AI Agent

Distributed Multi Robot Lunar Cargo Transportation via Phase Decomposed Reinforcement Learning

基于相位分解强化学习的分布式多机器人月球货物运输

Ashutosh Mishra, Elian Neppel, Shreya Santra, Antoine Jonquières, Muhammad Athallah Naufal, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida

机构 * Tohoku University（东北大学） ； École Centrale de Lille（里尔中央理工学院） ； Institut Teknologi Bandung（万隆理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出相位分解强化学习框架，将月球货物运输分解为提升、运输和放置三个阶段，分别优化联合状态策略，实现分布式机器人协同运输，仿真和硬件实验验证了可靠性。

Comments 8 pages, 9 Figures, Accepted at IROS2026

3D Point World Models: Point Completion Enables More Accurate Dynamics Learning

3D点云世界模型：点云补全实现更准确的动力学学习

Skand Peri, Hung Nguyen, Chanho Kim, Li Fuxin, Stefan Lee

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出3D点云世界模型(3DPWM)，通过先补全部分点云再学习动作条件动力学，实现长时程可靠推演和精确成本评估，支持多种机器人操作任务。

Comments 21 Pages

PixelEyes: Decoupling Perception and Reasoning for Pinpoint Visual Evidence Seeking

PixelEyes: 解耦感知与推理以实现精准视觉证据查找

Dengxian Gong, Yuanzheng Wu, Haobo Yuan, Zhengdong Hu, Tao Zhang, Yikang Zhou, Shihao Chen, Quanzhu Niu, Kai Wang, Jason Li, Haochen Wang, Lu Qi, Shunping Ji, Ming-Hsuan Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） ； UTS（UTS大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； NTU（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对多轮视觉推理中目标定位失败导致轨迹冗余的问题，提出PixelEyes，通过解耦推理与感知（推理器决定查找目标，专用感知工具定位），引入掩码引导视觉搜索和语义区域广度优先搜索，构建PixelEyes-6K数据集和Pinpoint-Bench基准，显著提升定位准确性。

Comments 22pages, 10 figures

Decentralized Geometric Control for Cable-Suspended Payload Transport with Adaptive Mass Estimation

基于自适应质量估计的缆绳悬挂载荷运输的分散几何控制

Hadi Hajieghrary, Benedikt Walter, Paul Schmitt, Miguel Hurtado

机构 * MassRobotics 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出GPAC四层分层架构，通过隐式协调实现多四旋翼无中心协调运输缆绳悬挂载荷，结合几何控制、自适应质量估计和CBF安全滤波，仿真显示低计算成本下平均跟踪误差33.8厘米。

Comments Accepted to be presented at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

大语言模型支持的高速公路换道场景个性化驾驶框架

Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

机构 * Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种LLM支持的个性化驾驶框架，通过映射自然语言指令到Apollo规划参数，结合聚类和风格强度排序生成可区分的换道行为，并利用检索增强生成解释隐式指令。

A new model for long-term forecasting of Galactic cosmic rays

银河宇宙线长期预测的新模型

David Pelosi, Fernando Barão, Bruna Bertucci, Emanuele Fiandrini, Miguel Orcinha, Nicola Tomassetti

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出基于日球层带电粒子输运数值模型的银河宇宙线长期预测框架，通过希尔伯特-黄变换滤波和太阳代理参数延迟相关性，实现多物种通量准确预测，支持空间辐射监测与十年尺度预测。

Comments 21 pages, 12 Figures

Ghost in the Context: Policy-Carriage Integrity in LLM Agents

上下文中的幽灵：在决策时间装配中的政策承载失败测量

Igor Santos-Grueiro

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了在决策时间装配过程中由于状态丢失、削弱或反弹导致的政策边界跨越问题，提出SafeContext控制层以缓解风险，并展示了其在不同模型上的效果。

Comments 19 pages

MineRobot: An Actuator-Centered Kinematic Modeling and Solving Framework for Underground Mining Robots

MineRobot: 一种用于虚拟环境中地下采矿机器人运动学建模与求解的统一框架

Shengzhe Hou, Xinming Lu, Tianyu Zhang, Changqing Yan, Xingli Zhang

机构 * College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学计算机科学与工程学院） ； Shandong Lionking Software Co., Ltd.（山东狮王软件有限公司） ； College of Intelligent Equipment, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学智能装备学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出MineRobot框架，通过MRDF格式和拓扑处理流程，解决地下采矿机器人闭环运动学建模与实时求解问题，采用独立拓扑等价路径实现正逆运动学高效计算。

