AI Agent

Control Barrier Function only Formation Tracking in Multi-Agent Systems

多智能体系统中仅基于控制屏障函数的编队跟踪

S. Saharsh, Pushpak Jagtap

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

AI总结 提出一种实时控制框架，通过二次优化中的单一控制屏障函数约束实现异构非线性多智能体系统的编队跟踪，无需手动调参或单独标称控制器。

Comments 9 pages, 2 figures

Agentic Collaborative Cognition for Zero-Shot 3D Understanding

零样本3D理解的智能体协作认知

Wenxin Wang, Bo Zhang, Feng Chen, Zixuan Wang, Wen Li, Changsheng Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出协作多智能体框架，通过规划智能体补充视角和感知智能体构建结构化认知地图，实现零样本3D理解，在6个基准上达到最优性能。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://zhangbo135.github.io/agentic-collaborative-cognition/

Instruction Bleed: Cross-Module Interference in Prompt-Composed Agentic Systems

指令泄露：提示组合智能体系统中的跨模块干扰

Ching-Yu Lin, Yifan Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； FAGEN 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 研究提示组合智能体系统中模块间干扰问题，形式化定义为组合行为泄露（CBL），通过三通道协议实验验证内容通道产生可检测效应，贡献了操作定义、可复用协议和系统类特征。

Comments 8 pages, 2 tables. Accepted to the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN), Seoul, South Korea

Post-Training Recipe, More Than Model Family, Shapes Multi-Agent LLM Conversational Behavior

后训练配方，而非模型家族，塑造多智能体LLM对话行为

Luyang Zhang, Jialu Wang, Fei Xue, Yi-Yun Chu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究通过大规模语料库和因子实验发现，后训练配方（如推理蒸馏）对多LLM对话行为（如回避性回答）的影响超过模型家族，表明模型家族不能完全代表对话多样性。

Semantic Early-Stopping for Iterative LLM Agent Loops

迭代式LLM智能体循环的语义早停

Sahil Shrivastava

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

AI总结 针对多智能体LLM循环中固定迭代次数终止的低效问题，提出基于语义相似度和质量评估的早停机制，理论证明终止确定性，实验表明无质量门控的语义早停在HotpotQA上节省38%操作token且性能持平。

Comments 7 pages, 5 figures, 4 tables. Open implementation, machine-checked theory, and reproducible harness: github.com/SahilShrivastava-Dev/semantic-halting-problem

EGG: An Expert-Guided Agent Framework for Kernel Generation

EGG: 一种专家引导的核函数生成智能体框架

Yaochen Han, Ke Fan, Hongxu Jiang, Wanqi Xu, Weiyu Xie, Runhua Zhang, Chenhui Zhu, Yixiang Zhang

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

AI总结 提出EGG框架，通过将核函数生成分解为算法结构设计与硬件特定调优两阶段，并采用阶段感知的多智能体协作机制，实现正确性与高性能，在KernelBench上平均加速比PyTorch达2.13倍。

Knowledge-augmented Agentic AI for Mental Health Medication Information Seeking

面向心理健康药物信息检索的知识增强型智能体AI

Huizi Yu, Jian Liu, Wenkong Wang, Lingyao Li, Jiayan Zhou, Zhaoqian Xue, Xiang Li, Xinxin Lin, Zhiying Liang, Zhuoru Wu, Siyuan Ma, Xin Ma, Lizhou Fan

机构 * Department of Medicine and Therapeutics, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学内科及药物治疗学系） ； Department of Psychiatry, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学精神科学系） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） ； College of Information Science, University of Arizona（亚利桑那大学信息科学学院） ； Department of Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford University（斯坦福大学医学院医学系） ； Perelman School of Medicine, The University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院） ； Department of Biostatistics, Vanderbilt University（范德堡大学生物统计学系） ； Li Ka Shing Institute of Health Sciences, Faculty of Medicine, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学医学院李嘉诚健康科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于知识图谱的多智能体框架，整合Reddit、WebMD和FDA不良事件报告，通过来源感知集成实现可审计的精神科药物信息检索。

