AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
DDL2PropBank Agent：通过一种新的关系模式映射任务评估多智能体框架的开发者体验
机构 * Center for Advanced AI, Accenture（Accenture高级人工智能中心）
专题命中 多智能体 ：agent(title,title_cn)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 DDL2PropBank Agent通过新的关系模式映射任务评估多智能体框架的开发者体验，揭示了不同框架在代码复杂性和AI辅助性上的差异，Agno表现出最佳性能。
Comments ACM Submission
代理身份 URI 方案：多智能体系统的拓扑无关命名和基于能力的发现
专题命中 多智能体 ：agent(title,summary_cn)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 研究多智能体系统身份与位置绑定的问题，提出 agent:// URI 方案，通过信任根、能力路径和唯一标识符解耦身份与拓扑，实现基于能力的发现，经多维度评估，为去中心化代理身份及发现提供基础。
Comments 19 pages, 6 tables. Feedback welcome on DHT incentive models and capability mapping service design
SheetMind：一个由端到端大语言模型驱动的用于电子表格自动化的多智能体框架
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 介绍由大语言模型驱动的多智能体框架SheetMind用于电子表格自动化，其分层系统含三个智能体，经评估在SheetCopilot基准测试中执行成功率达100%、功能正确性54.8%超对手，消融研究验证配置优势，还集成到谷歌表格。
SWARM+: 用于去中心化数据感知工作负载管理的可扩展且弹性多智能体共识
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)
AI总结 提出SWARM+，一种通过分层多智能体共识实现去中心化工作负载管理的系统，在提高可扩展性和弹性的同时支持数据感知调度策略。
用于乳腺癌治疗建议的智能体系统
机构 * Spesia（斯佩西亚） ； Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo（圣保罗大学医学院） ； Laboratory of Artificial Intelligence Applied to Bioinformatics, SEPT, Universidade Federal do Paraná (UFPR)（巴拉那联邦大学人工智能应用于生物信息学实验室，SEPT） ； Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)（巴拉那天主大学）
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究评估用于乳腺癌治疗建议的智能体LLM系统，用72个真实临床病例和1147个特定病例量表，比较七种流程，最佳配置全局得分为0.594±0.025，工具使用和智能体自主性影响各异，虽能生成相关建议，但用于无监督临床使用仍不足。
Comments Under peer review. Source code available at: https://github.com/GRUPOMED4U/breast_cancer_agents_paper
用于在生活叙事中检测大五人格的微调多智能体框架
机构 * Southern Methodist University（南卫理公会大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 研究旨在从文本中准确评估人格，提出微调多智能体框架，通过掩码语言建模和心理测量监督让子智能体针对特质采用不同视角，评判大语言模型生成预测，经实验验证该方法可扩展且可解释，突出多智能体推理优势。
人格构成何时对多智能体LLM团队重要？
机构 * School of Computing & AI（计算与人工智能学院）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 研究通过操纵前沿LLM的人格特质，发现人格对多智能体团队性能的影响取决于任务结构：在编码任务中影响小，在开放协作和谈判任务中显著降低性能。
Comments Accepted to COLM 2026 (20 pages, 6 figures)
Journal ref Conference on Language Modeling (COLM), San Francisco, USA, October 6-9, 2026
一种用于自主、无需微调的临床症状检测的多智能体系统：开发与验证研究
机构 * Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对临床症状检测中信息难结构化及现有方法不足的问题，提出多智能体系统Pythia，无需人工提示工程或微调，能自主优化提取提示。通过与词汇表比较，验证其在临床记录症状提取上的有效性及推广性，优于部分传统方法。
多智能体辩论何时以及为何失败，它真的表现不佳吗？
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院高级智能项目中心） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； The University of Tokyo（东京大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究多智能体辩论（MAD）失败原因及表现，分析竞争型和寻求共识型MAD范式问题，提出协作协议ColMAD，经实验验证其在错误检测等任务上比之前协议高出10个百分点，且优于单智能体方法，凸显协议设计对MAD潜力实现的关键作用。
Comments Preprint, ongoing work
MAR3：多智能体识别、推理与反思用于参考音频视觉分割
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)
AI总结 本文提出MAR3框架，通过多智能体机制解决参考音频视觉分割中的表达难度识别、模态主导性分析及反思学习问题，提升分割精度。
Comments Accepted by ACM MM 2026
稳定性赢得时间：加密多智能体控制的重新密钥生成博弈
专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)
AI总结 研究加密多智能体控制中CKKS方案密钥恢复漏洞问题，将循环安全性建模为两阶段博弈，通过重新密钥生成防御主动操纵，确定了FHE精度等三方张力范围及有效安全点，揭示反馈回路中密码系统安全性是动态博弈。
Comments 20 pages, 3 figures. Submitted to the 17th Conference on Game Theory and AI for Security (GameSec-26)
面向智能体的面向服务计算：面向服务计算新前沿宣言
专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究LLM驱动的智能体融入复杂工作流面临的挑战，提出面向智能体的面向服务计算（ASOC）。阐述其六个基本原则，组织五维研究议程，旨在将智能体AI从零散演示转变为可靠的基于服务的系统，为新兴领域提供支撑。
Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Web Services (ICWS); Corresponding author: Prof. Amin Beheshti; DOI 10.1109/ICWS72778.2026.00163