AI-Driven Stabilization in Power Grids through Controlling Line Admittances

通过控制线路导纳实现电网的AI驱动稳定

Sangjoon Park, Hoyun Choi, Yongsun Lee, Seungchan Jo, Jürgen Kurths, B. Kahng

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出自适应导纳控制器（AAC）算法，通过实时调整导纳调节器位置稳定电网，在真实英国电网上显著降低频率偏差并快速恢复运行，同时降低系统复杂性和成本。

Comments 13 pages, 10 figures

Journal ref Chaos, Solitons & Fractals 210, Part 2, 118672 (2026)

The Illusion of Agentic Complexity in README.md Generation: Evaluating Single-Agent vs. Multi-Agent RAG Systems

README.md生成中的代理复杂性幻觉：评估单代理与多代理RAG系统

Abu Saleh, Tesfay Welegebreal Tesfay, Phuong T. Nguyen, Juri Di Rocco, Muhammad Umar Zeshan, Davide Di Ruscio

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

AI总结 通过对比单代理、多代理和开发者引导规划三种RAG架构生成GitHub仓库README文件，发现单代理管道在词汇质量相当的情况下，令牌消耗降低86%、速度提升一倍，而多代理系统结构一致性达98%但存在规划瓶颈，开发者引导规划获得最佳文档质量。

Comments The paper has been peer-reviewed and accepted to the 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

Manifold-constrained Hamilton-Jacobi Reachability Learning for Decentralized Multi-Agent Motion Planning

流形约束的 Hamilton-Jacobi 可达性学习用于去中心化多智能体运动规划

Qingyi Chen, Ruiqi Ni, Junyoung Kim, Ahmed H. Qureshi

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出流形约束的 HJR 学习框架，通过求解流形约束下的 HJR 问题获取任务感知安全条件，并集成到去中心化轨迹优化规划器中，实现安全且任务可行的多智能体运动规划。

ATM: CID-Brokered Pre-Write Admission for Multi-Agent Code Co-Synthesis

ATM：基于CID的预写准入机制用于多智能体代码协同合成

Eagl Huang

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

AI总结 提出ATM框架，通过CID代理和适配器引导的原子化，解决多智能体LLM系统中并发写意图的准入、组合与序列化问题，支持可审计性和有限恢复能力。

Comments 40 pages, 8 figures. Source code and supplementary artifact links are described in the manuscript appendix

Managed Autonomy at Runtime: Gear-Based Safety and Governance for Single- and Multi-Agent Cyber-Physical Systems

运行时管理自主性：基于档位的单/多智能体信息物理系统安全与治理

Srini Ramaswamy, Wang Miaosheng

机构 * DNRS.ai, USA 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 提出一种离散时间控制系统，通过五个执行档位和效用门控调度，在单智能体场景中证明单调稳定性、执行安全性和最终稳定，在多智能体CPS中结合治理状态实现分布式安全保证，在UR5机器人装配单元上达到99.6%异常检测率。

Comments to be submitted to a Journal, 18 pages

From Personas to Plot: Character-Grounded Multi-Agent Story Generation for Long-Form Narratives

从角色到情节：基于角色的多智能体长篇小说生成

Aayush Aluru, Chloe Ho, Muhammad Hammouri, Kerry Luo, Myra Malik, Ryan Lagasse, Arjun Bahuguna, Vasu Sharma

机构 * Pocket FM ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学） 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MAGNET多智能体叙事引擎和ATLAS幻觉检测管线，通过角色代理和世界状态追踪，在100页故事中减少41%注释和50%幻觉，实现连贯长篇小说生成。

EgoGapBench: Benchmarking Egocentric Action Selection in Multi-Agent Scenes

EgoGapBench：多智能体场景中自我中心动作选择的基准测试

Jihyeok Jung, Jeewu Lee, Sanghyeop Kim, Chanhee Han, Seong Joon Oh

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Sogang University（成均馆大学） ； Ministry of Science and ICT（科学技术信息通信部） 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EgoGapBench基准，用于评估多智能体场景中的自我中心动作选择能力，发现多模态大语言模型表现远逊于人类，且现有自我中心数据微调无法弥合差距。

