AI Agent

GS-Agent: Creating 4D Physical Worlds With Generative Simulation

GS-Agent：通过生成式模拟创建4D物理世界

Hongxin Zhang, Chunru Lin, Junyan Li, Zhou Xian, Tsun-Hsuan Wang, Chuang Gan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Genesis AI（创世纪人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在从自然语言描述创建4D物理世界。核心方法是提出GS-Agent这一端到端多智能体框架，分解任务并让多智能体与物理引擎协作。主要贡献是能有效转换自然语言为物理合理的4D世界，实现相机和灯光控制，为新范式奠基。

Agentic Designer: Progressive Multi-Agent Collaboration for Structure-Aware Interior Layout Generation

智能设计师：用于结构感知室内布局生成的渐进式多智能体协作

Zhijing Yang, Haocheng Lin, Zhihua Xu, Haojie Li, Keze Wang, Liang Lin, Tianshui Chen

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 针对室内布局生成难题，提出智能设计师这一渐进式多智能体框架，将布局生成视为迭代约束验证决策过程，通过渐进共识机制协调三个智能体，经实验验证其显著优于现有方法，提升了结构遵循和功能设计连贯性。

Comments TPAMI 2026

ExecuGraph: A Multi-Agent, Execution-Grounded Framework for Reliable Backend Code Synthesis with Large Language Models

ExecuGraph：一种用于通过大语言模型进行可靠后端代码合成的多智能体、基于执行的框架

Sai Deekshith Lekkala, Jothi Prabha Appadurai, Rohith Reddy Bellibatlu, Manpreet Singh

机构 * Department of Computer Science and Engineering (AI & ML), Kakatiya Institute of Technology and Science（卡凯蒂亚理工学院计算机科学与工程系（人工智能与机器学习）） ； Department of Computer Science and Engineering, Kakatiya Institute of Technology and Science（卡凯蒂亚理工学院计算机科学与工程系） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型后端代码合成可靠性问题，提出ExecuGraph多智能体框架，将执行验证置于核心，通过六个智能体和有向工作流协调，在多数据集评估中对比单智能体基线，验证方法有效性且能控制测量各因素贡献。

Comments Submitted to Data Science and Management

pAI-Econ-claude: A Gated Human-in-the-Loop Multi-Agent Architecture for AI-Assisted Economic Theory Development

pAI-Econ-claude：用于人工智能辅助经济理论发展的门控人在回路多智能体架构

Chen Zhu, Xiaolu Wang, Weilong Zhang

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 研究针对经济学等领域中基于大语言模型智能体输出缺乏正确性信号的可靠性问题，提出pAI-Econ-claude门控人在回路多智能体架构，经实验评估，该架构能提高可审计性，证明不可逆人类判断分配比纯智能体自主性更具信息性。

Workload-Aware Caching for Multi-Agent Systems

多智能体系统的工作负载感知缓存

Anas Mohamed, Kaizan Haque, Azal Ahmad Khan, Chetan Sharma, Shuwen Ge, Ali Anwar

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

AI总结 研究多智能体系统缓存问题，提出结合重新计算成本、DAG 依赖计数和智能体调用频率的工作负载感知逐出策略，经多基准测试评估，该策略能大幅降低延迟，接近无界缓存性能，且与其他优化方法互补。

Comments 11 pages, 6 figures

SAGE: A Socially-Aware Generative Engine for Heterogeneous Multi-Agent Navigation

SAGE：用于异构多智能体导航的社会感知生成引擎

Lan Hu, Minghui Liwang, Wenbo Zhu, Xinlei Yi, Yiguang Hong, Xianbin Wang, Zhenzhen Jiao, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * Guohao School, Tongji University（同济大学国豪书院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海智能无人系统科学中心） ； Tongji University（同济大学） ； Western University（西安大略大学） ； Aeromind Technology Co., Ltd.（深圳智元科技有限公司） ； University at Buffalo-SUNY（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

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

AI总结 针对开放人机环境中异构多智能体导航问题，提出SAGE，通过有向异构图和异构图变换器编码交互，扩散生成模块建模轨迹，无训练安全-社会能量引导机制优化轨迹，实验验证其有效性及可扩展性。

Comments 16 pages, 5 figures, and 14 tables. Includes supplementary experimental details

Conflict Resolution under Degraded Surveillance in Air Corridors Using Multi-Agent Reinforcement Learning

