学习的多智能体系统规划

Zhiyuan Wen, Jiannong Cao, Peng Gao, Haochen Shi, Wengpan Kuan, Bo Yuan, Xiuxiu Qi

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

AI总结 提出PersonalPlan，一种两阶段多智能体规划器，通过分层SFT和奖励自适应GRPO生成可执行、个性化且具有教学支架的计划，在MAP-PPL数据集上优于现有方法。

From Privacy to Workflow Integrity: Communication-Graph Metadata in Autonomous Agent Interoperability

从隐私到工作流完整性：自主智能体互操作性中的通信图元数据

Bijaya Dangol

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对智能体通信图元数据泄露问题，提出工作流完整性威胁模型，定义传输层与引导层隐私属性，并通过A2A案例验证元数据保护可有效抑制任务推断。

Comments 22 pages, 7 figures, 6 tables

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架

Qianxue Zhang, Yiming Ren, Shihuan Qin, Xiao Zhang, Liao Zhang, Jinyang Huang, Zhengliang Liu, Chenbin Liu, Hongying Feng, Jingyuan Chen, Yuzhen Ding, Weihang You, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Junhao Chen, Lifeng Chen, Wei Liu, Tianming Liu, Zengren Zhao, Lian Zhang

机构 * Medical AI Lab, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hebei Provincial Engineering Research Center for AI-Based Cancer Treatment Decision-Making, The First Hospital of Hebei Medical University（河北省人工智能癌症治疗决策工程研究中心，河北医科大学第一医院） ； State Key Laboratory of Neurology and Oncology Drug Development（神经与肿瘤药物研发国家重点实验室） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital and Shenzhen Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/肿瘤医院深圳医院放射治疗科） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University（三峡大学机械与动力工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Guangzhou Concord Cancer Center（广州康华肿瘤中心放射治疗科） ； Gastrointestinal Disease Diagnosis and Treatment Center, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院胃肠疾病诊疗中心） ； Department of General Surgery, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院普通外科） 纠错

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

AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。

Towards Scalable Customization and Deployment of Multi-Agent Systems for Enterprise Applications

面向企业应用的多智能体系统可扩展定制与部署

Paresh Dashore, Shreyas Kulkarni, Uttam Gurram, Nadia Bathaee, Kartik Balasubramaniam, Genta Indra Winata, Sambit Sahu, Shi-Xiong Zhang

机构 * Capital One（第一资本） 纠错

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

AI总结 提出统一框架，通过智能体模型定制（持续预训练、微调、偏好优化）和推理优化（推测解码、FP8量化），实现领域自适应和4.48倍吞吐加速，保持性能并提升长尾场景鲁棒性。

Comments Preprint

Caring Without Feeling: Affective Dynamics as the Control Layer of Human-AI Agent Collaboration

无感关怀：情感动态作为人-AI智能体协作的控制层

Junjie Xu, Xingjiao Wu, Zihao Zhang, Yujia Xu, Yuzhe Yang, Jin Zhu, Luwei Xiao, Wen Wu, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述情感动态在人-AI智能体协作中的作用，提出将情感视为协调层而非AI内部属性，用于校准信任、委托和治理。

AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces

AdsMind: 一种基于物理的多智能体系统，用于异质催化剂表面吸附构型的自校正发现

Zongmin Zhang, Yuyang Lou, Bowen Zhang, Junwu Chen, Ryo Kuroki, Xuan Vu Nguyen, Edvin Fako, Lixue Cheng, Philippe Schwaller

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Hong Kong University of Science ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science ； Laboratory of Artificial Chemical Intelligence (LIAC), EPFL, Lausanne, Switzerland ； Platform Laboratory for Science \& Technology, Asahi Kasei Corporation, Tokyo, Japan ； IAS Center for AI for Scientific Discoveries, Hong Kong University of Science 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AdsMind闭环多智能体框架，利用机器学习力场弛豫反馈实现吸附构型搜索的自主纠错，在基准测试中成功率高达100%和98.8%，且仅需少量弛豫步骤，显著优于启发式枚举和单次方法。

Comments 37 pages, 5 figures

DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation

DeepInflation：用于暴胀研究与模型发现的AI智能体

Ze-Yu Peng, Hao-Shi Yuan, Qi Lai, Jun-Qian Jiang, Gen Ye, Jun Zhang, Yun-Song Piao

