AI Agent

MARA: Flow-Matching-Guided Multi-Agent Resource Allocation for Computational Resource Efficient Learning

MARA：流匹配引导的多智能体资源分配，用于计算资源高效学习

Hanye Zhao, Muning Wen, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 研究并发任务的离散计算节点分配问题，提出MARA方法，结合条件流匹配与多智能体策略，在三类工作负载下完成任务率优于基准LARA。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables

Social Gym and SPaRTan: Benchmarking and Improving LLM Social Reasoning via Multi-Agent Game Tournaments

Social Gym与SPaRTan：通过多智能体游戏锦标赛对LLM社会推理进行基准测试与改进

Keyu He, Xuhui Zhou, Maarten Sap

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

AI总结 该研究推出Social Gym多智能体社会游戏环境与SPaRTan自博弈反思迁移方法，前者可客观基准测试LLM社会推理，后者可提升GPT-5-mini的弱角色表现，为改进LLM社会推理提供了可复现基础。

Population-Scalable Multi-Agent World Modeling

支持种群规模扩展的多智能体世界建模

Renjie Zhao, Yuxiang Wu, Mingyu Zhang, Jiaxin Li, Sisi Li, Yimin Sheng, Tianxi Tan, Zhenkai Zhang, Jianyi Zhu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 针对多智能体世界模型的种群可扩展性问题，提出无需重训练即可扩展至任意智能体数量的Khora模型，通过解耦世界状态演化与渲染实现跨视图一致性，验证了泛化性并构建了实时交互系统。

Comments Technical report. Project page: https://rhos.ai/research/khora. Online demo: https://ophilus.ai/khora

STEMMA: An Adversarial Multi-Agent Framework for Evaluating Self-Identity Consistency in LLMs

STEMMA：用于评估大语言模型（LLM）自我身份一致性的对抗性多智能体框架

Nuthakki Siva Gopala Krishna, Kanishka Jain

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

AI总结 本研究针对LLM自我身份一致性评估问题，提出对抗性多智能体框架STEMMA，结合手动设计的对抗性提示开展实验，发现多数LLM存在自我表征不一致的问题。

Comments 15 pages

Verication-driven closed-loop multi-agent large language modelframework for code-compliant structural design

验证驱动的闭环多智能体大语言模型框架：面向符合代码规范的结构设计

Jianbin Luo, Weibin Lin, Yiran Lin, Qing Wei, Wei Guo

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

AI总结 本研究提出验证驱动的闭环多智能体LLM框架，通过耦合有限元验证系统与双节点结构提升结构设计的代码合规性，开源基准与脚本，性能提升显著且具可复现性。

Comments 20 pages, 21 figures

Not Just RLHF: Why Alignment Alone Won't Fix Multi-Agent Sycophancy

不只是RLHF：为何仅对齐不足以解决多智能体趋同

Adarsh Kumarappan, Ananya Mujoo

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Evergreen Valley College（艾弗绿谷学院） 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 本文研究了多智能体系统在模拟同伴分歧下的错误率问题，发现预训练基础模型与指令模型存在相似的替换模式，且错误率较高。通过激活修补发现错误集中在中间层，修复后可恢复大部分正确率差距。研究还指出压力抑制了清洁推理特征，而非激活新的趋同回路。

Fluid Structure, Rigid Record: A Layered Organizational Design Framework for Agent-Native Organizations

流体结构，刚性记录：面向智能体原生组织的分层组织设计框架

Lucian Zhu

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

AI总结 本文提出一种分层框架，分离智能体原生组织的持久与动态层，通过多类智能体与角色组实现灵活执行与刚性底层，已实现原型并完成小样本实验，贡献为可证伪的组织设计治理框架。

RouteGuard: Certifying Routing Gain in LLM Multi-Agent Systems When Complementarity Is Not Enough