使用多智能体强化学习解决空中走廊降级监视下的冲突

Esrat Farhana Dulia, Syed Arbab Mohd Shihab, Caleb Adams, Ruben Del Rosario

机构 * College of Aeronautics and Engineering（航空与工程学院） ； Center for Advanced Air Mobility（先进空中交通中心） 纠错

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

AI总结 研究针对空中走廊降级监视下的冲突解决问题，开发基于深度Q网络的多智能体强化学习框架，为两类飞机训练策略，经模拟评估策略效果，揭示安全与走廊容量权衡，支持相关冲突解决策略评估。

Autonomous Topology Mutation: Safe Runtime Restructuring for Multi-Agent LLM Systems with Capability, State, and Shadow Invariants

自主拓扑变异：具有能力、状态和影子不变量的多智能体大语言模型系统的安全运行时重组

Bronislav Sidik, Chaya Levi, Nizzan Kimhi

机构 * Toga Networks (Huawei)（托加网络（华为）） 纠错

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

AI总结 研究多智能体大语言模型系统运行时无自我重组机制的问题，提出自主拓扑变异（ATM）机制，结合遥测驱动过载检测与安全不变量，经实验验证可提升任务成功率、减少隐私内存暴露并降低延迟，且相关内容已开源。

Comments 9 pages, 5 tables. Code and benchmark harness available at https://github.com/sidikbro/jiuwen_atm

OPTScientist: Multi-Agent Discovery of Typed Optimizer Programs for Transformer Pretraining

OPTScientist：用于Transformer预训练的类型化优化器程序的多智能体发现

Zhongzheng Li, Tiancan Feng, Wenhao Li, Qingsong Ran, Shikun Feng, Xiaoyuan Zhang, Yue Wang, Xiaoguang Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） 纠错

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

AI总结 研究针对深度学习优化器设计难题，提出OPTScientist多智能体框架，在类型化DSL中结合进化搜索与第二阶段机制，发现RS-MR优化器改进Transformer预训练，为自动优化器科学提供新路径。

Streaming Multi-Agent Autoregressive Diffusion Model with World State Registers

具有世界状态寄存器的流式多智能体自回归扩散模型

Sicheng Mo, Yuheng Li, Ziyang Leng, Krishna Kumar Singh, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究多智能体交互世界模型共享状态维护难题，提出WorldWeaver模型，利用跨智能体世界状态寄存器及混合变压器设计，经双智能体我的世界视频生成实验验证，该模型能提升逻辑一致性与生成质量。

Comments Project page: https://vail-ucla.github.io/worldweaver/

AINTMA: Agentic AI Architecture for Autonomous Test Management with Generative Intelligence, Secure Cloud Communication and Adaptive Quality Analytics

AINTMA：用于自主测试管理的智能AI架构，具备生成式智能、安全云通信和自适应质量分析

Vinil Pasupuleti, Shyalendar Reddy Allala, Siva Rama Krishna Varma Bayyavarapu, Shrey Tyagi, Srinivasateja Songa

机构 * International Business Machines (IBM)（国际商业机器公司（IBM）） ； Global Atlantic Financial（全球大西洋金融公司） ； Docusign（DocuSign公司） ； Salesforce Inc（Salesforce公司） ； The Home Depot（家得宝公司） 纠错

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

AI总结 研究针对现代软件质量保证需求，提出AINTMA多智能体AI系统。通过六个专门智能体及安全通信框架协调，结合生成式智能等技术。经实验评估，该系统在测试优先级、周期时间、缺陷逃逸率等方面表现出色，推进了云环境下软件质量管理。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables, Submitted to AICCONS (AIP Conference Proceedings format)

An Agentic Approach Towards Replication Package Quality Evaluation

面向复制包质量评估的智能体方法

Maximilian Alexander Amougou Mbida, Florian Angermeir

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

AI总结 提出一种多智能体方法，将开放科学指南转化为机器可验证标准，自动检查复制包质量并生成改进报告，初步评估显示高一致性和正确性。

Same Dangerous Objective, Opposite Advice: Direct Exposure versus Multi-Agent Mediation

相同危险目标，相反建议：直接暴露与多智能体调解

Linjun Li

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究通过测试发现，语言模型直接面对危险目标和经智能体转换传递指令时表现不同，存在行为反向转变及组合安全漏洞，高性能模型可用于特定自动化工作流程的用户端组件，却未明确其内部机制。

