AI Agent

An Actionable Diagnosis of Multilingual, Multi-Agent Planning Failures

多语言多智能体规划失败的可操作诊断

Vikas Pahuja, Jonathan Brokman, Omer Hofman, Tamir Nizri, Daniel Vishna, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Kelly Marchisio, Hisashi Kojima, Roman Vainshtein

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

AI总结 本研究针对多语言多智能体系统在非英语场景下的规划失败问题，提出规划-接地失败分类法，开发TART方法，在多语言任务中显著提升了现有系统的性能。

Comments 22 pages, 11 figures

Where Reasoning Diverges: Localized Multi-Agent Debate for Multi-Hop Question Answering

推理分歧之处：本地化多智能体辩论

Weijun Gao, Xiang Ding, Haoyang Liu, Tiancheng Xing

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对多智能体辩论冗余交换完整推理轨迹的问题，提出LMAD协议，通过定位冲突并限制辩论范围，在十个骨干模型上实现宏平均评判准确率提升7.20个百分点。

Enhancing LLM Performance Through Debate: An Empirical Study on Multi-Agent Debate for Coding Tasks

通过辩论提升大语言模型性能：针对编码任务的多智能体辩论实证研究

Yong Jin Chun, Qihong Chen, Jiawei Li, Iftekhar Ahmed

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

AI总结 本研究探究多智能体辩论（MAD）在软件工程四类编码任务上的有效性，适配NLP的MAD框架并提出两种变体，证实结构化辩论可提升LLM编码性能，凸显其协作协同效应。

Comments accepted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Group Perspective Matters: Regulating Debate Relationships Can Mitigate Blind Conformity in Multi-Agent Debate

群体视角至关重要：调控辩论关系可缓解多智能体辩论中的盲目从众

Hao Wu, Shoucheng Song, Chang Yao, Haoyu Wang, Huaiyu Wan, Youfang Lin, Kai Lv

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

AI总结 针对多智能体辩论中LLMs易盲目从众的问题，提出DEAR框架，通过动态调控辩论关系缓解该问题，实验显示其性能更优且token消耗显著降低。

LACE: Large Language Model Aided Multi-Agent Framework for Agile RISC-V Instruction Extension

LACE：用于敏捷RISC-V指令扩展的大语言模型辅助多智能体框架

Pingqing Zheng, Jiayin Qin, Fuqi Zhang, Zishen Wan, Shang Wu, Yu Cao, Caiwen Ding, Yang Katie Zhao

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

AI总结 针对RISC-V指令扩展实现验证缓慢碎片化问题，提出LLM辅助多智能体框架LACE，可提升指令生成准确率并减少集成返工。

Traceable Multi-Agent System for Knowledge-Based Forecasting

用于基于知识的预测的可追踪多智能体系统

Junhyeok Kang, Sangjun Han, Hyeokjun Choe, Soonyoung Lee

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

AI总结 本文提出可追踪多智能体预测演示系统TraceMAS，通过两类因果环图关联证据与预测，在原油价格预测中验证其可让自主智能体兼顾灵活性与过程可检查性。

Comments Accepted at KDD 2026 Workshop on Enterprise AI Agents (Oral)

TumorBoard: Evidence-Grounded Multi-Agent Decision Support for Longitudinal Neuro-Oncology

TumorBoard：基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

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

AI总结 TumorBoard是基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统，经360例基准测试，其性能优于现有基线，安全管控模块可有效降低有害建议比例。

Adversarial Stress Testing of Role-Playing Language Agents using Multi-Agent Evaluation

基于多智能体评估的角色扮演语言智能体的对抗性压力测试

Saqib Shouqi, Abdullah Nazly, Januki Wanniarachchi, Ravisha De Alwis

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

AI总结 本研究提出模块化多智能体平台，通过多轮对话对角色扮演语言智能体开展对抗性压力测试，揭示单策略测试无法发现的故障模式，相关成果作为开源平台发布以支持AI安全。

Comments 8 pages, 1 figure, 7 tables; accepted and presented at ADScAI Conference 2026, University of Moratuwa, Sri Lanka

AI Agent Economics: Can Autonomous Economic Behavior Emerge among AI Agents under Minimal External Conditions?

