AI Agent

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。

Predictive Lightweight MARL for Resilient Coverage in Sparse-Signaling Aerial Networks

用于稀疏信号空中网络弹性覆盖的预测轻量级多智能体强化学习

Chuan-Chi Lai, Ang-Hsun Tsai

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

AI总结 针对带宽受限无人机群的弹性覆盖问题，提出PL-MARL框架，引入运动感知推理引擎应对稀疏信号等问题，实现计算与通信权衡。仿真显示其在极端情况下能保持良好性能，验证了主动推理是鲁棒空中协调的有效方案。

Comments Accepted for publication in IEEE Wireless Communications Letters. ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

Not Birds of a Feather: Personality-Based Partner Selection in LLM Agents

并非一丘之貉：基于大语言模型代理的个性伙伴选择

Tao Wang, Hsiang-Ling Chiu, Chihang Wei, Zhonghao Hou, Yang Xiu

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

AI总结 研究大语言模型代理中基于个性的伙伴选择，在能力不变时，通过实验发现选择遵循任务刻板印象映射，非同类相吸且与人类团队绩效证据校准错误，揭示了个性选择的特点及对代理市场偏差审计的影响。

Bridging Theory and Practice in Quantum Game Theory: Optimized Implementation of the Battle of the Sexes with Error Mitigation on NISQ Hardware

量子博弈论中的理论与实践桥梁：在NISQ硬件上通过误差缓解实现性别之战的优化实现

Germán Díaz Agreda, Carlos Andres Duran Paredes, Mateo Buenaventura Samboni, Jhon Alejandro Andrade, Sebastián Andrés Cajas Ordoñez

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

AI总结 该研究在IBM Quantum的超导处理器上实验实现性别之战游戏，评估四种量子策略，引入GCM方法减轻噪声和变异性，分析模型预测收益提升，实验结果在一定误差内符合预期，证明NISQ条件下量子优势可助力量子博弈论实际应用。

Comments Accepted at "II Taller Latinoamericano en Ingenieria y Software Cuantico" (TLISC), held within CHILECON 2025, October 28-30, 2025, Valparaiso, Chile. Published version: DOI 10.1109/CHILECON66915.2025.11476221

Journal ref 2025 IEEE CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies (CHILECON), Valparaiso, Chile, 2025, pp. 1-10

Uncertainty-Aware Fusion for Resilient Distributed Radar Sensing

用于弹性分布式雷达传感的不确定性感知融合

Christian Eckrich, Maik Pfefferkorn, Rolf Findeisen, Abdelhak M. Zoubir, Vahid Jamali

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究移动智能体中FMCW雷达与静态雷达传感器融合以降目标状态估计不确定性问题，通过坐标变换等推导出CRLB，揭示更新率与量化保真度权衡，数值模拟表明选参数对降不确定性很关键。

Emergence of social hierarchies in a society with two competitive groups

在两个竞争群体构成的社会中社会等级制度的出现

Marc Sadurní, Josep Perelló, Miquel Montero

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究通过引入两个竞争群体的代理模型，揭示了社会等级制度的形成机制，发现适应度随时间衰减，最终由少数代理主导，并展示了相变行为。

Comments 20 pages with 15 figures

Journal ref Chaos, Solitons & Fractals Volume 199, Part 1, October 2025, 116660