AI Agent

Towards Expert-level Medical AI for Real-time Video Consultations

面向专家级的实时视频问诊医疗AI

Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Matthew Thompson, Chunjong Park, Tim Strother, Valentin Liévin, Roma Ruparel, Akshay Goel, Teya Bergamaschi, Suhana Bedi, Meet Shah, Pavel Dubov, Liviu Panait, Toshiyuki Fukuzawa, Sam Schmidgall, Craig Schiff, Joseph Xu, Aliya Rysbek, Yana Lunts, Jan Freyberg, Rebecca Hemengway, Sunny Virmani, David Racz, Carey Radebaugh, Joëlle Barral, Kavi Goel, Dale R. Webster, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Gregory Wayne, Tao Tu, Yun Liu, Ethan Goh, Christina Chen, Ryutaro Tanno, Po-Hsuan Cameron Chen, Mike Schaekermann, Anil Palepu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本研究开发了基于Gemini的多智能体系统AMIE（视频版），在随机OSCE研究中其临床问诊表现与初级保健医生相当或更优，为专家级实时视频问诊医疗AI的发展奠定了重要基础。

Defending Retrieval-Augmented Intrusion Detection Against Knowledge Poisoning and Prompt Injection

防御检索增强型入侵检测系统免受知识投毒与提示注入攻击

Kaysarul Anas Apurba, Md. Hasibul Hasan, Mahedee Zaman Moon, Sk. Md. Mizanur Rahman, Atsuo Inomata

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

AI总结 本文提出RAG-IDS三层多智能体入侵检测框架，通过软信任评分、LECC和提示净化的检索边界防御，可在知识投毒与提示注入攻击下恢复分类质量，在CIC-UNSW-NB15数据集上表现出良好的防御效果。

Comments 14 pages with Appnedix, 11 figures. Submitted to IEEE CIC 2026, Research Track (double-blind review)

IntelliAudit: Using Large Language Models to Evaluate Audit Controls

IntelliAudit：使用大语言模型评估审计控制

Allison Wilson, Sina Moradi Sabet, Diar Shakimov, Panteha Shahrivar, Mohammad Reza Bagheri, Dean Konenkamp, Mohammad A. Tayebi

机构 * Coca-Cola（可口可乐公司） ； Telus（德达斯电信公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于检索的多智能体系统IntelliAudit，用于辅助IT审计证据评估，在ISO/IEC 27001上的评估显示其可支持审计工作，需作为决策支持工具使用。

Contextual Value Alignment via Multilayer Combinatorial Fusion

基于多层组合融合的上下文价值对齐

Yuanhong Wu, Djallel Bouneffouf, D. Frank Hsu

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

AI总结 本研究提出MCF-CVA框架，通过多层组合融合及EAR算法，结合多道德智能体的认知多样性缓解冲突冗余，在标准指标上优于单智能体等基线，提升LLM的上下文价值对齐能力。

Comments 12 pages, 5 figures, 5 tables

Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory

人工智能利维坦：通过霍布斯社会契约理论视角探索大语言模型智能体的社会演化

Gordon Dai, Weijia Zhang, Jinhan Li, Siqi Yang, Chidera Onochie lbe, Srihas Rao, Arthur Caetano, Misha Sra

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

AI总结 本研究基于LLM智能体构建模拟社会，通过霍布斯社会契约理论验证其演化契合该理论，证实LLMs可模拟复杂社会动态，有望助力人类对社会系统的理解。

The Theory of Strategic Evolution: Games with Endogenous Players and the Seven Laws of Strategic Replicators

战略进化理论：具有内生参与者和战略复制者的博弈

Kevin Vallier

机构 * Institute of American Constitutional Thought and Leadership（美国宪法思想与领导力研究所） ； University of Toledo（托莱多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出战略进化理论，引入具有内生参与者的博弈，定义进化稳定智能分布，通过跨层增益矩阵构建战略层层次结构，证明相关封闭性及定理，可用于分析人工智能部署动态等，揭示人格工程问题及稳定多智能体系统的宪法约束。

Comments 171 pages. Formalized in Lean 4 with Mathlib: 240 theorems in the elaborated environment, 141 audited headline results, cold-compiling from a clean checkout with zero custom axioms. Source, theorem-by-theorem contract, and reproducible axiom audit: https://github.com/selfreferencing/TSE_Formal. Companion to Agentic Capital

