AI Agent

When Ethics and Payoffs Diverge: LLM Agents in Morally Charged Social Dilemmas

当伦理与收益相悖时：道德两难情境下的大语言模型智能体

Steffen Backmann, David Guzman Piedrahita, Terry Jingchen Zhang, Emanuel Tewolde, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究道德要求与利润激励冲突时LLMs在道德两难博弈中的行为，引入\msim评估九个模型，通过ATEs估计因果效应、分析推理轨迹，发现模型道德行为有情境脆弱性，揭示了部署风险。

Autonomous disproofs of the sum-product conjecture over $\mathbb R$ with GPT-5.5 Pro

使用GPT-5.5 Pro对实数上的和积猜想进行自主反证

Yichen Huang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文借助GPT-5.5 Pro构建智能体，通过三阶段提示管道，对实数上的和积猜想进行自主反证，8次试验中7次成功生成正确证明，每次试验平均用132.4k推理令牌，还发布相关内容供重现研究。

VTM-Nav: Harnessing Cross-Episode Experience for Object-Goal Navigation with Hierarchical Visual-Topological Memory

VTM-Nav：用于跨情节对象目标导航的分层视觉拓扑记忆

Xiaoran Xu, Yupeng Wu, Tianyu Xue, Yifan Xu, Xuanran Dong, Xiaoshan Yang, Changsheng Xu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究跨情节对象目标导航问题，提出无训练的VLM导航框架\method，其带有分层视觉拓扑记忆，通过粗到细匹配检索经验，在三个基准测试中性能最佳，证明跨数据集结构化视觉拓扑经验复用有效且鲁棒。

Action Flow Matching for Continual Robot Learning

动作流匹配用于持续机器人学习

Alejandro Murillo-Gonzalez, Lantao Liu

机构 * Indiana University–Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过动作流匹配方法提升机器人持续学习的效率与适应性，实现动态模型的在线对齐与高效学习。

Comments Robotics: Science and Systems 2025

Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems, 2025

Bayesian Optimal Sample Design for Surveys with Heteroscedasticity

异方差调查的贝叶斯最优样本设计

Jonathan Mendelson, Michael R. Elliott

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对异方差总体分层抽样，开发贝叶斯最优样本分配方法，解决现有理论需已知设计参数的问题，通过在特定模型下优化设计并与其他方法比较，发现所提方法性能良好，还应用于分析公共慈善机构收入。

Comments 52 pages, 5 figures, 15 tables

From biodiversity modelling to conservation action: a spatial indicator for prioritising tropical forest protection, restoration, and management

从生物多样性建模到保护行动：一种用于优先考虑热带森林保护、恢复和管理的空间指标

Maïri Souza Oliveira, Maxime Lenormand, Sandra Luque

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对热带森林保护规划问题，开发综合空间指标，结合生物多样性与土地利用数据，以哥斯达黎加为例进行分析，揭示生物多样性 - 压力相互作用的空间组织，为保护规划提供决策支持工具。

Comments 35 pages, 7 figures + Appendix

StateFormer: A Multivariate Transformer for Learning History-Dependent Battery State Dynamics and Long-Horizon Health Forecasting

StateFormer：用于学习历史相关电池状态动态和长期健康预测的多变量变压器

Zhe Bai, Stephen Harris

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出多变量变压器StateFormer，用于预测大规模电池系统退化动态。它能跨时间尺度学习，在统一框架中表征多种电池过程，在合成与真实数据集上预测准确，性能不受噪声和温度影响，弥合实验室与现场差距，为电池相关决策提供智能。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables

Geometric 2D Scene Graph Generation

几何二维场景图生成

Christoph Jahn, Urs Waldmann, Bastian Goldluecke

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰股份公司） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（康斯坦茨大学计算机与信息科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对消费品生产及机器人装配中部件装配关系表示问题，提出不依赖语义数据、可处理小数据集的方法。利用Faster R-CNN输出经处理生成邻接矩阵，输入基于aGCN架构的暹罗网络表征连接，在玩具模型部件数据集上验证了该方法。

Comments Accepted at the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence ICAART 2026, Marbella, Spain

Journal ref Jahn, C., Waldmann, U. and Goldluecke, B. (2026). Geometric 2D Scene Graph Generation. In Proceedings of the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - ICAART 2026

Music-JEPA: Learning a World Model of Sound from Action

Music-JEPA：从动作中学习声音的世界模型

Ziyu Wang, Kun Fang, Yann LeCun

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究提出Music-JEPA，将音乐构建为动作条件系统，用JEPA学习钢琴声音世界模型，在离线状态下用配对数据训练。实验表明模型能捕捉音乐动作与声音关系，其表示支持下游任务并能通过规划实现钢琴转录。