智能体经济学：在 minimal 外部条件下，AI 智能体间能否涌现出自发的经济行为？

Lingyun Zhang, Shang Shang

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

AI总结 该研究探究在无预设策略的情况下，AI 智能体能否涌现经济关系，通过两阶段框架在 GPT 和 DeepSeek 的六智能体世界验证，发现组织源于可执行权利与资源后果，为智能体机制治理审计提供依据。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables

When Prompts Control Robots: Prompt Injection Attacks in Multi-Agent Robotic Systems

当提示控制机器人时：多智能体机器人系统中的提示注入攻击

Neha Nagaraja, Amisha Bagari, Hayretdin Bahsi

机构 * School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University（北亚利桑那大学信息学、计算与网络安全学院） ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology（塔林理工大学软件科学系） 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 本文针对基于LLM的多智能体机器人系统，系统研究了直接和间接提示注入攻击的风险、传播特性及架构对攻击成功率的影响，是该领域的首项系统性研究。

History Matters: Meta-policy Delegation with Heterogeneous Multi-agent Reinforcement Learning

历史至关重要：异构多智能体强化学习的元策略委托

Ziqing Lu, Avinash Reddy Mudireddy, Sarra Alqahtani, Weiyu Xu

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

AI总结 本文针对异构多智能体系统的资源受限任务委托问题，提出依赖交互历史的元策略委托框架与多维货币机制，基于多智能体强化学习实现高效协作与低成本任务完成。

AgenticVAU: Multi-Agent Explore-Verify Reasoning for Video Anomaly Understanding

AgenticVAU：用于视频异常理解的多智能体探索-验证推理框架

Yuxiang Duan, Huining Li, Ao Li, Shuai Feng, Lanju Kong, Ning Liu, Jian Zhang, Xingdong Sheng, Yuntao Du

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

AI总结 本文提出无需训练的多智能体框架AgenticVAU，通过四个专门智能体协作完成视频异常理解的探索-验证过程，在VAU-Bench数据集上优于零样本推理及强化学习基线方法。

Attacking and Defending Multi-Agent Collaborative Filtering Systems Through Connectivity

通过连通性对多智能体协同过滤系统发起攻击与防御

Anjun Hu, Hanting Xie, Saranya Govindan, Jas Kandola, Kurt Cutajar

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

AI总结 本研究将MAS的攻击与防御方法适配到AgentCF框架下的智能体CF场景，表征连通性对攻防结果的影响，还探索了流行病启发指标用于CF配置的健壮性评估。

Comments 10 pages, 10 figures, 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26)

Relational Priors as Convergence Pressure in LLM-Based Multi-Agent Systems

关系先验作为基于大语言模型的多智能体系统中的收敛压力

Ming Shen, Chao Shang, Sadat Shahriar, Devang Kulshreshtha, Yi Zhang, Sandesh Swamy, Yanjun Qi

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

AI总结 该研究将关系先验注入LLM-MAS提示中，发现其主要起收敛压力作用，正向性提升可促进智能体协调但未必提高准确性，建议按需使用而非默认添加。

AgentModernize: Preserving Business Logic in Legacy Modernization with Multi-Agent LLMs and Behavioral Specification Graphs

AgentModernize: 通过多智能体LLM和行为规范图在遗留系统现代化中保留业务逻辑

Sheikh Nazib Ahmed, Marnim Galib

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

AI总结 本文提出AgentModernize框架，通过多智能体系统和行为规范图来保留业务逻辑，解决传统方法在遗留系统现代化中丢失隐含规则和交叉模块约束的问题，实验表明该方法在多个场景中表现优异。

Comments 10 pages, 8 tables, 1 figure

TheBotCompany: Self-Organizing Multi-agent Systems for Continuous Software Development