Yesterday's Shield, Today's Spear: A Self-Evolving Safety Guardrail in Production

昨日之盾，今日之矛：生产环境中的自演进安全护栏

Cong Ming, Jingyi Chen, Bin Liu, Qi Chu, Tao Gong, Nenghai Yu, Yingfei Xiang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Sangfor Technologies（深信服科技） 纠错

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

AI总结 针对静态LLM安全护栏无法应对新威胁的问题，提出自演进安全护栏SESG多智能体系统，可快速适配新威胁，性能优于静态护栏及自适应基线，已应用于深信服护栏并取得良好效果。

Illusion of Alignment: Detecting Hidden Disagreement in Collaborative Dialogue

对齐的错觉：检测协同对话中的隐藏分歧

Kaiming Liu, Fuwen Luo, Ziyue Wang, Jinrui Ju, Yuxuan Liu, Xuanyu Lei, Yunghwei Lai, Peng Li, Yang Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本研究针对协同对话中存在的对齐的错觉（IoA）问题，构建IoA-Suite数据集，训练IoA-Prober-8B模型检测隐藏分歧，该模型可揭示真人会议中未表达的分歧，还能提升多智能体协作的下游任务性能。

Regret, equilibrium, and learning in games: A guided tour

博弈中的遗憾、均衡与学习：指南

Panayotis Mertikopoulos

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

AI总结 本文围绕博弈学习的遗憾、均衡与学习，结合单智能体和多智能体场景，研究正则化学习策略及相关理论，为该领域提供入门性阐述。

Comments 44 pages, 3 figures; to appear as a chapter in "Equilibria in Games: Existence, Selection, and Dynamics", edited by Sylvain Sorin and Bernhard von Stengel

Optimizing CUDA like a Human: Micro-Profiling Tools as Expert Surrogates for LLM-Based GPU Kernel Optimization

像人类一样优化CUDA：微剖析工具作为基于LLM的GPU内核优化的专家替代品

Jiading Gai, Shuai Zhang, Kaj Bostrom, Jin Huang, Vihang Patil, Haoyang Fang, Bernie Wang, Huzefa Rangwala, George Karypis

机构 * Amazon（亚马逊） ； Siemens（西门子） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出KernelPro闭环多智能体系统，通过LLM代码生成与硬件剖析反馈及可插拔瓶颈检测工具迭代优化GPU内核，在KernelBench上实现2.42x/4.69x/5.30x加速比，并首次兼顾能效优化。

Sparks of Cooperative Reasoning: LLMs as Strategic Hanabi Agents

合作推理的火花：LLMs作为战略汉诺塔代理

Mahesh Ramesh, Kaousheik Jayakumar, Aswinkumar Ramkumar, Pavan Thodima, Aniket Rege, Emmanouil-Vasileios Vlatakis-Gkaragkounis

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

AI总结 本文研究了在不完全信息下多智能体系统的合作推理挑战，通过汉诺塔游戏评估不同LLM模型在策略沟通和状态跟踪中的表现，展示了模型在协作游戏中的改进效果。

AI-AI co-creation outperforms human pairs in creative tasks

AI-AI共创在创意任务中优于人类配对

Yingyue Luna Luan, Luning Sun, Yeun Joon Kim, Jindong Wang, Xing Xie

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

AI总结 该研究通过实验发现，具备互补角色的AI-AI共创在创意任务中优于单一AI和人类配对，证实结构化多智能体AI共创的创造力潜力。

Comments 19 pages, 3 figures

Competitive mediator games and urban CAV routing markets

竞争性中介博弈与城市自动驾驶车辆（CAV）路径规划市场

Grzegorz Jamróz

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

AI总结 本文针对未来自动驾驶路径规划与驾驶市场，提出竞争性中介博弈，证明特定条件下其均衡为垄断，并探讨相关市场的机制设计问题。

Comments 42 pages, 6 figures, 1 table

HJ-Gauss: A Monte-Carlo HJ Reachability Scheme

HJ-Gauss: 一种蒙特卡洛HJ可达性方案

Lekan Molu, Venkatraman Renganathan, Namhoon Cho

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

AI总结 本文提出了一种基于局部PDE线性化的方法，通过冻结系数采样方案解决高维系统中经典网格基HJ求解器内存消耗大的问题，实现了存储和网格无关的算法，适用于高维可达性分析。