Privacy-Aware Agent Collaboration for Dynamic VR Slice Management in 6G SD-RAN

6G SD-RAN中动态VR切片管理的隐私感知智能体协作

Khaled M. Naguib, Soumaya Cherkaoui, Mahmoud M. Elmesalawy, Ahmed M. Abd El-Haleem, Ibrahim I. Ibrahim

机构 * CCAS Department, School of Engineering, NewGiza University (NGU)（计算机与软件工程学院，新吉扎大学） ； Electronics and Communications, Helwan Univ. Cairo, Egypt（电子与通信，开罗海威大学，埃及） 纠错

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

AI总结 提出一种移动性驱动的隐私感知多智能体强化学习框架，通过协作最大化VR链路资源分配，同时保护用户数据隐私，实现吞吐量提升34%、资源减少28%、隐私泄露降低85%。

Comments 6 pages

Socratic agents for autonomous scientific discovery in high-dimensional physical systems

用于高维物理系统中自主科学发现的苏格拉底式智能体

Xianrui Zeng, Pengfei Liu, Yirui Zang, Yang Shen, Fei Yu, Chunlei Yu, Minghao Liu, Yang Du

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study（杭州高等研究 institute） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics（上海光学精密机械研究所） ； Department of Thoracic Surgery（胸外科部门） ； Shanghai Pulmonary Hospital（上海 pulmonary 医院） ； School of Medicine（医学院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体AI科学家AHOIS，通过苏格拉底式诘问实现闭环实验中的自主科学发现，在高维多模光纤平台上自主验证随机干涉编码假设、发现自适应稀疏测量策略并诊断故障模式。

Comments 27 pages,5 figures

Proposal-Conditioned Latent Diffusion for Closed-Loop Traffic Scenario Generation

基于提议条件的闭环交通场景生成潜扩散模型

Shubham Vaijanath Phoolari, Aleyna Kara, Christoph Lauer, Steven Peters

机构 * CARIAD SE ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Institute of Automotive Engineering (FZD), TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学汽车工程研究所（FZD）） 纠错

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

AI总结 提出一种基于实例场景上下文和多模态提议先验的扩散框架，通过紧凑动作潜表示和提议初始化提升采样效率，实现闭环交通场景的逼真、安全且可控生成。

Comments Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

Bridging Talk and Thought: Understanding Dialogue Dynamics Across Collaborative Problem-Solving Contexts

桥接对话与思维：理解协作问题解决情境中的对话动态

Zhengyuan Liu, Stella Xin Yin, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一个双层编码框架，整合认知与非认知问题解决及元认知调节机制，分析人机与多智能体协作对话，发现元认知调节是深度协作的关键区分因素。

Mostly Automatic Translation of Language Interpreters from C to Safe Rust

从C到安全Rust的语言解释器大部分自动翻译

Bo Wang, Brandon Paulsen, Joey Dodds, Daniel Kroening, Umang Mathur, Prateek Saxena

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

AI总结 提出Reboot技术，通过特征约简和多智能体架构，将C语言解释器大部分自动翻译为安全Rust，消除内存漏洞，验证测试通过率62%-92%。

Multiscale Exit-Join Dynamics: Tactical Consensus and Strategic Coalition Formation

多尺度退出-加入动力学：战术共识与战略联盟形成

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气工程系） ； Tandon School of Engineering（坦顿工程学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出多尺度联盟形成模型，耦合联盟内战术共识与战略退出-加入决策，通过固定点分析揭示不稳定性-共识悖论。

Learning to Explain Air Traffic Situation

学习解释空中交通态势

Hong-ah Chai, Seokbin Yoon, Keumjin Lee

机构 * Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement（韩国基础设施技术革新机构） 纠错

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

AI总结 提出基于Transformer的多智能体轨迹模型，通过注意力得分量化单机对整体动态的影响，为空中交通管制员的态势感知提供可解释性。

Comments 5 pages, 3 figures, minor revisions to address reviewer feedback for final submission to the First US-Europe Air Transportation Research and Development (ATRD) Symposium

Resilient Output Containment under Undisclosed Leader Dynamics and Actuator Attacks