Approximation Algorithms for Inventory Problems with Decomposable Submodular Ordering Costs

具有可分解次模排序成本的库存问题的近似算法

Retsef Levi, Georgia Perakis, Emily Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究可分解次模排序成本函数族下的SJRP，提出通过新颖注水过程舍入线性规划松弛解的算法，实现O(k)近似，固定k时为该类次模排序成本提供首个常数因子保证，扩展了有保证的成本函数类别。

Comments 2 figures

Designing Eco-Efficient Biowaste Valorisation Systems: Effects of Transport Distance and Facility Scale

设计生态高效的生物垃圾回收利用系统：运输距离和设施规模的影响

Christian Ottini, Gwenola Yannou-Le Bris, Sandra Domenek, Felipe Buendia

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究欧洲生物垃圾处理策略，开发统一框架量化运输限制和处理能力对生物垃圾回收利用系统的影响，评估堆肥和AD的三种设施规模，通过建模揭示规模与运输的非线性权衡，为基础设施规划提供定量指导。

Journal ref Chemical Engineering Transactions, 2026, 124, pp.325-330

A Dual Path Framework with Hotspot Guided Fusion for Three Dimensional CT to PET Synthesis in Head and Neck Cancer

一种用于头颈癌三维CT到PET合成的热点引导融合双路径框架

Mohd Maaz Khan, Oluwaseyi Oderinde

机构 * Advanced Molecular Imaging in Radiotherapy (AdMIRe) Research Laboratory, School of Health Sciences, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA（高级分子影像在放射治疗（AdMIRe）研究实验室，健康科学学院，普渡大学，西拉法叶，IN，47907，美国） ； Department of Radiation Oncology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA（放射肿瘤学部，印第安纳大学医学院，印第安纳波利斯，IN，46202，美国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对头颈癌，提出从CT扫描合成PET图像的双路径框架，由回归U-Net和条件生成对抗网络组成，经热点引导融合输出，可提供代谢信息辅助成像和临床决策，重建PET体积有一定误差指标，能定位病变但高代谢区有SUV低估。

Comments 25 pages, 11 figures

TENT: A Declarative Slice Spraying Engine for Performant and Resilient Data Movement in Disaggregated LLM Serving

TENT：一种用于高性能和容错数据移动的声明式切片喷射引擎

Feng Ren, Ruoyu Qin, Teng Ma, Shangming Cai, Zheng Liu, Chao Lei, Dejiang Zhu, Ke Yang, Zheming Li, Jialei Cui, Weixiao Huang, Yikai Zhao, Yineng Zhang, Hao Wu, Xiang Gao, Yuhao Fu, Jinlei Jiang, Yongwei Wu, Mingxing Zhang

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 TENT通过解耦传输意图与物理执行，统一异构互连技术为动态资源池，实现高效、容错的数据传输，提升LLM推理和RL流水线性能。

Decentralized Multi-Agent Swarms for Autonomous Grid Security in Industrial IoT: A Consensus-based Approach

去中心化多智能体群组用于工业物联网自主网络安全：基于共识的方法

Samaresh Kumar Singh, Joyjit Roy, Chirag Agrawal

机构 * st Samaresh Kumar Singh（第一作者） ； nd Joyjit Roy（第二作者） 纠错

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

AI总结 本文提出基于共识的去中心化多智能体群组架构，用于提升工业物联网网络安全，实现快速响应和高准确率检测恶意活动。

Comments 9 pages, 8 figures, and Submitted to IEEE SoutheastCon 2026

AgentFAIR: A Multi-Agent Collaborative Framework for FAIRness Evaluation of Geospatial Datasets

AgentFAIR：用于地理空间数据集公平性评估的多智能体协作框架

Ming Chen, Pranav Pai

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 研究地理空间数据集公平性评估难题，提出AgentFAIR多智能体框架，结合结构化元数据提取与特定子原则语言模型评估器，给出各项评估结果，支持可审计性与可行性，不过受限于多种因素对准确性和泛化性声明有约束。

Exploring Robust Multi-Agent Workflows for Environmental Data Management

探索环境数据管理的鲁棒多智能体工作流

Boyuan Guan, Jason Liu, Yanzhao Wu, Kiavash Bahreini

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 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 本文提出EnviSmart系统，通过知识架构和角色分离的多智能体设计提升环境数据管理的可靠性和效率，验证了多智能体工作流在处理复杂环境数据任务中的优势。