Comments NeurIPS 2026 Submission

Reinforcement Learning for Freeway Lane-Change Regulation via Connected Vehicles

基于网联车辆的高速公路车道变更调控强化学习方法

Ke Sun, Huan Yu

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

AI总结 针对低自动驾驶渗透率下车道变更控制适用性受限的问题，提出基于多智能体强化学习的网联车辆高速公路车道变更调控框架，可提升交通效率并保障安全。

SkillSmith: Enhancing Locally Deployed Agents via Automatic Skill Construction and Evolution

SkillSmith：通过自动技能构建与演进增强本地部署智能体

Xinle Jiang, Remy Xie, Ming Tang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkillSmith是云端-本地智能体协作框架，通过自动构建和演进技能增强本地智能体，使搭载Qwen3.6-27B的本地智能体任务有效性接近云端智能体，在AppWorld上平均动作数从36.1降至9.9且可泛化至其他SLM。

Comments 10 pages,8 figures

Symbolic Attack Chain Generation from Atomic Red Team Techniques: An Empirical Study of Predicate Representation Granularity

基于Atomic Red Team技术的符号化攻击链生成：谓词表示粒度的实证研究

Ramya Varunsegar

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

AI总结 本研究对比九类与五类谓词粒度的AALM，发现粒度对攻击链有效性影响小，81.3%结果一致，高粒度仅提升规划论证的内部结构分辨率。

Visual Reconstruction as Memory Negotiation: An Iterative Generative AI-Mediated Framework for Oral History

视觉重建作为记忆协商：一种用于口述历史的迭代生成式AI介导框架

Yigeng Zhang

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究提出迭代AI辅助视觉重建框架，以生成式AI创建视觉探针辅助口述历史的记忆协商，通过五阶段工作流实现反思性公共历史参与与负责任记录。

Comments Accepted as a poster abstract at the 2026 Conference of the European Association for Digital Humanities (EADH 2026)

Algorithmic Asymmetry in Zero-Sum Games: Unilateral Recovery of Fast Convergence Against a Slow Opponent

零和博弈中的算法非对称性：针对缓慢对手的快速收敛的单侧恢复

James P. Bailey, Soham Das

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究零和博弈的算法非对称性，提出智能体用交替乐观梯度下降（AOGD）可补偿普通梯度下降（GD）对手的缓慢收敛，使联合动态以O(1/T)速率收敛到纳什均衡。

Sensing-Induced Embodied Communication in the Near Field

近场中由感知诱导的具身通信

Jingreng Lei, Yulin Shao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究近场感知诱导的具身通信，通过表征位置相关的各向异性可靠性几何、推导三维混淆区域的椭球表示，建立统一框架并证明近场体积装箱的容量增益。

Comments 13 pages, 9 figures

Emergent Behavior Is Robust to Communication Delays at the Cost of Slower System Evolution

涌现行为对通信延迟具有鲁棒性，但代价是系统演化更缓慢

Seokho Jeong, Jin Gyu Lee, Hyungbo Shim

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对异质智能体集体行为受通信延迟影响的问题，通过减缓智能体动力学保证涌现行为的鲁棒性，明确延迟对向量场的缩放作用，发现延迟诱导的减速或为扩散耦合的普遍特征。

Comments Extended version of the paper accepted for presentation at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

Fair Team Contracts

公平团队合同

Matteo Castiglioni, Junjie Chen, Yingkai Li

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了在公平性约束下设计收益最优的团队合同问题，提出了基于加法和子模成功函数的高效算法，并展示了公平合同在收益上的优势。

From Single Chatbots to Governed Agent Ecosystems: An Agentic AI Pattern Catalogue and Orchestration Framework for Mission-Critical Hospital Information Management Systems

从单一聊天机器人到受管控的智能体生态系统：面向关键任务型医院信息管理系统的智能体AI模式目录与编排框架

Manideep Dhar, Ritwik Singh, Sharat Chandra Kumar Manikonda

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本研究针对医院信息管理系统提出以合规为核心的智能体AI模式目录与编排框架，可减少文档处理时间等成本、强化管控，助力医院将AI投资转化为可持续回报。

Comments Peer-reviewed published article

Journal ref International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), 11-2026(5), IJISRT26MAY1651