未公开领导者动力学和执行器攻击下的弹性输出包含

Mohammadreza Nematollahi, Khashayar Khorasani, Nader Meskin

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

AI总结 针对异构线性多智能体系统，提出一种双层自适应控制架构，在领导者动力学未公开且存在执行器网络攻击的情况下，实现输出包含控制。

Comments 21 pages, 12 Figures

Results on Cartesian $1$-capacity of graphs

关于图的笛卡尔 $1$-容量的结果

Mateja Grašič, Christopher Mouron, Aljoša Šubašić, Andrej Taranenko, Tanja Vojković

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

AI总结 研究图的笛卡尔 $1$-容量，即每步仅一个智能体移动时图能容纳的最大智能体数，通过结构性质给出上下界，并得到树的精确结果，揭示了分支和桥结构的作用。

Surviving by Serving: Functional Relevance Drives Self-Organization in Complex Adaptive Systems

通过服务生存：功能相关性驱动复杂适应系统中的自组织

Claus Metzner, Ali Ghebleh, Achim Schilling, Andreas Maier, Thomas Kinfe, Patrick Krauss

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

AI总结 提出“通过服务生存”（SBS）原则，通过最小多智能体模型展示系统在无全局目标下自发形成功能交互网络，出现稳定转换链、核心-边缘结构及新状态生成，表明功能利用是复杂适应系统自组织的通用机制。

Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT

生成AI在精算科学中的高级应用：超越ChatGPT的案例研究

Simon Hatzesberger, Iris Nonneman

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

AI总结 本文通过四个案例研究探讨生成AI在精算实践中的潜力，涵盖从早期神经网络到现代Transformer生成AI系统的发展，展示其在索赔预测、市场比较、车辆损坏分类及代码迁移中的应用，同时讨论监管与安全挑战。

Comments v3: Minor revision in response to peer review. Methodological and reproducibility refinements across the case studies and the governance section

Journal ref European Actuarial Journal (2026)

Reducing Conversational Escalation in Large Language Model Dialogue with Nonviolent Communication Constraints

使用非暴力沟通约束减少大语言模型对话中的对话升级

Zhixing Sun, Shenghe Xu, Tao Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过非暴力沟通原则的轻量级提示约束，引导大语言模型在冲突对话中减少升级行为，实验表明该方法能稳定与高度抵抗用户的交互。

Content-Based Smart E-Mail Dispatcher Using Large Language Models

基于内容的大型语言模型智能电子邮件分发器

K. Paramesha, K R Sriram, Sujan Shetty, Shamanth Kishore, R. Tejaswini

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出利用大型语言模型自动分析邮件内容并分派至相关WhatsApp群组，无需标注数据，提升效率并降低认知负荷。

Kiko: Programming Agents to Enact Interaction Protocols

Kiko：编程代理以执行交互协议

Samuel H. Christie, Munindar P. Singh, Amit K. Chopra

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 提出Kiko编程模型，通过决策者抽象实现代理协议合规与业务逻辑分离，支持去中心化决策。

NeuraDock Visual Cognitive Load Agent Tutorial: A Quality-Gated Open-Source EEG Workflow for Alpha Dynamics and Real-Time Applications

NeuraDock 视觉认知负荷代理教程：面向 Alpha 动态与实时应用的质量门控开源 EEG 工作流

Zhiyuan Xu, Yueqing Dai, Junling Li, Junwen Luo

机构 * Shanghai Pulse Element Intelligent Technology Co., Ltd. (NeuraDock)（上海脉元智能科技有限公司（NeuraDock）） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,summary_cn)；workflow(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出 NeuraDock Agent 开源 EEG 代理，通过质量门控工作流实现 Alpha 动态分析和视觉认知负荷实时应用，弥合离线与在线分析差距。

Comments 22 pages, 10 figures

A Process Harness for Uplifting Legacy Workflows to Agentic BPM: Design and Realization in CUGA FLO

一种将遗留工作流提升为智能体BPM的过程驾驭框架：在CUGA FLO中的设计与实现

Fabiana Fournier, Lior Limonad

机构 * IBM SIL, Israel（IBM 研究实验室，以色列） ； Department of Information Systems, Faculty of Computer & Information Sciences, University of Haifa（海法大学计算机与信息科学学院信息系统系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出过程驾驭框架，通过策略驱动的智能体层在不替换工作流引擎的情况下将遗留工作流升级为智能体BPM，并基于TDF模型在CUGA FLO中实现，通过三种智能体类型和钩子机制实现指令性与规范性需求的统一。

