AI Agent

LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior

LLawCo: 学习合作法则以建模具身多智能体行为

Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出LLawCo框架，通过反思失败提取行为模式并推导高层合作法则，结合监督微调融入推理，提升具身多智能体在分散部分可观测环境中的合作效率与任务成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

On dynamic multi-agent pathfinding methods: review, simulations and modifications

动态多智能体路径规划方法：综述、仿真与改进

Gabriel Fejziaj, Salama Hassona, Wieslaw Marszalek

机构 * Department of Computer Science, Opole University of Technology（计算机科学系，奥波尔技术大学） 纠错

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

AI总结 本文系统研究动态多智能体路径规划（D-MAPF）中的六种代表性算法，并提出一种基于模板的A**算法，通过离线几何路径生成与在线时间适应解耦，在频繁变化和有限感知环境中提高解质量。

Delayed Verification Destabilizes Multi-Agent LLM Belief: Instability Thresholds and Optimal Corrector Placement

延迟验证破坏多智能体LLM信念：不稳定性阈值与最优校正器放置

Igor Itkin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究多智能体LLM系统中延迟验证导致信念不稳定的问题，通过图论和谱分解推导出验证剂量的稳定性阈值，并提出贪心近似算法优化校正器放置。

Comments 20 pages, 5 figures, 1 table. Code and data: https://github.com/YehudaItkin/delayed-verification-llm

Contagion Networks: Evaluator Preference Propagation in Multi-Agent LLM Systems

传染网络：多智能体LLM系统中的评估者偏见传播

Zewen Liu

机构 * Qilu Institute of Technology, School of Software Engineering（齐鲁理工学院软件工程学院） 纠错

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

AI总结 提出传染网络框架，量化评估者偏见在多智能体LLM系统中的传播，发现同模型智能体间偏见传播系数为0.157-0.352，且增大评估委员会规模可减少72.4%的传播效应。

Comments 41 pages, 8 figures, 11 tables

MedGuards: Multi-Agent System for Reliable Medical Error Detection and Correction

MedGuards: 用于可靠医疗错误检测与纠正的多智能体系统

Congbo Ma, Hu Wang, Yichun Zhang, Farah E. Shamout

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Khalifa University（哈利法大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出MedGuards框架，通过多智能体上下文学习与置信度引导仲裁机制，无需额外训练即可检测、定位和纠正医疗文本错误，并引入关键词优先纠正评分(KPCS)评估指标。

GBC: Gradient-Based Connections for Optimizing Multi-Agent Systems

GBC：基于梯度的连接优化多智能体系统

Xiaocheng Yang, Abdulrahman Alrabah, Dilek Hakkani-Tür, Gokhan Tur

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

AI总结 提出GBC方法，通过将多智能体系统建模为计算图并引入基于梯度的连接权重，实现细粒度归因与优化，提升多智能体性能。

Comments 15 pages, 8 figures, accepted by SIGDIAL 2026 Long Papers

MMAO: A Metabolic Multi-Agent Optimizer with Endogenous Resource Allocation for Continuous and Discrete Optimization

MMAO：一种具有内源资源分配的代谢多智能体优化器，用于连续和离散优化

Jinliang Xu, Liping Ma

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

AI总结 提出代谢多智能体优化器（MMAO），通过私有一公共代谢资源循环实现内源自适应，无需手动调参，在CEC2017和TSPLIB上验证了其参数轻量、自校准的特性。

Comments 10

AdvancedShelLM: A Stateful Multi-Agent LLM Honeypot for SSH Deception

AdvancedShelLM：一种用于SSH欺骗的有状态多智能体LLM蜜罐

Muris Sladić, Eman Alibalić, Veronica Valeros, Carlos Catania, Sebastian Garcia

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

AI总结 提出AdvancedShelLM蜜罐，采用多智能体多LLM架构，通过Manager和Worker两个LLM代理提升命令理解、减少错误响应并增强欺骗性，实现永久文件系统以支持多攻击者同时观察变化文件，评估显示高通过率和有效欺骗。

Comments 18 pages

QueenBee Planner: Skill-Evolving Communication Topologies for Token-Efficient LLM Multi-Agent Systems

QueenBee Planner：面向Token高效LLM多智能体系统的技能演化通信拓扑

Congjia Tian, Yuhang Yao, Jiaming Cui

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

AI总结 提出QueenBee Planner框架，将智能体间通信拓扑视为可检索和自改进的设计技能，通过外部LLM规划器学习生成时间通信DAG，并利用执行轨迹蒸馏出设计规则，在固定工人池下实现通信结构的自我演化，降低消息数、模型调用和token成本。

LitMOF: An LLM Multi-Agent for Literature-Validated Metal-Organic Frameworks Database Correction and Expansion