自主多智能体系统用于连续软件开发

Wenhan Lyu, Yue Xiao, Yixuan Zhang, Yifan Sun

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

AI总结 本文提出TheBotCompany框架，通过三阶段状态机、自组织智能体团队和异步人类监督，实现持续软件开发的自动化与长期进展。

Comments Accepted by ASE 2026

Embedded Universal Predictive Intelligence: a coherent framework for multi-agent learning

嵌入式通用预测智能：多智能体学习的统一框架

Alexander Meulemans, Rajai Nasser, Maciej Wołczyk, Marissa A. Weis, Seijin Kobayashi, Blake Richards, Guillaume Lajoie, Angelika Steger, Marcus Hutter, James Manyika, Rif A. Saurous, João Sacramento, Blaise Agüera y Arcas

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

AI总结 本文提出基于自我预测的嵌入式通用智能框架，解决多智能体学习中的非稳定性问题，引入新的博弈论解概念和合作形式。

Comments 202 pages, 3 figures

Improving Sample Efficiency in Multi-Agent Reinforcement Learning for Simulated Football Games via Exploration

通过探索提升模拟足球游戏多智能体强化学习的样本效率

Amir Baghi, Jens Sjölund, Joakim Bergdahl, Linus Gisslén, Alessandro Sestini

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

AI总结 本文针对多智能体强化学习样本效率低的问题，在TiZero框架中引入随机网络蒸馏奖励并修改架构，使样本效率提升13.3%，增强了模型的泛化性与行为稳定性。

Comments 12 pages, 3 figures

SABRE: A Multi-Agent Approach for Selecting Out-of-Distribution Detectors Under a Budget

SABRE：预算约束下选择分布外检测器的多智能体方法

Mary Wisell, Salimeh Sekeh

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

AI总结 SABRE是一种多智能体方法，可在预算约束下针对视觉-语言模型的分布外检测，自动选择各领域最优检测器，解决固定检测器跨领域失效的问题，实现可靠检测。

Emergence of Biased Consensus in Multi-Agent LLM Debates

多智能体LLM辩论中偏向性共识的涌现

Maya Okawa

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM辩论中集体偏向性共识的涌现问题，提出物理启发的社会动力学分析框架，经实验验证其相变规律，发现智能体异质性可抑制该现象，且见解可推广至投资等现实决策任务。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 23 pages, 12 figures

PDE-Agents: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Finite Element Simulations with Knowledge Graph-Augmented Reasoning

PDE-Agents: 一种基于知识图谱增强推理的LLM编排多智能体框架，用于自动化有限元模拟

Sayan Adhikari, Gulshan Noorsumar, Øyvind Jensen

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

AI总结 提出PDE-Agents多智能体系统，通过LLM编排实现偏微分方程/有限元模拟全流程自动化，采用GraphRAG知识图谱增强，在50个任务消融实验中KG Smart模式达100%成功率，并验证了二阶空间收敛性。

Comments 19 pages, 9 figures, 10 tables, 1 algorithm. Code and evaluation artifacts: https://github.com/MatPro-IFE/pde-agents

VirtualCrime: Evaluating the Criminal Potential and Agentic Behaviors of Large Language Models via Sandbox Simulation

VirtualCrime: 通过沙盒模拟评估大语言模型的犯罪潜力

Yilin Tang, Yu Wang, Lanlan Qiu, Wenchang Gao, Yunfei Ma, Baicheng Chen, Tianxing He

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

AI总结 本文提出VirtualCrime框架，通过三代理系统评估大语言模型的犯罪能力，设计40种多样化的犯罪任务，并评估8种强大的LLM，发现模型在犯罪过程中生成详细计划并执行智能犯罪过程，但有时会采取严重行动伤害NPC。

Asking Questions the Right Way: A Multi-Agent Conversational System for Prompt Formulation in Complex Task Resolution

以正确方式提问：用于复杂任务解决中提示词生成的多智能体对话系统

B. Sankar, Pawni Yadav, Srinidhi Ranjini Girish, Amogh A. S

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

AI总结 本研究提出多智能体对话系统PAWNI，通过三层提示框架优化提示生成前端，实验显示其可提升提示结构完整性、LLM输出质量并降低人类工作量，支持人-AI协作优化。