Comments Accepted at PEARC 2026. 10 pages, 4 figures

Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG

迈向可信且经济高效的数据集成：从朴素检索增强生成到智能体检索增强生成

Chuangtao Ma, Arijit Khan

机构 * Aalborg University, Denmark（丹麦奥胡斯大学） ； Bowling Green State University, USA（美国布恩威尔州立大学） 纠错

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

AI总结 探讨大语言模型和人工智能智能体在企业数据集成中面临的挑战，介绍从经典RAG到智能体RAG的演变，研究经济高效集成的优化策略，为构建可靠、可解释和可扩展的数据集成系统指明方向。

Comments To Appear in the IEEE Data Engineering Bulletin

Embodiment-Induced Coordination Regimes in Tabular Multi-Agent Q-Learning

体感诱导的表格多智能体Q学习协调模式

Muhammad Ahmed Atif, Nehal Naeem Haji, Mohammad Shahid Shaikh, Muhammad Ebad Atif

机构 * Dhanani School of Science and Engineering（丹尼尼科学与工程学院） 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 该研究通过表格化网格世界验证集中价值学习在多智能体Q学习中的协调效果，发现其在不同运动模式和角色下效果不一，协调性可能因体感限制而成为负担。

Multi-Agent Debate and Visual Information Extraction for SeePhys Pro: A 1st-Place Technical Report from ICML 2026 AI4Math Track 3 Challenge

用于SeePhys Pro的多智能体辩论与视觉信息提取：ICML 2026 AI4Math赛道3挑战赛的第一名技术报告

Jiseok Kwak, Suhyeon Jo, Taewoo Kim, Yeongmin Kim, Byeonghu Na, Il-chul Moon

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

AI总结 针对回答含图像的大学物理问题的SeePhys Pro任务，提出两阶段框架，包括视觉信息提取和多智能体辩论推理阶段，提高了准确率，在挑战赛中获第一名，分析得出编排收益及图形辅助价值与问题图像占比相关的结论。

Multi-Agent System-driven Digital Twins for predictive maintenance: architectures, technologies and open research challenges

多智能体系统驱动的数字孪生用于预测性维护：架构、技术和开放研究挑战

Korota Arsène Coulibaly, Mohamed Hamlich

机构 * USMBA（巴马科阿卜杜勒·瓦希德·托马西大学） 纠错

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

AI总结 探讨多智能体系统与数字孪生交叉点，聚焦资源受限环境下预测性维护。通过分析547篇论文建立分类法、识别瓶颈，提出在微控制器部署AI、多节点协调及分层编排数字孪生等问题，揭示现有系统未满足工业5.0要求。

Comments 33 pages, 5 figures, 4 tables, paper submitted to Internet of Things Journal(Elsevier)

The Coordination Gap: Multi-Agent Alternation Metrics for Temporal Fairness in Repeated Games

协调差距：多智能体交替度量在重复游戏中的时间公平性

Nikolaos Al. Papadopoulos, Ismael Tito Freire, Marti Sanchez-Fibla, Konstantinos E. Psannis

机构 * Department of Applied Informatics, University of Macedonia, Egnatia 156, Thessaloniki 54636, Greece（马其顿大学应用信息学院，Egnatia 156，希腊塞萨洛尼基 54636） 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Perfect Alternation作为参考协调模式，设计了六种交替度量指标，揭示传统度量在时间结构敏感性上的不足，表明高总体收益可能伴随差的协调性。

Comments 15 pages, 5 figures, 4 tables, 1 supplementary pdf. Submitted to Complexity

IDSTune: A Multi-Agent Collaborative Framework for Integrated Database System Tuning

IDSTune：一种用于集成数据库系统调优的多智能体协作框架

Yiyan Li, Guanli Liu, Renata Borovica-Gajic, Haoyang Li, Zihang Qiu, Xinmei Huang, Andreas Kipf, Cuiping Li, Hong Chen

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

AI总结 针对现有数据库调优方法未考虑组件相互依赖性及不足以处理多样工作负载等问题，提出IDSTune框架，通过大语言模型驱动多智能体协作联合优化多个配置组件，经实验验证其性能提升显著且调优速度快，适应性强。

Effect of Graph Gluing on Consensus in Networked Multi-Agent Systems

图粘合对网络多智能体系统共识的影响

Rohollah Moghadam, Santosh Kandel

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

AI总结 研究图粘合操作对多智能体网络系统性能的影响，分析连接策略与代数连通性之间的关系，通过仿真验证理论成果。

One Hand Watches The Other: Dynamic Multi-Agent Cooperation for Sample-Efficient Bimanual Manipulation in Dynamic Environments