LitMOF：用于文献验证的金属有机框架数据库校正与扩展的LLM多智能体系统

Honghui Kim, Dohoon Kim, Jihan Kim

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

AI总结 提出LitMOF框架，利用大语言模型多智能体从原始文献验证并修复MOF数据库中的结构错误，成功修复9227个无效条目并发现8771个新MOF，通过直接空气捕获案例证明结构错误严重影响材料筛选可靠性。

QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception

QuantV2X：一种用于协同感知的全量化多智能体系统

Seth Z. Zhao, Huizhi Zhang, Zhaowei Li, Juntong Peng, Anthony Chui, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Hao Xiang, Zhiyu Huang, Fujia Wang, Ran Tian, Chenfeng Xu, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NCSU（北卡罗来纳州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出首个全量化多智能体系统QuantV2X，通过端到端量化策略同时降低计算负载和传输带宽，在低比特约束下达到与全精度相当的精度，并显著降低延迟、提升mAP30。

Comments ECCV 2026

Agent-Native Immune System: Architecture, Taxonomy, and Engineering

智能体原生免疫系统：架构、分类与工程

Bo Shen, Lifeng Chang, Tianyuan Wei, Yunpeng Li, Feng Shi, Yichen Han, Peijie Gao, Shiyi Kuang, Xin Chang, Dehui Li

机构 * Novo Ordo for AI 纠错

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

AI总结 提出智能体原生免疫系统（ANIS），一种嵌入智能体认知循环的生物启发式内生防御架构，通过六层免疫塔、统一病毒疫苗分类和元认知自动化骨干实现运行时动态防护。

When Multi-Robot Systems Meet Agentic AI:Towards Embodied Collective Intelligence

当多机器人系统遇见智能体AI：迈向具身集体智能

Yuxuan Yan, Yuanyuan Jia, Qianqian Yang

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出具身集体智能（ECI）范式，通过共感知、共行动和共演化使机器人团队共享世界上下文、任务进度和技能经验，并以导航实验验证共享世界记忆继承的有效性。

AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems

AgentX：迈向智能体驱动的工业推荐系统自迭代

Changxin Lao, Fei Pan, Guozhuang Ma, Han Li, Huihuang Lin, Jijun Shi, Kangzhi Zhao, Kun Gai, Mo Zhou, Qinqin Zhou, Quan Chen, Ruochen Yang, Shifu Bie, Shijie Yi, Shuang Yang, Shuo Yang, Wenhao Li, Wentao Xie, Xiao Lv, Xuming Wang, Yijun Wang, Yiming Chen, Yusheng Huang, Zhongyuan Wang, Zibo Zhao, Zijie Zhuang, Baoning Xia, Chao Liu, Chaoyi Ma, Chubo He, Dawei Cong, Feng Jiang, Gang Wang, Guilin Xia, Hanwen Xu, Jiahong Xie, Jiahui Qiao, Jian Liang, Jiangfan Yue, Jing Wang, Jinghan Yang, Jinghui Jia, Kan Qin, Lei Wang, Ming Li, Peilin Song, Pengbo Xu, Qiang Luo, Ruiming Tang, Shiyang Liu, Shuxian Jin, Tao Wang, Tao Zhang, Xiang Gao, Xianghan Li, Yingsong Luo, Yiwen Ning, Yongcheng Liu, Yueyang Liu, Yuan Guo, Zhaojie Liu, Zhenkai Cui

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

AI总结 提出AgentX多智能体系统，通过闭环迭代自动生成、实施、评估推荐实验，实现工业推荐系统的自进化，突破人工瓶颈。

Comments Authors are listed alphabetically by their first name

MALLM-GAN: Multi-Agent Large Language Model as Generative Adversarial Network for Synthesizing Tabular Data

MALLM-GAN：多智能体大语言模型作为生成对抗网络用于合成表格数据

Yaobin Ling, Xiaoqian Jiang, Yejin Kim

机构 * McWilliams School of Biomedical Informatics at UTHealth Houston（UTHealth休斯顿麦威廉斯生物医学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MALLM-GAN框架，利用大语言模型模拟生成对抗网络架构，解决小样本下表格数据合成问题，实验表明其在生成高质量合成数据方面优于现有方法。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

SciFig: Towards Automating Editable Figure Generation for Scientific Papers

SciFig：面向科学论文的可编辑图形自动生成

Siyuan Huang, Yifan Zhou, Yutong Gao, Zi Yin, Juyang Bai, Xinxin Liu, Rama Chellappa, Chun Pong Lau, Cheng Peng, Sayan Nag, Shraman Pramanick

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Independant Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出SciFig多智能体框架，从科学文本自动生成可编辑的高质量方法图，通过分解规划、布局、渲染和迭代优化，在435个基准上优于基线，平均10分钟生成可编辑图形。

HAT-4D: Lifting Monocular Video for 4D Multi-Object Interactions via Human-Agent Collaboration