机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； International Centre for Theoretical Physics Asia-Pacific, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe, University of Chinese Academy of Sciences, 100049 Beijing, China School of Fundamental Physics ； Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, Hangzhou 310024, China Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 2735, Beijing 100190, China D\' e partement de Physique Th\' e orique, Universit\' e de Gen\` e ve, 24 quai Ernest-Ansermet, CH-1211 Gen\` e ve 4, Switzerland 纠错

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

AI总结 提出基于多智能体架构的AI智能体DeepInflation，集成大语言模型、符号回归引擎和检索增强生成知识库，自动发现与最新观测一致的单场慢滚暴胀势，并解释理论背景。

CAMEO: A Conditional and Quality-Aware Multi-Agent Image Editing Orchestrator

CAMEO: 一种条件感知与质量驱动的多智能体图像编辑编排器

Yuhan Pu, Hao Zheng, Ziqian Mo, Zirui Pang, Hill Zhang, Tianyi Fan, Shuhong Wu, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Claremont McKenna College（克莱蒙特麦肯纳学院） ； Research Institute of Petroleum Exploration and Development, CNPC（石油勘探开发研究院，中石油） 纠错

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

AI总结 提出CAMEO多智能体框架，将条件图像编辑重构为质量感知的反馈驱动过程，通过分解编辑阶段、嵌入评估循环，在异常插入和人体姿态切换任务中平均胜率提升20%。

Leadership as Coordination Control: Behavioral Signatures and the Recovery-Advantage Boundary in Multi-Agent LLM Teams

领导力作为协调控制：多智能体LLM团队中的行为特征与恢复优势边界

Haewoon Kwak

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 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 研究多智能体LLM团队中过程级协调控制何时增加价值，通过行为特征和消融实验发现，控制器的优势仅在初始多数投票不可靠、任务可恢复且无指导交互无法修复时出现，验证了权变理论。

Comments 33 pages

CAPRA: Scaling Feedback on Software Architecture Deliverables with a Multi-Agent LLM System

CAPRA: 使用多智能体LLM系统对软件架构交付物进行反馈扩展

Marco Becattini, Niccolò Caselli, Matteo Minin, Roberto Verdecchia, Enrico Vicario

机构 * Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy（信息工程系，佛罗伦萨大学，意大利佛罗伦萨） 纠错

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

AI总结 提出CAPRA多智能体LLM系统，通过多模态文档提取、确定性证据锚定和一致性管理，自动生成软件架构交付物的个性化LaTeX反馈，在10份学生报告中满足88.8%的评估标准。

Comments Accepted for publication at the 38th International Conference on Software Engineering Education and Training

Enhancing Decision-Making with Large Language Models through Multi-Agent Fictitious Play

通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力

Leyang Shen, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Chun Kai Ling, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。

Comments 18 pages, 8 figures

EARS: Explanatory Abstention for Reliable Sub-Agent Modeling in Large-scale Multi-Agent Systems

EARS：大规模多智能体系统中可靠子智能体建模的解释性弃权

Shuang Xie, Yunan Lu, Han Li, Lingyun Wang

机构 * Shopify ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 针对大规模多智能体系统中子智能体过度回答导致幻觉的问题，提出EARS框架，通过将弃权重构为智能体间通信协议，利用校准的LLM裁判模型生成结构化弃权标签和理由，微调子智能体以检测故障并返回理由，在电商助手系统中将响应通过率从68.5%提升至78.9%。

Towards Multi-Agent-Simulation-Based Community Note Evaluation

迈向基于多智能体模拟的社区笔记评估

Changxi Wen, Shuning Zhang, Bohao Chu, Yuwei Chuai, Hui Wang, Dai Shi, Xin Yi, Hewu Li

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； University of Duisburg-Essen, Duisburg, Germany（杜伊斯堡-埃森大学，杜伊斯堡，德国） ； University of Luxembourg, Luxembourg（卢森堡大学，卢森堡） ； Tongji University, Shanghai, China（同济大学，上海，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 针对社区事实核查中跨共识延迟和低比例问题，提出ComRate数据集和MultiCom多智能体框架，通过矩阵分解聚类与校准聚合实现高精度评估。

Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?