What Keeps Agent Skills from Being Reusable? Evidence from 138K SKILL.md Files

是什么阻碍了智能体技能的可复用性？来自13.8万个SKILL.md文件的证据

Chi Zhang, Yimin Liu, Xinze Chen, Ping Ji

机构 * The Graduate Center, City University of New York（纽约城市大学研究生中心） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunter College, City University of New York（纽约城市大学亨特学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,summary_cn)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过分析13.8万个SKILL.md文件，发现91.8%的Agent Skills存在可复用性相关缺陷，主要为打包问题，验证了路由元数据对检索可靠性的影响，并提出了结合规范提示等的质量保证生成工作流。

Comments 11 pages, 4 figures

Agent READMEs: An Empirical Study of Context Files for Agentic Coding

智能体自述文件：对智能体编码的上下文文件的实证研究

Worawalan Chatlatanagulchai, Hao Li, Yutaro Kashiwa, Brittany Reid, Kundjanasith Thonglek, Pattara Leelaprute, Arnon Rungsawang, Bundit Manaskasemsak, Bram Adams, Ahmed E. Hassan, Hajimu Iida

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文对2303个智能体上下文文件开展大规模实证研究，发现其为动态演变的复杂产物，开发者优先规定功能需求却极少明确非功能需求，凸显改进相关工具与实践的必要。

Guixu: Valuation-Driven Data Discovery for Autonomous AI Agents with On-Chain Attestation

Guixu：面向具备链上证明的自主AI智能体的估值驱动型数据发现

Yifan Wu, Yuchen Peng, Jiaqi Chai, Yufei Qian, Xilin Li, Ke Chen, Lidan Shou

专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 Guixu是面向自主AI智能体的估值驱动型数据发现系统，采用三阶段估值管线等技术，整合智能体支付协议与链上数据市场，实现任务、预算感知且可信的数据发现与采购。

Comments This paper has been accepted for presentation at VLDB 2026

NeuroPilot: An Agent-Driven Smart Pipeline for Processing, Quality Control, and Managing Neuroimages

NeuroPilot：一种用于神经影像处理、质量控制与管理的智能体驱动智能流程

Yiyao Chen, Yucheng Li, Jungong Tong, Shaoqi Wang, Kunhao Zhou, Ziquan Wei, Monica Murea, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

机构 * 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 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出NeuroPilot多智能体系统，整合神经影像处理、质控与管理流程，在17个超12.3万受试者的队列中验证，将传统2-3个月的工作压缩至一周，提升了可扩展性与效率。

Comments 21 pages, 6 figures

FAME: QoS-aware Async Service Orchestration for Agentic Workflows

为MCP启用的智能工作流优化FaaS平台

Haseeb Abdullah Kollorath, Vaibhav Jha, Varad Kulkarni, Vinay, Nikhil Reddy, Anand Eswaran, Praveen Jayachandran, Yogesh Simmhan

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出FAME架构，利用FaaS平台优化MCP启用的智能工作流，实现模块化组合和状态持久化，提升效率与成本效益。

Comments Extended version of paper to appear in the proceedings of the International Conference on Web Services (ICWS), 2026

Resume Means Resume: A Machine-Checked Conformance Contract for Checkpoint, Interrupt, and Resume Semantics in Workflow Persistence Layers

恢复即恢复：工作流持久层中检查点、中断与恢复语义的机器可检查一致性契约

Sajjad Khan

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG、cs.SE

AI总结 该研究提出了RESUME CONTRACT契约，用TLA+模型等方法验证了五个智能体工作流框架的一致性问题，并通过REMIT修复了相关故障。

Comments 25 pages, 10 tables, 1 figure. Supplementary material included as an ancillary file. v3: rejoins a paragraph split across a table float and harmonizes a label glyph in the supplement; no change to results, claims, or numbers

OBLIVION: Workflow-Level Operational Skill Unlearning for Deployed Agents

OBLIVION：面向已部署智能体的工作流级操作技能遗忘

Zhengyang Shan, Xu Qian, Jiayun Xin, Kun Li, Yue Zhang, Minghui Xu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大型语言模型智能体的技能撤销问题，提出OBLIVION框架，通过工作流建模、跨表面连贯擦除等技术降低技能复活风险，在基准与沙箱实验中有效减少攻击成功率与影响加权暴露。