Comments 24 pages, 5 figures

Toward Agentic SysAdmin: Rethinking System Administration with AI Agents

迈向智能系统管理：用AI智能体重新思考系统管理

Gianmaria Frigo, Davide Saladino, Alberto Castagnaro, Francesco Marchiori, Denis Donadel, Luca Pajola, Mauro Conti

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；AI agent(title)

AI总结 提出NetLLMeval框架，通过实时网络仿真自动评估LLM在系统管理任务中的表现，发现求解器设计显著影响准确性，本地模型在合适配置下可媲美前沿大模型。

Comments Under submission

Agentic Analysis for Agentic Infrastructure: An LLM-Powered Pipeline for Comparative Governance of DAO and Corporate AI Protocols

面向代理基础设施的代理分析：基于LLM的DAO与企业AI协议比较治理管道

Yutian Wang, Luyao Zhang

机构 * Duke Kunshan University（昆山杜克大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LLM驱动的比较分析管道，结合自动标注、神经主题建模和多层网络分析，研究DAO与企业AI协议的治理结构，发现开放治理促进主题收敛但参与不平等普遍存在。

MedSWFlow: An Open-Source LLM Workflow for Drafting Medical Social Work Case Plans

MedSWFlow: 一个用于起草医务社会工作案例计划的开源LLM工作流

Yulin Mao, Shiyu Li, Shuping Song, Yuling Zhang, Yajun Song

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出开源、模型无关的LLM工作流MedSWFlow，将案例计划任务分解为六个阶段，通过结构化提示生成可审查的评估表和服务计划，旨在辅助从业者起草案例计划。

Comments 26pages, 8tables, 2figuers

auto-psych: Automating the science of mind using agent-driven theory discovery and experimentation

auto-psych: 使用智能体驱动的理论发现与实验自动化心智科学

Ben Prystawski, Kushin Mukherjee, Daniel Wurgaft, Linas Nasvytis, Michael Y. Li, Noah D. Goodman, Michael C. Frank

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出auto-psych系统，通过嵌套智能体循环自动生成认知模型、设计并在线执行实验、收集数据，在抛硬币随机性判断任务中恢复真实理论并优于文献理论。

Comments 30 pages, 5 figures

Scalable AI-assisted Workflow Management for Detector Design Optimization Using Distributed Computing

基于分布式计算的可扩展AI辅助探测器设计优化工作流管理

Derek Anderson, Amit Bashyal, Markus Diefenthaler, Cristiano Fanelli, Wen Guan, Tanja Horn, Alex Jentsch Meifeng Lin, Tadashi Maeno, Kei Nagai, Hemalata Nayak, Connor Pecar, Karthik Suresh, Fang-Ying Tsai, Anselm Vossen, Tianle Wang, Torre Wenaus

机构 * Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） ； The Catholic University of America（美国天主教大学） ； Duke University（杜克大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种结合多目标贝叶斯优化与PanDA-iDDS工作流引擎的AI辅助框架，用于协调异构资源上的迭代仿真，实现高维参数空间的高效探索，并在ePIC和dRICH探测器设计中验证了自动化、可扩展性和效率提升。

The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex

向代理型AI的转变：来自Codex的证据

Drew Johnston, David Holtz, Alex Martin Richmond, Christopher Ong, Prasanna Tambe, Aaron Chatterji

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)

AI总结 通过分析OpenAI Codex的使用数据，发现代理型AI使用量快速增长，用户数在2026年上半年增长超五倍，且已从开发者扩展到其他领域，同时任务复杂度和产出大幅提升。

EBuddy: a workflow orchestrator for industrial human-machine collaboration

EBuddy：面向工业人机协作的工作流编排器

Michele Banfi, Rocco Felici, Stefano Baraldo, Oliver Avram, Anna Valente

机构 * Laboratory of Automation, Robotics and Machines (ARM)（自动化、机器人与机器实验室） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 提出EBuddy，一种基于语音引导的工作流编排器，通过将专家实践形式化为有限状态机驱动的应用，实现工业环境中自然的人机协作，显著缩短端到端流程时间并保持可重复性。