多智能体系统是专家混合：谁成为影响者？

Franka Bause, Jonas Niederle, Martin Pawelczyk, Rebekka Burkholz

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） ； Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过Friedkin-Johnsen意见动力学模型分析多智能体LLM协商机制，揭示输入依赖的FJ参数使系统成为专家混合，并探讨基于自信度、感知自信度和初始观点对齐的影响者形成机制。

Comments Accepted at the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026

R2BC: Multi-Agent Imitation Learning from Single-Agent Demonstrations

R2BC: 从单智能体演示进行多智能体模仿学习

Connor Mattson, Varun Raveendra, Ellen Novoseller, Nicholas Waytowich, Vernon J. Lawhern, Daniel S. Brown

机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学凯勒尔计算学院） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出R2BC方法，通过轮换单智能体演示训练多机器人系统，无需联合动作空间演示，在模拟和实物任务中性能媲美或超越基于特权同步演示的基线方法。

Comments 8 pages, 6 figures. In Proceedings: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)

Epistemic Gain, Aleatoric Cost: Uncertainty Decomposition in Multi-Agent Debate for Math Reasoning

认知增益，偶然成本：多智能体辩论中的不确定性分解用于数学推理

Dan Qiao, Binbin Chen, Fengyu Cai, Jianlong Chen, Wenhao Li, Fuxin Jiang, Zuzhi Chen, Hongyuan Zha, Tieying Zhang, Baoxiang Wang

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

AI总结 本文提出贝叶斯不确定性分析框架，将多智能体辩论中的预测不确定性分解为认知不确定性和偶然不确定性，并设计不确定性引导的多智能体强化学习算法，在控制偶然成本的同时提升认知增益，从而提高推理准确性和辩论效率。

Comments ICML2026

PosterForest: Hierarchical Multi-Agent Collaboration for Scientific Poster Generation

PosterForest: 用于科学海报生成的分层多智能体协作

Jiho Choi, Seojeong Park, Seongjong Song, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST（韩国釜山国立大学人工智能研究生院） ； School of Integrated Technology, Yonsei University（延世大学整合技术学院） 纠错

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

AI总结 提出PosterForest，一种无需训练的科学海报生成框架，通过Poster Tree分层表示文档结构，并利用内容与布局智能体进行分层推理与递归优化，实现内容与布局的联合优化，提升语义连贯性、逻辑流畅性和视觉平衡。

Comments ACL 2026

TRIDENT: Breaking the Hybrid-Safety-Physics Coupling for Provably Safe Multi-Agent Reinforcement Learning

TRIDENT: 打破混合安全-物理耦合以实现可证明安全的多智能体强化学习

Zijie Meng, Ziwei Li, Yufei Liu, Zhiyu Li, Jiyuan Liu, Wenhua Nie, Bingcai Wei, Miao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； WHU（武汉大学） ； THU / Jimei University（清华大学 / 集美大学） 纠错

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

AI总结 针对混合离散-连续动作、训练时安全约束和物理动力学形成的耦合问题，提出TRIDENT框架，通过Richardson-Romberg梯度校正、Lyapunov约束序列信任域更新和物理信息残差评论家，实现可证明的安全收敛，显著降低训练违规并提升奖励。

Comments 16 pages, 4 figures

Accelerating Network-Agent Dispersion: Territorial Behavior and Directionally Biased Lazy Random Walks

加速网络智能体分散：领地行为与方向性偏倚懒惰随机游走

Li Zeng, Steve Alpern

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

AI总结 研究通过领地行为和方向性偏倚懒惰随机游走加速网络智能体分散，理论分析和模拟表明领地行为大幅降低分散时间，方向性偏倚可进一步加速。

A Technical Taxonomy of LLM Agent Communication Protocols

LLM智能体通信协议的技术分类法

Linus Sander, Habtom Kahsay Gidey, Alexander Lenz, Alois Knoll

机构 * Technische Universität München（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型智能体通信协议碎片化问题，提出包含五个维度的技术分类法，分析九种开源协议，揭示架构模式并预测协议演进趋势。

A Mixed-Reality Testbed for Autonomous Vehicles

自动驾驶汽车的混合现实测试平台

H. M. Sabbir Ahmad, Ehsan Sabouni, Emrullah Celik, Zean Wan, Damola Ajeyemi, Christos G. Cassandras, Wenchao Li

机构 * Division of Systems Engineering（系统工程系） ； Boston University（波士顿大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种混合现实硬件在环测试平台，集成物理移动机器人与高保真仿真环境，用于验证感知、规划和控制算法，并支持多智能体系统研究。

Comments 9 pages, 7 figures, 1 table

Dual-Channel Grounded World Modeling (DCGWM): Structural Prevention of Objective Interference Collapse via Heterogeneous External Grounding with Inward-Only Gradient Flow