一只手注视着另一只手：动态环境中用于高效样本双机器人操作的动态多智能体协作

Jan Ole von Hartz, Abhinav Valada, Joschka Boedecker

机构 * University of Freiburg（弗莱堡大学） 纠错

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

AI总结 研究动态环境中双机器人操作问题，提出轻量级DynaMAC框架，将相对手臂视为动态任务参数，解决因果限制，保留多流策略优势。通过DynaBench基准测试，性能远超基线，能零样本泛化，简化数据收集，为人机协作助力。

Reliability-Contagion Feasibility in LLM Multi-Agent Networks

大语言模型多智能体网络中的可靠性传播可行性

Ruiwu Niu, Xincheng Shu, Ying Zhao

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

AI总结 研究大语言模型多智能体网络中错误主张传播问题，制定校正感知网络模型并结合多数投票基准，推导早期入侵条件等，通过模拟和实验得出相关结果，为在可靠性和传播约束下选择连通性提供依据。

IDEAgent: Agentic Quality-Diversity Search for Research Idea Generation

IDEAgent：用于研究想法生成的智能体质量多样性搜索

Varun Gumma, Navonil Majumder, Soumitra Sinhahajari, Soujanya Poria

机构 * DeCLaRe Lab, Nanyang Technological University（声明实验室，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型在生成研究想法时质量与多样性独立导致的局限，提出将研究构思视为质量多样性搜索。介绍多智能体框架IDEAgent，通过多目标反馈驱动质量，轻量级记忆等实现多样性，开发Yield指标评估，实验表明其性能优于基线，还证实修复改进对质量提升的重要性并开源。

Comments Under Review

Systematic Literature Reviews With Two Multi-Agentic Systems And Human-In-The-Loop

基于两个多智能体系统和人在回路的系统文献综述

Zexin Ren, Zixuan Zhao, Qiyun Li, Yawen Wu, Lanjing Wang, Renjie Luo, Yi Xu, Qing Guo, Jin Shi, En Xie, Feifang Hu, Qian Shi

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对临床试验系统文献综述传统方法的不足，提出含人在回路的两个多智能体系统，筛选MAS用多LLM智能体等提高准确性，提取MAS结合多种手段确保准确与可扩展，重现网络荟萃分析得出新临床结论。

KaPilot: LLM-Assisted Generation of Kani Specifications for Unsafe Rust Verification

KaPilot：用于不安全Rust验证的大语言模型辅助Kani规范生成

Minghua Wang, Yuxi Ling, Mingzhi Gao, Yuwei Liu, Lin Huang

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

AI总结 研究针对不安全Rust内存安全验证规范编写难题，提出KaPilot多智能体框架，经轻量级分析、智能体协作及循环优化、策略筛选确定最佳规范，评估显示其在规范生成成功率和质量上优于AutoSpec。

Towards Reducing Foreign Language Anxiety Using Level-Appropriate Embodied Conversational Agents

使用水平适配的具身对话代理降低外语焦虑

Krishan Rajaratnam, Wenbin Gan, Yuan Sun

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

AI总结 研究针对外语焦虑影响二语习得问题，提出基于欧洲共同语言参考标准的多智能体具身对话系统，通过“生成-评估-再生”循环适配用户水平。小样本试点研究表明该系统生成的对话句子更适配学习者，虽未显著降低焦虑，但提供了相关见解。

Comments 8 pages, 6 figures, published in the proceedings of EDULEARN26

Journal ref K. Rajaratnam, W. Gan, Y. Sun (2026) TOWARDS REDUCING FOREIGN LANGUAGE ANXIETY USING LEVEL-APPROPRIATE EMBODIED CONVERSATIONAL AGENTS, EDULEARN26 Proceedings, Article 1459

When LLMs Over-Answer: Measuring and Mitigating Quality Issues in LLM-Based Hardware Description Language Question Answering

当大语言模型过度回答时：测量和缓解基于大语言模型的硬件描述语言问答中的质量问题

Ziteng Hu, Jiachi Chen, Wenhao Lv, Huan Zhang, Yingjie Xia

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

AI总结 研究基于大语言模型的硬件描述语言问答质量问题，收集相关问答帖子构建数据集并开展用户研究，发现LLMs存在过度回答倾向。据此提出多智能体框架，用特定指标评估答案质量，该框架有效提升了主流LLMs的回答质量。