RouteGuard：当互补性不足时，对LLM多智能体系统中的路由增益进行认证

Anchen Sun, Kaiqi Yang

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

AI总结 针对LLM多智能体路由的部署问题，提出RouteGuard框架，通过分解增益、结合Le Cam下界等实现认证，在两个基准中验证了其有效性。

Multi-Agent Reinforcement Learning via Agent-Specific Preference

基于智能体特定偏好的多智能体强化学习

Ni Mu, Yao Luan, Yiqin Yang, Qing-Shan Jia

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； CFINS ； BNRist ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics（嵌入式智能与机器人研究所） ； Institute of Automation（自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出多智能体偏好集成学习（MAGPIE），通过智能体特定偏好建模解决多智能体强化学习中全局奖励设计难题，经理论证明与实验验证，其性能可媲美奖励工程基线，为奖励工程不适用场景提供有效策略学习方案。

Comments This article has been accepted for publication in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. This is the author's version, which has not been fully edited, and the content may change prior to final publication. \c{opyright} 2026 IEEE. All rights reserved, including rights for text and data mining and training of artificial intelligence and similar technologies

Lingjing: A Simulation Testbed for Multi-Agent Embodied Tasks in Open-Ended Cities

Lingjing：面向开放城市多智能体具身任务的仿真测试平台

Xiaohe Li, Yiru Wang, Junhao Fan, Mingyuan Liu, Jie Huang, Kaixin Zhang, Jiahao Li, Chen Qian, Zide Fan

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

AI总结 Lingjing 是一款面向开放城市异构多智能体具身任务的仿真测试平台，支持城市多智能体协同的可复现评估与故障诊断，通过评估视觉语言模型等揭示了环境感知等瓶颈。

ChannelGuard: Safe Models Do Not Compose into Safe Multi-Agent Systems

通道卫士：安全模型无法组合成安全的多智能体系统

Elias Hossain, Md Mehedi Hasan Nipu, Fatema Tuj Johora Faria, Tasfia Nuzhat Ornee, Maleeha Sheikh

机构 * College of Engineering and Computer Science, University of Central Florida（工程与计算机科学学院，中央佛罗里达大学） ； Department of Computer Science and Engineering, North South University（计算机科学与工程系，北南大学） ； Computer Science and Engineering, Ahsanullah University of Science and Technology（计算机科学与工程，阿沙努拉科学与技术大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Fort Wayne（电气与计算机工程系，普渡大学弗拉特沃恩分校） 纠错

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

AI总结 研究多智能体大语言模型应用程序中智能体间通道安全问题，提出ChannelGuard深度防御框架，在通道设信息瓶颈门，通过文本与对抗短语库评分处理信息，能有效阻止工具中毒攻击，降低提示注入攻击成功率，保持准确率，白盒自适应释义可规避嵌入门。

AgentPSO: Evolving Agent Reasoning Skill via Multi-agent Particle Swarm Optimization

AgentPSO: 通过多智能体粒子群优化进化智能体推理能力

Hyunmin Hwang, Jaemin Kim, Choonghan Kim, Hangeol Chang, Jong Chul Ye

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 AgentPSO通过多智能体粒子群优化框架，使智能体在任务中进化推理能力，通过结合自身经验与群体最优技能，提升个体与集体推理性能，实验证明其优于静态单智能体和测试时多智能体方法。

Comments The 3rd AI for Math Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Seoul, South Korea, 2026

Collaborative Multi-Agent Scripts Generation for Enhancing Imperfect-Information Reasoning in Murder Mystery Games

协作多智能体脚本生成以增强谋杀谜游戏中的不完全信息推理

Keyang Zhong, Junlin Xie, Hefeng Wu, Haofeng Li, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出协作多智能体框架，通过生成丰富多模态上下文提升VLMs在叙事推理和欺骗鲁棒性中的表现，解决多玩家游戏中不完全信息下的复杂推理问题。

Comments 9 pages, 5 figures, Findings of ACL 2026

M$^3$Prune: Hierarchical Communication Graph Pruning for Efficient Multi-Modal Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation

M$^3$Prune: 多模态多智能体分层通信图剪枝用于高效多模态多智能体检索增强生成

Weizi Shao, Taolin Zhang, Zijie Zhou, Chen Chen, Chengyu Wang, Xiaofeng He

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； China University of Petroleum（中国石油大学） ； Guangdong university of Finance & Economics（广东财经大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 M$^3$Prune通过分层通信图剪枝提升多模态多智能体检索增强生成的效率和性能。

