AI Agent

MAPLE-Guard: Memory-Aware Link Enforcement Against Memory-Link Poisoning in Multi-Agent Systems

MAPLE-Guard：多智能体系统中针对内存链接投毒的内存感知链接执行防御机制

Wenjun Xiong, Yijin Zhou, Jiaqian Wang, Shangding Gu, Bo Tang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Ying Wen, Muning Wen

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

AI总结 MAPLE-Guard通过在多智能体系统内存生命周期的关键环节设置防御关卡，大幅降低内存链接投毒攻击的成功率，提升多智能体防御成功率，填补了现有防御的空白。

Comments 27 pages, 14 figures, 9 tables. Includes examples that may be misleading or harmful. Code: https://github.com/xiong-wenjun/MAPLE-Guard

From Monoliths to Swarms: A Study of Attack Surface Evolution in the Transition to Multi-Agent Web Systems

从单体到群体：多智能体Web系统转型中的攻击面演化研究

Yashaswi Malla, Sandra Siby

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

AI总结 本文针对从单智能体到多智能体Web系统转型的安全问题，提出MAS攻击向量分类法，构建WebMASLab测试平台，发现新型电话环路攻击对多数前沿多智能体模型威胁显著，提示防御通用性有限，揭示多智能体架构的新型安全风险。

PhysAgent: A Multi-Agent Framework for Reliable Remote Heart Rate Estimation

PhysAgent：用于可靠远程心率估计的多智能体框架

Yehui Yang, Bo Zhao, Junzhe Cao, Hui Ma, Yue Sun, Wenjin Wang, Zitong Yu

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

AI总结 PhysAgent是一种推理时多智能体候选验证框架，以多个基础rPPG估计器输出为待验证生理假设，结合Qwen3-VL-4B多模态大语言模型推理与确定性融合，提升远程心率估计的稳定性与可靠性。

Resilient Consensus-Based Target Tracking under False Data Injection Attacks in Multi-Agent Networks

多智能体网络中针对虚假数据注入攻击的弹性共识型目标跟踪

Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian

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

AI总结 本研究针对多智能体网络的虚假数据注入攻击，提出整合近常速度模型与饱和滤波的共识估计算法，搭配动态检测隔离机制，提升了分布式目标跟踪的精度与弹性。

Disentangled Control of Multi-Agent Systems

多智能体系统的解耦控制

Ruoyu Lin, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校 电气工程与计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学 电气与计算机工程系） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通用多智能体控制合成框架，适用于具有收敛保证的广泛问题，包括具有时间变化目标函数的问题。该框架实现去中心化而不引入智能体间的动态耦合，自然支持多目标机器人和实时实现。

MNC: Scope-Bound Semantic Declassification for Private LLM-Agent Communication

MNC：面向私有大语言模型智能体通信的范围受限语义解密

Jinghan Xu, Longze Fan, Zeyuan Wang, Xinjin Li, Hankai Liu

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM系统的隐私泄露问题，提出范围受限语义解密协议MNC，通过绑定披露范围实现授权信息传递，阻止未授权操作，为私有LLM智能体系统提供实用通信边界。

Securing Agentic AI: From Per-Action Checks to Trajectory Assurance

安全智能体AI：从单步行动检查到轨迹保障

Alireza Lotfi, Subangkar Karmaker Shanto, Imtiaz Karim, Elisa Bertino

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

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

AI总结 该研究围绕自主智能体安全领域，梳理了单智能体、多智能体及宏观层面的各类安全挑战，提出安全需成为智能体架构等的可验证属性，为可信自主智能体部署提供路线图。

Comments 6 pages. Accepted to the ACM AI Leadership Summit 2026 (Visionary Track)

Imprecise Belief Fusion Improves Multi-agent Social Learning

不精确信念融合提升多智能体社会学习

Zixuan Liu, Jonathan Lawry, Michael Crosscombe

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

AI总结 该研究提出带不精确融合算子的多智能体社会学习模型，发现对错误信念有强初始偏差的群体，一定程度的信念融合不精确性可提升学习准确性。

Journal ref Zixuan Liu, Jonathan Lawry, Michael Crosscombe, Imprecise belief fusion improves multi-agent social learning, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 664, 2025, 130424, ISSN 0378-4371,

SLMs as Multi-Agent Routers: A Progressive SFT and Reinforcement Learning Approach

小型语言模型（SLMs）作为多智能体路由器：一种渐进式监督微调与强化学习方法

Gayathri V Kondapalli, Alexander Ng, Hirsh Pithadia, Rahul Monish, Harvey Yorke, Amir Kayhani