隔离作为大语言模型智能体系统安全的头等原则：概念、分类法、挑战及未来方向
机构 * HKUST（香港科技大学） ； NYU（纽约大学） ； SWUPL（西南政法大学）
专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 探讨大语言模型智能体系统安全问题，将隔离作为头等原则，用边界中心分类法组织文献，助于识别隔离丧失位置、妥协传播方式及相关防御，还总结了故障路径，讨论挑战并勾勒研究议程。
主权企业语言模型的本体增强蒸馏与上下文审查：机制验证与负面结果的组合方法研究
机构 * AgenticOS（智能操作系统）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 研究针对受数据驻留规则约束的金融机构需求，结合本体增强蒸馏机制验证与上下文审查方法，对Qwen3.6 - 27B学生模型进行训练及测试，结果不支持模型在多方面的优势，为企业语言模型应用提供参考。
Comments 15 pages, 2 figures. Combined proof-of-mechanism and negative-results method article consolidating ontology-amplified distillation with contextuality-audit routing for enterprise agents
去中心化随机覆盖控制在未知时间变化环境中
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出一种去中心化多智能体覆盖框架，用于在未知且时间变化的环境中实现自适应覆盖。通过马尔可夫链转移模型和高斯过程，智能体根据动态重要性地图调整轨迹，提高环境适应性和探索效率。
Comments 8 pages, 6 figures
舱壁：容器逃逸漏洞的自动语义检测与修复
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 研究容器逃逸漏洞，提出舱壁框架，集成大语言模型与形式化方法，利用多智能体系统通过多维知识模式识别修复漏洞，检测管道找漏洞并生成利用程序，补丁管道验证确保修复正确。
RCWT：从大语言模型调用中的协调内容测量任务预算位移
机构 * CloudWalk, Inc.（云从科技集团股份有限公司）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 研究多智能体和内存增强大语言模型中协调内容占用任务预算的问题，提出RCWT测量协议，通过改变协调内容等控制变量进行实验，发现模型表现受影响，该测试是上下文分配预算测量原语，但非多智能体收益等完整理论。
Comments 10 pages, 1 figure
MetaInfer：一个仅基于知识的大语言模型推理引擎生成器SKILL工具包
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究针对大语言模型推理框架代码复杂、维护成本高的问题，提出MetaInfer方法，通过用户指定运行时约束，利用大语言模型驱动多智能体协作系统结合契约知识库自动生成定制推理框架，并从多视角评估，实现从显式知识生成可运行方案。
从简单奖励中揭示复杂的集体行为
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； WINDY Lab, School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院风语实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（康斯坦茨大学计算机与信息科学系） ； Centre for the Advanced Study of Collective Behaviour, University of Konstanz（康斯坦茨大学集体行为高级研究中心） ； Department of Biology, University of Konstanz（康斯坦茨大学生物系）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究多智能体强化学习中简单奖励与复杂集体行为的关系，提出两阶段EEC解释框架及智能体响应图，通过合作与竞争两个任务验证，揭示了MARL策略背后隐藏的几何结构。
Comments Accepted by IROS 2026
CityBehavEx：一个可扩展且经过实证验证的基于大语言模型的城市模拟平台
机构 * UTFPR（巴拉那联邦理工大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； University of Toronto（多伦多大学）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 CityBehavEx平台针对基于大语言模型的城市模拟器扩展成本高和验证薄弱问题，结合人类出行模型与交叉编码器，实现大规模模拟，能生成更贴合现实的出行模式，还允许用户进行多种操作及验证。
Comments 10 pages, 3 figures
用于湍流减阻的闭环壁面控制器的无梯度学习
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究湍流减阻的闭环壁面控制问题，采用进化策略（ES）在大型湍流通道上直接优化循环闭环控制器，ES控制器减阻约26%，超基于梯度的多智能体控制器及经典对立控制，且与二者在缓冲层轨迹不同、驱动相关对象有别。
SkillComm：通过增量令牌传输实现用于顺序工作流的技能驱动语义通信
专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)
AI总结 针对无线视觉智能中工作流的通信瓶颈问题，提出SkillComm框架，利用可重复使用技能状态进行工作流感知令牌优先级排序和内存辅助令牌网格重建，实验表明该框架能降低令牌传输成本并保持精度。
一族演化网络中出现的概率生成函数方程的幂律和对数周期度尾
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 研究一族演化网络模型的概率生成函数方程，通过对超临界高尔顿 - 沃森过程自包含局部分析，确定其极限度分布系数尾，解决了Feng等人的两个猜想，包括幂律阶及乘性周期形式。
Comments 21 pages
群体行为与观点动态
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 研究多智能体系统中集体运动与观点动态的关系，提出耦合模型，空间动力学由吸引 - 排斥作用控制，内部动力学用德弗安特型观点模型描述，揭示了置信阈值和吸引强度对观点簇及群体分布的影响，对相关研究有重要意义。
TRAIL：一个用于可配置人机协作实验的平台
机构 * School of Education, University of California, Irvine（加州大学伊文斯分校教育学院）
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究人工智能队友设计属性对团队的影响，TRAIL平台将大五人格等与多种实验方法结合，在课堂部署中实现纵向链式实验、文本相似性分析等，发现不同人格代理对团队有不同影响。
一种可靠的自组织分布式复杂网络用于智能代理通信
专题命中 多智能体 ：agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于强化学习的自组织分布式复杂网络，通过智能代理之间的协作建立通信集群，实现动态环境下的高效通信和能量节约。
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