Comments Critical flaw in Eq.(5)/Alg.1 (Sec 3.2): scoring fails Lipschitz continuity in multi-modal spaces, causing invalid hierarchy. Thus, latency/FLOPs in Tables 2&3 are overestimated & irreproducible. Core defect unfixable by minor update. Withdraw to avoid misleading; will revise theory & experiments

Uplink-Completion-Triggered Edge-GPU Inference for Multi-Agent Cooperative Perception

上行完成触发的边缘GPU多智能体协同感知推理

Sai Xu, Yanan Du, Chong Tang, Gaojie Chen

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

AI总结 本文提出释放触发通信计算耦合（RTCC）方法，在物理GPU上实现多智能体协同感知DNN的上行完成触发推理，可降低检测延迟且保持检测性能。

Per-Shipment Multi-Agent Reinforcement Learning for Intermodal Freight Routing Under Hurricane Disruption

飓风中断下的分货多智能体强化学习联运货运路径规划

Aliza Sharmin, Xudong Wang, Mustafa Can Camur, Xueping Li

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

AI总结 针对飓风破坏下的联运货运路径规划问题，研究将其建模为Dec-POMDP，训练IPPO并与启发式方法对比，发现IPPO在吞吐量和交付率上占优，在需求激增时优势更显著，MAPPO则存在队列不匹配的局限性。

Consensus Tracking of Perturbed Open Multi-Agent Systems with Repelling Antagonistic Interactions

受扰开放多智能体系统在排斥对抗交互下的一致性跟踪

Mengqi Xue, Yuchao Xiong, Yue Song

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

AI总结 针对开放多智能体系统在迁移引起的非消失扰动和排斥对抗交互下的一致性跟踪问题，通过将系统建模为受扰多模式多维系统并扩展其稳定性理论，证明了在满足分段平均驻留时间和激活时间比条件下可实现最终有界一致性跟踪。

Distance-Constrained Unlabeled Multi-Agent Pathfinding

具有距离约束的无标签多智能体路径寻找

Takahiro Suzuki, Yuma Tamura, Keisuke Okumura

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

AI总结 本文研究了具有距离约束的无标签多智能体路径寻找问题，提出两种互补方法解决该问题，证明该问题的可行性为PSPACE难，但算法在实际时间内可处理数百个智能体。

Semantic Joint Source Channel Coding for Distributed Subsurface Imaging in Multi-Agent Systems

多智能体系统中分布式地下成像的语义联合信源信道编码

Maximilian H. V. Tillmann, Ban-Sok Shin, Dmitriy Shutin, Armin Dekorsy

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系统中分布式地下成像问题，提出将语义联合信源信道编码与空中计算结合的方法，经地下异常检测用例验证，其成像性能优于传统通信方案。

Dynamic Coalition Formation and Communication Pricing in Skill-Based Agentic AI Systems

基于技能的智能体人工智能系统中的动态联盟形成与通信定价

Mojtaba Eslami

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） 纠错

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

AI总结 针对技能型智能体 AI 系统通信低效问题，提出基于夏普利值的边际值激活与贪心路由方法，在合成实验中其效用达蛮力最优的 99.5%，激活智能体数远少于全广播。

Collaborative Gym: A Framework for Enabling and Evaluating Human-Agent Collaboration

协作健身房：一种促进和评估人机协作的框架

Yijia Shao, Vinay Samuel, Yucheng Jiang, John Yang, Diyi Yang

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

AI总结 Co-Gym框架通过模拟和真实环境支持人机协作研究，展示协作代理在任务性能上的优势，同时揭示当前语言模型的局限性。

Comments ICLR 2026

StitchCUDA: An Automated Multi-Agents End-to-End GPU Programing Framework with Rubric-based Agentic Reinforcement Learning

StitchCUDA：一种基于规则的多智能体端到端GPU编程框架与基于代理的强化学习

Shiyang Li, Zijian Zhang, Winson Chen, Yuebo Luo, Mingyi Hong, Caiwen Ding

机构 * Department of Computer Science\&Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minnesota, USA ； Department of Electrical Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minnesota, USA 纠错