Comments 21 pages; welcome comments

HarnessX: A Composable, Adaptive, and Evolvable Agent Harness Foundry

HarnessX: 一个可组合、自适应且可演化的智能体框架铸造厂

Tingyang Chen, Shuo Lu, Kang Zhao, Weicheng Meng, Hanlin Teng, Tianhao Li, Chao Li, Xule Liu, Jian Liang, Zhizhong Zhang, Yuan Xie, Heng Qu, Kun Shao, Jian Luan

机构 * Darwin Agent Team（达尔文智能体团队） 纠错

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

AI总结 提出HarnessX，通过替换代数组合框架原语、基于AEGIS多智能体演化引擎自适应调整，并利用轨迹反馈闭环优化，在五个基准上平均提升14.5%性能。

GRADRAG: Cross-Component Prompt Adaptation for Coordinated Multi-Agent RAG

GRADRAG：用于协调多智能体RAG的跨组件提示适应

Paolo Pedinotti, Enrico Santus

机构 * Bloomberg（彭博社） 纠错

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

AI总结 研究针对多智能体RAG系统各组件孤立优化问题，提出GRADRAG框架，通过将RAG流程建模为计算图，传播评估反馈更新上游智能体，在两种检索范式基准测试中优于单步细化基线，提升了系统性能。

Comments 8 pages

MKEvolve: A Modular Multi-Agent Framework for Kernel Code Generation

MKEvolve：用于内核代码生成的模块化多智能体框架

Jason Yoo, Rajarshi Saha, Shaowei Zhu, Tao Yu, Wei Tang, Youngsuk Park

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

AI总结 针对硬件加速器内核代码生成瓶颈，MKEvolve框架通过迭代共同进化PyTorch模块分解与子模块内核，经拆分融合优化分解并以束搜索改进子内核，实验证明其在正确性、加速及减少LLM令牌使用上有优势。

Human-in-the-Loop Large Language Model Framework for Identification of Cutaneous Immune-Related Adverse Events

用于识别皮肤免疫相关不良事件的人在回路大语言模型框架

Charles Lu, Olivia Burke, Debby Cheng, Adam Kashlan, Caitlyn Duffy, Zeyun Lu, Lirit Fuksman, Jin Ning Tian, Andrew Sedlack, Priya Katyal, Eudora Lee, Ralina Karagenova, Chuck Lin, Kun-Hsing Yu, Nicole LeBoeuf, Alexander Gusev, Yevgeniy R. Semenov

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

AI总结 研究旨在通过人在回路的大语言模型框架检测皮肤免疫相关不良事件，采用检索增强等方法，相比人工审查提高了准确性、一致性并缩短审查时间，还试点了大语言模型在跨器官系统识别免疫毒性及数据提取方面的应用。

Compact Latent Coordination for Autonomous Vehicles at Unsignalized Intersections

无信号交叉口自动驾驶车辆的紧凑潜在协调

Gil Lifshits, Igal Bilik, Gilad Katz

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本古里安大学） 纠错

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

AI总结 针对无信号交叉口自动驾驶车辆协调难题提出MAPS分层DRL架构，主智能体生成编码全局策略的原型计划，工作智能体结合局部观测执行控制。实验表明MAPS能实现无碰撞导航、减少行驶时间，且原型计划泛化能力强。

Explainable Belief Harmonization under Dynamic Epistemic Partitions

动态认知分区下的可解释信念协调

Adam Kostka, Jarosław A. Chudziak

机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体信念组合中认知分区的运行时变化，提出结合回答集编程与Python的混合方法框架，能处理异构分辨率级别，保证可接受性、修复及解释完整性，经评估可实现完全违规检测和解释覆盖。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 529-543

End-to-End Learning of Safe Optimal Feedback Control in High Dimensions with Control Barrier Function Layers

基于控制障碍函数层的高维安全最优反馈控制的端到端学习

Xingjian Li, Kelvin Kan, Deepanshu Verma, Krishna Kumar, Stanley Osher, Samy Wu Fung

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

AI总结 研究在硬安全约束下高维半全局反馈控制器的学习问题，结合算子分裂与无雅可比反向传播方法，实现可扩展端到端训练并保持安全保证，证明该方法在高维多智能体非线性控制问题上的有效性。