机构 * Valyu AI ； University of Warwick（华威大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出用小型语言模型（SLM）结合渐进式监督微调与强化学习的方法，解决多智能体路由中仅基于意图选择的局限，在智能体-查询不匹配子集及总体NDCG@10指标上均优于仅基于意图路由的大语言模型基线，且选择延迟更低。

From AI Technical Debt to Agentic Technical Debt: A Systematic Mapping of Root Causes and Manifestations in Agentic AI Systems

从AI技术债务到智能体技术债务：智能体AI系统中根本原因与表现形式的系统映射

Muhammad Tukur, Hayatullahi B. Adeyemo, Tao Chen, Nour Ali, Anis Zarrad, Marco Agus, Rick Kazman, Rami Bahsoon

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） ； Bournemouth University（伯恩茅斯大学） ； Brunel University London（伦敦布鲁内尔大学） ； HBKU（哈迈德·本·哈利法大学） ； University of Hawaii（夏威夷大学） 纠错

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

AI总结 本文针对智能体AI系统引入智能体技术债务（AgTD）概念，通过转换方法建立AITD到智能体表现的系统映射，明确其影响并提出管理框架与研究议程。

Comments 32 pages, 7 figures, 7 tables, submitted to IEEE Transactions on Software Engineering

Skillsets on the Chain: A Blockchain-based Zero-Trust Framework for Agentic AI Networking

链上技能集：一种基于区块链的智能体AI网络零信任框架

Yayu Gao, Yong Xiao, Hao Hu, Xubo Li, Zhiwei Liu, Yingyu Li, Guangming Shi, Ping Zhang

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

AI总结 针对智能体AI网络的声明与能力不一致及安全漏洞问题，提出双层区块链零信任框架TrustAgentNet，通过技能集链与协作链保障安全，实验验证其开销低、准确率高且能自主恢复。

Comments Accepted at IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking

VFEAgent: A Multimodal Agent Framework for End-to-End Automated Finite Element Analysis

VFEAgent: 面向端到端自动化有限元分析的多模态智能体框架

Jiachen Zhang, Junyi Lao, Chenghao Liu, Siyuan Liu, Shixin Wu, Linsen Zhang, Boyu Wang, Songfang Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 提出VFEAgent多智能体系统，通过多模态视觉-语言流水线和验证优先的代码合成框架，实现从输入图像和问题描述到有限元建模与仿真的端到端自动化。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables. Equal contribution: Jiachen Zhang and Junyi Lao. Corresponding author: Songfang Huang. Preprint

HetGPS: Scalable Graph Multi-Agent Reinforcement Learning with Physics-Anchored Adaptive Safety for EV Charging

HetGPS：面向电动汽车充电的、带物理锚定自适应安全机制的可扩展图多智能体强化学习

Xiangwei Wang, Nanduni Nimalsiri, Yu Xia, Peng Wang, Saman Halgamuge

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

AI总结 该研究提出HetGPS混合图控制框架，结合学习图风险与物理锚定校正，实现可扩展的电动汽车充电多智能体协调，降低电压违规率并提升离网成功率，模型规模与车队无关且可跨系统零样本迁移。

Meflex: A Multi-agent Scaffolding System for Entrepreneurial Ideation Iteration via Nonlinear Business Plan Writing

Meflex：一种基于非线性商业计划写作的多智能体支架系统，用于创业构想迭代

Lan Luo, Dongyijie Primo Pan, Junhua Zhu, Muzhi Zhou, Pan Hui

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

AI总结 Meflex通过非线性商业计划写作支架系统，支持创业构想的迭代发展，提升反思与元反思能力，降低认知负担。

Comments In Proceedings of The First Reflection in Creative Experience (RiCE) Workshop (RiCE W1) arXiv:2607.24558

FedJigsaw: Multi-Agent Collaborative Model Reassembly for Decentralized Heterogeneous Federated Learning

FedJigsaw：面向去中心化异构联邦学习的多智能体协作模型重组

Jifeng Chen, Haibo Zhang, Yawen Chen

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

AI总结 FedJigsaw是面向去中心化异构联邦学习的多智能体协作模型重组框架，通过AttenAssemble、SymbioArchitect、CoRe-Tune机制实现个性化模型构建，性能优于现有基线且延迟与内存开销更低。

HyperAgent4POI: Dynamic Semantic Message Passing on Multi-Agent Hypergraphs for Missing-Modality Recommendation

HyperAgent4POI：面向缺失模态推荐的多智能体超图上的动态语义消息传递

Jinze Wang, Yuze Liu, Tiehua Zhang, Jiong Jin, Zhu Sun

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

AI总结 HyperAgent4POI通过动态语义消息传递在多智能体超图中补全缺失模态，在三个LBSN数据集上较15个基线实现排序提升，60%模态缺失率下NDCG@20平均提升8.2%，且推理效率高。