Comments 53 pages, 31 figures, 6 tables

CLEAR: Causal Context-Based Agentic Reasoning for Vulnerability Detection

CLEAR：基于因果上下文的智能体推理漏洞检测

Sungju Yun, Sijune Hwang, Yeonjoon Lee, Kyungtae Kang, Sungbin Park

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

AI总结 该研究针对现有漏洞检测方法无法捕捉漏洞复杂因果依赖的问题，提出CLEAR多智能体框架，通过构建VCKG并结合四类智能体协同推理，在C/C++和Java基准上性能显著优于现有最优方法。

VeriTrace: Human-Like Temporal Exploration Completes Agentic Action Space

VeriTrace：类人时间探索完成智能体动作空间

Yu-Tung Liu, Cunxi Yu

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

AI总结 VeriTrace是一种多智能体系统，通过赋予Inspector智能体完整调试动作空间实现类人时间探索，在VerilogEval-V2基准测试上首次达到100% Pass@1，准确率较最强复现基线提升5.1%。

Comments ICLAD 2026, Long Oral

Agents Catching Agents: Shortcut Cascades and Benchmark Gaming in Clinical Multi-Agent Systems

智能体捕捉智能体：临床多智能体系统中的捷径级联与基准博弈

Sebastián Andrés Cajas Ordóñez, Agastya Munnangi, Aldo Marzullo, Felipe Ocampo Osorio, Quang Bui, Mohammad Shahin, Armaan Grewal, Emmanuel Paul Kwesiga, Anqi Peter Li, Josephine Nanyonjo, Aaditya Panchal, Arshnoor Bhutani, Nikhil Jaiswal, Milit S. Patel, Maximin Lange, Leo Anthony Celi

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

AI总结 该研究针对临床多智能体系统，发现智能体间存在符合社会直觉的捷径级联博弈，仅独立于自我报告的裁判能捕捉该博弈，相关结果对临床决策支持系统的可靠性评估有重要意义。

PhenoAssistant: A Conversational Multi-Agent AI System for Automated Plant Phenotyping

Feng Chen, Ilias Stogiannidis, Andrew Wood, Danilo Bueno, Dominic Williams, Fraser Macfarlane, Bruce Grieve, Darren Wells, Jonathan A. Atkinson, Malcolm J. Hawkesford, Stephen A. Rolfe, Tracy Lawson, Tony Pridmore, Mario Valerio Giuffrida, Sotirios A. Tsaftaris

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

Journal ref Nat Commun 17, 6391 (2026)

Collab-REC: An LLM-based Agentic Framework for Balancing Recommendations in Tourism

Collab-REC：一种基于LLM的代理框架，用于平衡旅游推荐

Ashmi Banerjee, Adithi Satish, Fitri Nur Aisyah, Wolfgang Wörndl, Yashar Deldjoo

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种多代理框架Collab-REC，通过三个LLM代理（个性化、流行度、可持续性）生成城市建议，并由非LLM调节器迭代优化，以缓解流行度偏差并提高推荐多样性。

Comments Accepted at ACM Transactions on Recommender Systems (TORS), August 2026

Journal ref ACM Transactions on Recommender Systems (TORS), 2026

Patient-centered data science: an integrative framework for evaluating and predicting clinical outcomes in the digital health era

以患者为中心的数据科学：数字健康时代评估与预测临床结局的整合框架

Mohsen Amoei, Dan Poenaru

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

AI总结 本研究提出数字健康时代以患者为中心的数据科学整合框架，结合多类数据构建数字患者表征，采用多智能体AI方法优化患者结局，助力构建学习型医疗系统，提升数字健康创新的临床转化效果。

Everyone Conforms, No One Believes: Pluralistic Ignorance in LLM Agent Populations

人人遵从，无人认同：LLM智能体群体中的多元无知

Yashwanth YS

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

AI总结 该研究证实LLM智能体群体中会出现多元无知，构建了多场景基准评估8种模型，发现遵从率高且级联成功率低，提示模型选择会影响模拟结果，LLM模拟或高估社会规范稳定性。