双通道接地世界建模 (DCGWM)：通过异构外部接地与内向梯度流结构性防止目标干扰崩溃

Akshay Hazare

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出双通道接地世界建模（DCGWM），通过分区潜空间和内向梯度流，结构性防止联合嵌入预测架构中多目标接地导致的目标干扰崩溃。

Comments Position paper. Experimental validation in progress

Simulating Hate Speech Cascades with Multi-LLM Agents: Empirical Grounding, Modeling Fidelity, and Intervention Strategies

使用多LLM智能体模拟仇恨言论级联：实证基础、建模保真度与干预策略

Fan Huang

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 本研究通过多LLM智能体系统模拟在线仇恨言论传播，发现其能再现实证数据中的立场单一性和毒性同质性，并通过消融实验识别出智能体异质性为关键保真因素，提出针对密集网络的放大器干预策略。

Do as the Romans Do: Learning Universal Behaviors from Heterogeneous Agents

入乡随俗：从异构智能体学习通用行为

Caleb Chang, Davin Win Kyi, Natasha Jaques, Karen Leung

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出GRID方法，从追求不同目标的异构示范者中提取通用奖励，训练通用智能体以学习环境通用能力，避免模式平均偏差，提升下游任务微调效率。

SpecAlign: Efficient Specification-Grounded Alignment of Large Language Models via Synthetic Data

SpecAlign: 通过合成数据实现高效的大语言模型规范对齐

Wenjie Wang, Yue Huang, Zhengqing Yuan, Han Bao, Shiyi Du, Yuchen Ma, Yue Zhao, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出规范对齐新范式，通过从规范文档合成数据（SpecAlign框架），结合结构化规则标注、可控规范实例化和多智能体对抗数据合成，生成细粒度偏好对，提升规则遵守度且不损害通用能力。

Comments 58 pages

Self-Driving Datasets: From 20 Million Papers to Nuanced Biomedical Knowledge at Scale

自主驾驶数据集：从2000万篇论文到大规模精细化生物医学知识

Haydn Jones, Yimeng Zeng, Alden Rose, Li S. Yifei, Yining Huang, Kaiwen Wu, Jiaming Liang, Maggie Ziyu Huan, Yoseph Barash, Cesar de la Fuente-Nunez, Osbert Bastani, Zachary Ives, Mark Yatskar, Jacob R. Gardner

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Genetics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学遗传学系） ； Departments of Bioengineering and Chemical and Biomolecular Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程与化学与生物分子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出通过PubMed自动生成结构化数据集，实现更大规模、更精细和更准确的生物医学知识，展示Starling系统在多个任务中生成大规模数据集并提升准确性。

A Distributionally Robust Reinforcement Learning Framework for Constrained Urban EV Dispatch

面向约束城市电动汽车调度的分布鲁棒强化学习框架

An Nguyen, Hoang Nguyen, Phuong Le, Hung Pham, Cuong Do, Laurent El Ghaoui

机构 * College of Engineering and Computer Science, VinUniversity, Hanoi, Vietnam（VinUniversity 工程与计算机科学学院，河内，越南） ； Center for Environmental Intelligence, VinUniversity, Hanoi, Vietnam（VinUniversity 环境智能中心，河内，越南） 纠错

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

AI总结 针对城市电动汽车调度中充电站和馈线容量约束及不确定需求，提出基于半马尔可夫决策过程与分布鲁棒软演员-评论家算法，通过图卷积编码器和滚动混合整数线性规划保证可行性，在纽约出租车数据仿真中实现最高净利润且零违规。

Comments 13 pages, 9 figures. Submitted to Neurocomputing

Characterizing Opinion Evolution of Networked LLMs

表征网络化大语言模型的意见演化

Caleb Probine, Yigit Ege Bayiz, Filippos Fotiadis, Samuel Li, Yunhao Yang, Ufuk Topcu

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

AI总结 研究经典意见动力学模型能否描述多智能体系统中大语言模型（LLM）的意见传播，发现引入偏置项可显著提升建模精度，将平均意见误差降低高达88%。

Comments 19 pages, 2 figures

Emergent Macro-Criticality from Micro-Critical Agents

从微观临界主体涌现的宏观临界性

Nicolas Bessone, Erwan Plantec

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

AI总结 通过多智能体系统研究微观临界性如何影响集体行为，发现宏观临界性依赖于交互网络的连接性，而非单个智能体的临界动力学。