Microscopic dynamics of consensus formation in multi-agent LLM Naming Games

多智能体大语言模型命名博弈中共识形成的微观动力学

Cristiano De Nobili, Vijayasri Iyer, Alessandro Codello, Raffaella Burioni

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

AI总结 该研究揭示了多智能体LLM命名博弈中，解码温度作为架构依赖控制参数，通过不同听者机制调控共识形成的微观动力学，得出了双速率动力学的解析有序条件。

Comments 8 pages, 8 figures, 1 table, 1 appendix

Evolving in the Agent Jungle via History-Informed Opponent Awareness

在智能体丛林中通过历史感知的对手意识进化

Zhaofeng Zhang, Linhan Xia, Rui Liu, Yihao Wang, Binrui Shen, Shengxin Zhu

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Tencent（腾讯） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Beijing Normal–Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） 纠错

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

AI总结 针对多智能体环境中对手策略持续进化导致静态技能修改方法失效的问题，提出OASE方法，通过历史快照锚定的配对比较选择有益技能修改，在两类场景中实现更低均衡距离与更少无效策略变更。

Exploring Silicon-Based Societies: An Early Study of the Moltbook Agent Community

探索基于硅的社会：对Moltbook代理社区的早期研究

Yu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, Hsuan-Ying Alessandra Chien, Shalaka Satam, Jesus Horacio Pacheco, Naima Kaabouch, Sicong Shao, Soheil Salehi, Pratik Satam

机构 * 1 Department of Electrical ； Computer Engineering, University of Arizona 3 Department of Systems ； Industrial Engineering, University of Arizona 5 School of Electrical Engineering ； Computer Science, University of North Dakota 2 The Rock Ethics Institute \& The Leonhard Center for the Enhancement of Engineering Education, The Pennsylvania State University 4 Department of Industrial Engineering, University of Sonora 3 Telecommunication Laboratories, Chunghwa Telecom Co., Ltd. Corresponding Email 纠错

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

AI总结 本文通过分析Moltbook平台，研究自主代理的社会结构形成，揭示了代理如何通过数据驱动的方法系统性地组织集体空间。

Comments 11 pages, 3 figures. Improves clarity and exposition and corrects minor errors. Technical content and conclusions remain unchanged

Rethinking Group Recommender Systems in the Era of Generative AI: From One-Shot Recommendations to Agentic Group Decision Support

生成式AI时代的群组推荐系统反思：从单次推荐到智能体群组决策支持

Dietmar Jannach, Amra Delić, Francesco Ricci, Markus Zanker

机构 * University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） ； University of Sarajevo（萨拉热窝大学） ； Free University of Bozen-Bolzano（博兹纳-博尔扎诺自由大学） 纠错

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

AI总结 本文反思群组推荐系统的学术假设与现实差距，提出利用生成式AI，构建人类与AI智能体互动的群组决策支持系统，以推动其实际应用。

Comments Submitted for publication

FactorJEPA: Factorizing Monolithic Futures into Layout-Agent-Interaction Channels for Crowded and Chaotic Global South Urban Worlds

FactorJEPA：将整体未来分解为布局-智能体-交互通道以应对拥挤混乱的全球南方城市场景

Kapil Wanaskar, Gaytri Jena, Aman Chadha, Vinija Jain, Vasu Sharma, Amitava Das

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

AI总结 针对全球南方拥挤混乱的城市场景，该研究构建了首个大规模数据集DENSEWORLD-115k，并提出FactorJEPA模型，通过分解结构提升JEPA性能，相关结果在不同主干网络上具有一致性。

Comments 42 pages. Independent preprint. Dataset: https://huggingface.co/datasets/anonymousML123/denseworld-115k ; checkpoints: https://huggingface.co/datasets/anonymousML123/factorjepa-outputs

Scalable Dynamic Distributed Constraint Optimization with Metareasoning and Application to Continual Satellite Operations

面向持续大规模卫星运行的动态分布式约束优化与元推理

Itai Zilberstein, Steve Chien

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Jet Propulsion Laboratory（喷气推进实验室） 纠错

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

AI总结 针对动态大规模卫星调度问题，提出动态分布式约束优化模型DCOSP，并设计元推理框架控制重计算时机，结合D-NSS算法实现近优解，显著优于基线方法。

Comments An earlier version titled "Large-Scale Continual Scheduling and Execution for Dynamic Distributed Satellite Constellation Observation Allocation" appears as an extended abstract in the Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Agent-Native Task-Oriented Communication with Joint Token Compression Coding and Modulation