Comments 15 pages, 2 figures, 8 tables. Code and benchmark are available at https://github.com/jhCOR/EgoGapBench

Agri-SAGE: Simulation-Grounded Multi-Agent LLM for Context-Aware Agricultural Advisory Generation

Agri-SAGE：基于模拟的多智能体LLM用于上下文感知的农业咨询生成

Vedant Balasubramaniam, Geetha Charan, Manojkumar Patil, Rohit P Suresh, V Priyanka, Kodur Sai Vinay Sathvik, Y. Narahari

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru（印度科学理工学院，班加罗尔） ； BNM Institute of Technology, Bengaluru（BNM理工学院，班加罗尔） 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Agri-SAGE框架，结合检索增强的多智能体LLM推理与APSIM生物物理模拟，生成并验证农艺建议；通过十年回顾分析，三种推理方法均优于静态基线，其中思维树实现最高产量，反思法以较低计算成本达到相当效果。

HiComm: Hierarchical Communication for Multi-agent Reinforcement Learning

HiComm: 面向多智能体强化学习的分层通信

Runze Zhao, Dongruo Zhou, Sumit Kumar Jha, Nathaniel D. Bastian, Ankit Shah

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

AI总结 提出HiComm，一种基于接收者驱动的分层通信模块，通过三级解码（组-发送者-实体）将消息从非结构化向量传输转变为结构化信息检索，在降低通信量的同时提升多智能体协作性能。

Comments 23 pages, 7 tables, under review

Think-Before-Speak: From Internal Evaluation to Public Expression in Multi-Agent Social Simulation

Think-Before-Speak: 从内部评估到多智能体社会模拟中的公开表达

Kaiqi Yang, Tai-Quan Peng, Sanguk Lee, Hui Liu

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国民法大学） 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TBS框架，通过分离智能体的内部推理与公开话语生成，模拟从内部评估到公开表达的路径，并在气候政策讨论中验证其机制敏感性。

Comments 8 pages of main content, 14 pages including references and appendices, 3 figures. Accepted to the KDD'26 Workshop on SciSoc Agents & LLMs

When Less Latent Leads to Better Relay: Information-Preserving Compression for Latent Multi-Agent LLM Collaboration

少而精的潜在信息带来更好的中继：面向潜在多智能体大语言模型协作的信息保持压缩

Yiping Li, Zhiyu An, Wan Du

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种信息保持压缩方法，通过引入正交回填机制，在减少通信开销的同时保持信息完整性，提升了多智能体大语言模型协作性能。

Knowdit: Agentic Smart Contract Vulnerability Detection with Auditing Knowledge Summarization

Knowdit: 基于审计知识摘要的智能合约漏洞检测框架

Ziqiao Kong, Wanxu Xia, Chong Wang, Yue Xue, Yi Lu, Pan Li, Shaohua Li, Zong Cao, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Superior College for Engineers, Beihang University（北京航空航天大学高等工程学院） ； Bitslab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 Knowdit利用审计知识摘要和多智能体框架，通过迭代循环检测智能合约漏洞，有效识别高和中严重性漏洞，优于现有基线方法。

Comments Revised with GPT-5.4

MMAO-Dyn: A Metabolic Multi-Agent Optimizer for Dynamic Optimization

MMAO-Dyn: 用于动态优化的代谢多智能体优化器

Jinliang Xu, Liping Ma

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

AI总结 提出MMAO-Dyn，通过将代谢多智能体优化器的核心代谢控制环映射到非平稳环境，实现动态优化，在18个场景的基准测试中平均离线误差为28.07，优于多种对比方法。

Minos: A Multi-Agent Collaborative Framework for Provenance-Based Backward Tracking

Minos：一种基于溯源的反向追踪多智能体协作框架

Jiahui Wang, Zhenyuan Li, Zhengkai Wang, Xiangmin Shen, Fan Zhang

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

AI总结 提出多智能体框架Minos，利用LLM驱动推理进行基于溯源的反向追踪，通过分层上下文管理、检索增强推理和有限状态机协调四个智能体，有效缓解依赖爆炸，在5个数据集上平均召回率0.92、精确率0.64，攻击子图压缩49%。

Comments 20 pages,7 figures, accepted by ESORICS 2026

A Role-Based Multi-Agent Model for Climate Adaptation Deliberation Across Living Labs