HAT-4D: 通过人机协作从单目视频提升4D多物体交互

Jiaxin Li, Yuxiang Wu, Zhenkai Zhang, Xinrui Shi, Haoyuan Wang, Yichen Zhao, Su Linxiang, Chenyang Yu, Mingyu Zhang, Yifan Ding, Boran Wen, Li Zhang, Ruiyang Liu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Math Magic 纠错

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

AI总结 提出HAT-4D框架，结合视觉大模型与多级人工反馈，从单目视频重建多物体的3D几何、时序动态和物理交互，解决遮挡和深度歧义，无需多相机系统。

Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages of main text and 39 pages of appendices. Project page: https://lijiaxin0111.github.io/HAT4D/

CPAgents: Agentic Composite Phenotype Generation for Cardiac Disease Association

CPAgents: 用于心脏疾病关联的智能复合表型生成

Zuoou Li, Wenlong Zhao, Kelly Yu, Weitong Zhang, Paul M. Matthews, Wenjia Bai, Bernhard Kainz, Mengyun Qiao

机构 * Department of Mechanical Engineering, University College London（伦敦大学学院机械工程系） ； CSIG Group, Tencent（腾讯CSIG组） ； Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院计算系） ； Department of Brain Sciences, Imperial College London（帝国理工学院脑科学系） ； Data Science Institute, Imperial College London（帝国理工学院数据科学研究所） ； FAU Erlangen–Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； UK Dementia Research Institute, Imperial College London（英国痴呆症研究所帝国理工学院） ； Rosalind Franklin Institute（罗莎琳德·富兰克林研究所） 纠错

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

AI总结 提出CPAgents框架，通过多智能体协作自动构建可解释的复合表型（如多项式、比值和交互形式），在群体规模心脏影像队列中显著提升疾病判别性能。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs

三狼人杀：大型语言模型中多跳心智理论的丑角角色

Avni Mittal

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

AI总结 通过引入第三阵营“丑角”（Jester），将狼人杀游戏扩展为三方博弈，测试LLM的多跳心智理论能力。实验表明，模型常做出自毁行为，而自我学习能帮助部分模型学会微妙策略。

hia-gat: A Heterogeneous Interaction-Aware Graph Attention Network For Frame-Level Traffic Conflict Risk Prediction On Freeways

hia-gat: 一种用于高速公路帧级交通冲突风险预测的异构交互感知图注意力网络

Mahshid Malazizi, Seyedmehdi Khaleghian, Mina Sartipi, Toru Hirano, Yunfei Xu, Hoang H. Nguyen

机构 * DENSO International America, Inc.（电装国际美国公司） 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HIA-GAT，一种双流异构图注意力网络，通过专用注意力路径处理纵向和横向交互，并利用冲突类型感知门控机制融合，在NGSIM数据集上实现最佳风险排名性能（AUC最高0.867），并提供可解释的车辆级冲突归因。

Pick Two: An Adversarial Animal Survival Game

选两个：一个对抗性动物生存游戏

Jack Vanlyssel, Ramsha Anwar

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

AI总结 将“选两个”谜题形式化为对抗性多智能体优化问题，通过基于智能体的模拟框架评估防御者联盟效能，发现联盟效能非加性，受交互效应和规模行为主导。

Bearing-based Circumnavigation with Collision Avoidance in Time-varying Graphs under Limited Target Information

基于方位的时间变化图中有限目标信息下的环绕与碰撞避免

Kushal Pratap Singh, Twinkle Tripathy, Anoop Jain

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对异构多智能体系统，提出仅利用局部方位信息（通过最近邻交互图）的分布式制导律，实现静止目标环绕并避免碰撞，适用于静态和时变图。

Comments 13 pages, 27 figures

Orientation Matters: Learning Radiation Patterns of Multi-Rotor UAVs In-Flight to Enhance Communication Availability Modeling

方向至关重要：学习多旋翼无人机飞行中的辐射模式以增强通信可用性建模

Martin Zoula, Daniel Bonilla Licea, Jan Faigl, Václav Navrátil, Martin Saska

机构 * Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克技术大学布拉格分校电子工程系） ； Mohammed VI Polytechnic University（穆莱·伊沙克·博格达特大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种通过校准飞行数据学习异构四旋翼无人机天线辐射模式的方法，利用球谐级数或加权平均建模，并通过线性回归解耦独立无人机的辐射模式，在真实数据集上实现4.56 dB RMS外推误差。

Comments 9 pages, 10 figures

Distributed Optimization Algorithm with Superlinear Convergence Rate

具有超线性收敛速度的分布式优化算法

Yeming Xu, Ziyuan Guo, Kaihong Lu, Huanshui Zhang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种将分布式优化问题转化为最优控制问题的新算法，利用庞特里亚金极大值原理和正向-反向差分方程，实现无需计算Hessian矩阵逆的二次信息整合，证明了算法的超线性收敛性。

Journal ref Sci China Inf Sci, 2026, 69: 199203