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

AI总结 StitchCUDA通过基于规则的多智能体强化学习，实现了端到端GPU编程的高效生成与验证，显著提升了性能和准确性。

Multilingual Agent-Based World Modeling for Social Science

MASim：面向社会科学的多语言代理模拟

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng

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

AI总结 MASim是一种多语言代理模拟框架，用于研究社会行为，通过多语言代理模拟公众意见和媒体影响，展现多语言模拟在社会科学中的重要性。

Comments Accepted at COLM 2026

SocialFiVis: A Visual Analytics Sandbox for LLM-Grounded Multi-Agent Simulation in Social Finance

SocialFiVis：面向社会金融中基于大语言模型的多智能体模拟的可视分析沙箱

Yi-Fan Cao, Qing Shi, Liangwei Wang, Leo Yu-Ho Lo, Lin Chen, Yuzi Han, Yang Wang, Kani Chen

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

AI总结 该研究提出嵌入IAD框架的可视分析沙箱SocialFiVis，结合LLM与PRA引擎模拟多智能体，支持探索社会金融领域反事实政策并解释相关涌现现象。

Comments 11 pages, 7 figures, 2 tables. Accepted to IEEE VIS 2026; to appear in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Unaccountable Delegation, Fading Skills: Mapping the Risks of Workplace AI Agents

不可问责的授权与技能衰退：绘制职场AI智能体的风险图谱

Gabriele La Malfa, Lakmal Meegahapola, Edyta Bogucka, Jie M. Zhang, Michael Luck, Elizabeth Black, Daniele Quercia

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

AI总结 该研究开发了AI智能体多层框架，基于2078项工作任务生成风险场景并验证，扩展出15类职场AI风险分类法，揭示了不同部署模式的风险差异，为职场AI风险管控提供了分类工具与依据。

Complete, Scalable, and Robust Prioritized Planning for Multi-Robot Ordered Storage and Retrieval at Maximum Capacity

面向最大容量下多机器人有序存取任务的完备、可扩展且鲁棒的优先规划

William Zhang, Tzvika Geft, Jingjin Yu, Kostas Bekris

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对最大容量下多机器人有序存取问题，提出利用无重排布局特性的在线优先多智能体路径规划算法，实现可扩展且鲁棒的规划，完工时间随机器人数量近线性提升，处理不确定性时执行速度无显著损失。

Personalized Communication Skills for Agentic Recommender Systems

面向智能体推荐系统的个性化沟通技能

Zongwei Wang, Min Gao, Guangyu Hu, Xinyi Gao, Junliang Yu

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

AI总结 针对现有智能体推荐系统用户智能体视角狭窄的问题，提出AgentCom个性化沟通技能框架，通过「为什么-是什么-如何-谁」技能库及两种机制提升推荐性能，在三类推荐器中均有效。

Comments 11 pages, 4 figures

Joint Lyapunov Certificates for K-Agent Generative AI Governance: Stochastic Stability, Emergent Ensemble Risk, and Zero-Knowledge Governance Attestation

K智能体生成式AI治理的联合李雅普诺夫证明：随机稳定性、涌现集成风险与零知识治理证明

Sriram Nagaraj

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

AI总结 该研究针对K个耦合自适应生成式AI模型系统，提出联合李雅普诺夫证明（JLP）框架，推导临界耦合阈值等理论结果，结合SNARK实现零知识治理证明，经多智能体softmax系统数值研究验证。

KumbhDoot: A Scale-Ready, LLM-Bounded Architecture for Mass-Gathering Public-Service Assistants

KumbhDoot：面向大规模集会公共服务助手的可扩展、大语言模型（LLM）限定架构

Saurabh Sakalkar, Abhishek Singh, Ramesh Raskar

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

AI总结 针对大壶节这类高风险低连接性的大规模集会，提出KumbhDoot架构，以相似度优先、LLM限定为核心，解决默认LLM助手成本高、易幻觉等问题，适配公共服务场景。

OmniV2X: A Generative Foundation Planner for Efficient End-to-End Cooperative Driving

OmniV2X：一种用于高效端到端协同驾驶的生成式基础规划器

Juntong Peng, Juanwu Lu, Yupeng Zhou, Can Cui, Yaobin Chen, Ziran Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniV2X生成式基础模型，通过端到端监督训练和交叉注意力注入，利用多模态多智能体上下文实现高效协同驾驶，在DAIR-V2X-Seq数据集上以少于10%微调数据和1%通信带宽达到最优性能。

Comments Accepted to IROS 2026