基于角色的多智能体模型用于生活实验室间气候适应讨论

Önder Gürcan, David Eric John Herbert, F. LeRon Shultz, Christopher Frantz, Ivan Puga-Gonzalez

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

AI总结 提出一种模块化多层级智能体架构，整合基于动机的个体决策、社会影响网络和机构策略模块，以模拟气候治理中的复杂互动，支持情景探索。

Comments 4 pages, 1 figure, accepted as poster at the 21st annual Social Simulation Conference (SSC 2026)

Urban Deceleration Behavior Modes Under Scene Context: An Early-Kinematic Classifier from Argoverse 2 Multi-Agent Trajectories

场景上下文下的城市减速行为模式：基于Argoverse 2多智能体轨迹的早期运动学分类器

Eni Solomon Laughter

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

AI总结 从Argoverse 2数据集中提取减速事件，通过K-means聚类发现四种稳定模式，并利用早期运动学特征和场景上下文实现高精度分类。

Distributed Containment of a Compromised Agent through Repulsive Cages

通过排斥笼实现对被入侵智能体的分布式围堵

Luigi Petruzziello, Camilla Fioravanti, Gabriele Oliva

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

AI总结 针对无人机群等自主系统中智能体被劫持的安全问题，利用低层避碰模块在高层被入侵时仍保持活跃的特性，提出分布式围堵框架，通过防御者配置几何形状塑造排斥场以约束和引导目标，基于Stackelberg博弈和排斥笼概念实现，并证明亚线性动态遗憾界。

SVI-Bench: A Dynamic Microworld for Strategic Video Intelligence

SVI-Bench: 一个用于战略视频智能的动态微世界

Yulu Pan, Han Yi, Seongsu Ha, Md Mohaiminul Islam, Benjamin Zhang, Lorenzo Torresani, Gedas Bertasius

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SVI-Bench，一个基于团队体育动态微世界的大规模基准，通过四个层级（动态场景理解、因果推理、战略模拟、智能体合成）的9个任务评估视频智能从感知到战略规划的能力，发现模型在感知任务上表现良好但在认知层级上性能急剧下降。

Rise From The Ashes: LLM-based Static Analysis for Deep Learning Framework Bugs

从灰烬中崛起：基于LLM的深度学习框架缺陷静态分析

Shaoyu Yang, Haifeng Lin, Chunrong Fang, Xiang Chen, Wei Cheng, Jiawei Liu, Yiyu Zhang, Hongyu Liu, Zhenyu Chen

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

AI总结 提出首个基于LLM的静态分析技术Phoenix，通过结构化语义桥接中间表示建模跨语言张量流，结合多智能体工作流检测深度学习框架缺陷，已在PyTorch中发现31个新bug。

Semantic-based Internet of Embodied Intelligence: Visions and Frontiers

基于语义的具身智能物联网：愿景与前沿

Yaheng Wang, Rui Meng, Xiaodong Xu, Yiming Liu, Feiliang Song, Linyuan Hu, Huishi Song, Lexi Xu, Tony Q. S. Quek, Ping Zhang

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

AI总结 提出基于语义的具身智能物联网（SIoEI），通过语义信息统一度量解决多智能体网络中的多模态数据传输开销和逻辑推理与物理约束解耦问题，并验证其在信道鲁棒性和端到端延迟方面的优势。

Comments 7 pages, 4 figures

Why Solve It Twice? Hierarchical Accumulation of Skills for Transfer-Efficient ML Engineering

为何解决两次？面向迁移高效机器学习工程的层次化技能积累

Yongbin Kim, Yashar Talebirad, Osmar R. Zaiane

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 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HASTE层次化多智能体系统，通过三级范围（全局、领域、竞赛特定）组织跨竞赛知识，在MLE-Bench Lite基准上实现77.3%奖牌率，冷启动相比热启动减少52%迭代次数。

Comments 19 pages. Accepted to the 5th Workshop on Deep Learning for Code (DL4C), ICML 2026

A Contextual-Bandit Oversight Game with Two-Sided Informational Asymmetry

具有双边信息不对称的情境赌博机监督博弈

Yunjin Tong

机构 * Stanford Graduate School of Business（斯坦福商学院） 纠错

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

AI总结 研究AI代理运行时人类监督中的双边信息不对称问题，提出情境赌博机团队博弈模型，刻画了团队最优与短视规则之间的可避免伤害差距，并分析了动态学习与信号传递机制。