AI Agent

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。

Mechanical Conscience: A Mathematical Framework for Dependability of Machine Intelligence

机械良知：机器智能可信赖性的数学框架

Munkhdelgerekh Batzorig, Purevbaatar Ganbold, Kyungbin Park, Pilkong Jeong, Kangbin Yim

机构 * Department of Information Security Engineering, Soonchunhyang University（信息安全工程系，Soonchunhyang大学） ； Department of Mobility Convergence Security, Soonchunhyang University（移动融合安全系，Soonchunhyang大学） 纠错

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

AI总结 提出机械良知（MC）概念，通过轨迹级规范过滤最小化修正基线策略，降低累积偏离，并处理认知不确定性，实现单智能体与分布式智能系统的可信赖性。

Comments 9 pages, 2 figures. Preprint

B2X Networks: Joint Design of Communication and Control for Embodied Intelligence

B2X网络：具身智能的通信与控制联合设计

Yuanwei Liu, Xu Gan, Zhaolin Wang, Chongjun Ouyang, Hao Jiang, Zongyao Zhao, Kaibin Huang, Robert Schober

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

AI总结 提出脑-体-万物（B2X）网络概念，通过分布式与集中式脑架构，重新设计上下行通信以平衡传输性能与控制质量，实现无线网络与具身智能的融合。

Evolving Intelligent Complex Systems via Intellicise Networks: Architecture, Technologies, and Pathways

通过智能网络演化智能复杂系统：架构、技术与路径

Ping Zhang, Rui Meng, Xiaodong Xu, Song Gao, Zixuan Huang, Yaheng Wang, Yinqiu Liu, Ruichen Zhang, Yiming Liu, Kaiwen Yu, Yaping Sun, Han Meng, Haonan Tong, Huishi Song, Qianqian Yang, Shuoyao Wang, Lexi Xu, Qinghe Du, Geng Sun, Jiawen Kang, Gang Wu, Yiqing Zhou, Haixia Zhang, Zesong Fei, Aimin Hao, Ming Li

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

AI总结 本文提出基于智能网络的跨域智能通信网络架构，融合信息论、系统论等理论，通过语义提取、意图理解、生成式AI等技术，实现复杂系统的自配置与自优化，并给出具身智能通信案例。

Comments 23 pages, 12 figures

Robots Ask the Way: Communication-Enabled Social Navigation

机器人问路：支持通信的社交导航

Valentino Sacco, Luca Scofano, Indro Spinelli, Fabio Galasso

机构 * Sapienza University of Rome（罗马大学） 纠错

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

AI总结 提出CommNav任务，让机器人通过主动与居民通信获取信息来定位目标个体，在Habitat 3.0c环境中评估，通信模块使导航成功率提升10个百分点，且对自然语言鲁棒。

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

Vehicle Routing Problem Meets Large Language Models: An Overview and Perspectives

车辆路径问题遇上大语言模型：综述与展望

Xianchao Xiu, Chong Shen, Yanjiao Zhu, Wanquan Liu

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

AI总结 综述大语言模型在车辆路径问题中的应用，涵盖模型构建、算法设计、协调工具等角色，并讨论基准测试与实验。

Comments working in process

The Equivalence Problem for Generalized Airy Operators

广义Airy算子的等价问题

Yichuan Cao, Ruyong Feng, Yunfei Li, Ruichen Qiu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文建立了同类型广义Airy算子等价的度障碍，并回答了Katz在1987年提出的问题，主要结果通过人机协作获得。

Comments 17 pages

Emotion-Aware Classroom Quality Assessment Leveraging IoT-Based Real-Time Student Monitoring

基于物联网的实时学生监控情感感知教室质量评估

Hai Nguyen, Hieu Dao, Hung Nguyen, Nam Vu, Cong Tran

机构 * Posts and Telecommunications Institute of Technology (PTIT)（邮电技术学院（PTIT）） 纠错

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

AI总结 本文提出一个高吞吐量的多智能体情感计算框架，通过实时监控学生情绪状态提升课堂教学质量，利用教室情绪数据集验证了系统在实时处理和情感分类中的有效性。

RC-GeoCP: Geometric Consensus for Radar-Camera Collaborative Perception

RC-GeoCP：雷达-相机协同感知的几何一致性

Xiaokai Bai, Lianqing Zheng, Runwei Guan, Siyuan Cao, Songkai Wang, Huiliang Shen

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Thrust of Artificial Intelligence, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出首个4D雷达与相机协同感知框架RC-GeoCP，通过雷达锚定几何一致性解决深度模糊和空间分散导致的错位，实现高效通信与全局一致表示。

Comments 11 pages, 6 figures, 9 tables

Beyond the Prompt: Jailbreaking Function-Calling LLMs via Simulated Moderation Traces

超越提示：通过模拟审核轨迹越狱函数调用大语言模型

Junlong Liu, Haobo Wang, Weiqi Luo, Xiaojun Jia

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

AI总结 针对函数调用大语言模型的结构性漏洞，提出基于模拟审核轨迹的黑盒攻击框架SMT，通过多轮交互绕过安全约束，在多个商业模型上实现高攻击成功率。