面向智能体原生的任务导向通信：联合令牌压缩编码与调制

Zhuoran Xiao, Yihang Huang, Tianyu Jiao, Xiaohua Xu, Yin Xu

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究针对无线令牌通信系统的原生设计缺口，提出AI原生语义通信框架JTCM，通过两阶段训练实现任务导向的令牌传输，可降低传输开销并提升任务精度与鲁棒性。

Comments This paper is accepted by IEEE Globecom 2026, to appear

SyncPlan: Long-Horizon LLM Coordination with Explicit Synchronization and Adaptive Correction

SyncPlan：通过显式同步与自适应修正实现长视 Large Language Model（大语言模型，LLM）协调

Shen You, Xiaoming Zhu, Weining Weng, Hefei Mei, Weixuan Wang, Zhongshen Li, Zeji LI, Ye-Wen Wang, Zijun Liao, Juchao Zhuo, Yang Wei, Fuhao Qiu, Siqin Li, Zhenjie Lian, Danei Gong, Junkai Ji, Xiangtao Li, Qiuzhen Lin, Liang Wang, Ka-Chun Wong

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

AI总结 SyncPlan 是用于长视 LLM 多智能体协调的“规划-执行-修正”框架，通过显式同步、自适应修正及轻量级计划过时检测器优化，在低耗时下实现了超越现有方法的任务成功率。

RH-RAG: Trustworthy Long-Form Generation for Privacy-Constrained Settings

RH-RAG：适用于隐私受限场景的可信长文本生成

Raj Shekhar Singh

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对隐私受限场景下的长文本生成难题，提出基于本地语言模型的多智能体框架RH-RAG，通过三阶段协同生成与双层检索索引提升生成质量，且兼顾数据隐私。

Comments accepted in KDD 2026 SeT-LLM Workshop

MedTextWeaver: Procedural Knowledge Evolution in Agentic Medical Text Editing

ExperienceWeaver: 优化基于 LLM 的临床文本改进的小样本经验学习

Ziyan Xiao, Yinghao Zhu, Liang Peng, Kyongtae T Bae, Lequan Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

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

AI总结 ExperienceWeaver 通过经验学习优化小样本下 LLM 的临床文本改进，通过提炼反馈知识提升模型修订能力。

MixedComplementarityProblems.jl: A Fast, Batched, Open-Source Interior Point Solver for Mixed Complementarity Problems

MixedComplementarityProblems.jl：用于混合互补问题的快速、批处理开源内点求解器

David Fridovich-Keil

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

AI总结 本文提出开源Julia实现的混合互补问题内点求解器MixedComplementarityProblems.jl，其批处理CPU版本处理多智能体变道轨迹博弈的速度约为PATH的100倍，GPU版本仅在KKT系统规模大时更具优势，且可靠性与PATH相当。

Humans Are More Diverse: Frontier LLMs Show Extreme Policies in Idealised AI Development Races

人类更多样化：前沿大语言模型（LLM）在理想化AI开发竞赛中表现出极端策略

Phu Hoa Pham, Duy Minh Dao Sy, Trung Kiet Huynh, Phu Quy Nguyen Lam, Chi Nguyen Tran, Minh Trung Le, Phong Hao Le, Dinh Nam Nguyen, Thien Ky Nguyen Dong, Elias Fernandez Domingos, Le Hong Trang, The Anh Han

机构 * Ho Chi Minh City University of Science（胡志明市科学大学） ； Vietnam National University Ho Chi Minh City (VNU-HCM)（越南国家大学胡志明市分校） ； Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT)（胡志明市技术大学（HCMUT）） 纠错

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

AI总结 该研究通过多智能体博弈实验对比前沿LLM与人类在AI开发竞赛中的策略，发现LLM行动具模型特异性，需有效性检查才能判定其策略性与安全意识。

Policy Optimality Measurement for Multi-Vehicle Decision-Making: From Extrinsic Indicators to Intrinsic Quality

多智能体决策的策略最优性测量：从外在指标到内在质量

Ye Han, Lijun Zhang, Dejian Meng

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶多智能体强化学习策略的黑箱评估问题，提出基于MCTS的信息论诊断框架，构建策略最优性评分以精准暴露策略缺陷，为内在多智能体策略质量提供严格基准标准。

Comments 8 pages, 7 figures

Entity-Aware Sequence Transduction for Player-Centric Ball Action Spotting

面向以球员为中心的球动作检测的实体感知序列转换

Ruifeng Wang, Di Yang, Jiangtao Wang

机构 * School of Artificial Intelligence & Data Science, USTC（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） 纠错

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

AI总结 针对以球员为中心的球动作检测任务，提出ME-DST模型，通过保留角色槽维度等设计提升性能，在FOOTPASS数据集上较TAAD+DST基线提升10.3个百分点，验证了显式实体建模的有效性。