AI Agent

Decentralized Multi-Agent Urban Traffic Management via Spatio-Temporal Mobility Profile Planning

基于时空出行剖面规划的去中心化多智能体城市交通管理

Lorenzo Mario Amorosa, Lorenzo Farina, Vittorio Todisco, Alessandro Bazzi

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

AI总结 本文提出VeloCity框架，通过去中心化多智能体时空出行剖面规划，在四张真实城市地图上实现CAVs的高效无冲突交通管理，显著降低通行时间、约束延迟方差并避免拥堵死锁。

CMU-Drive and V2V-VLA: Cooperative Multi-agent Unified Driving with Reasoning Benchmark and Vehicle-to-Vehicle Vision-Language-Action Models

CMU-Drive与V2V-VLA：具备推理能力的协同多智能体统一驾驶基准及车对车视觉-语言-动作模型

Hsu-kuang Chiu, Stephen F. Smith

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 本文提出协同多智能体统一驾驶基准CMU-Drive及车对车视觉-语言-动作模型V2V-VLA，解决现有VLA模型缺乏协同能力的问题，构建了协同自动驾驶研究的首个基准并将相关资源开源。

AOC-CBS: Anytime-Optimal Continuous-time Conflict-Based Search for Generalised Multi-Agent Path Finding

AOC-CBS：适用于通用多智能体路径规划的任何时候最优连续时间基于冲突的搜索算法

Alvin Combrink, Sabino Francesco Roselli, Martin Fabian

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

AI总结 本研究针对通用多智能体路径规划问题，提出AOC-CBS算法，该算法可 anytime-optimal 求解，实验表明其在接受有界最优性间隙时能将可扩展性从数十智能体扩展到数百个。

Comments 65 pages, 19 figures

Optimal Multi-Agent Path Finding in Continuous Time

连续时间下的最优多智能体路径查找

Alvin Combrink, Sabino Francesco Roselli, Martin Fabian

机构 * Division of Systems and Control, Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology（系统与控制系，电气工程系，查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对CCBS类算法的精确性缺陷，提出满足充分条件的OC-CBS，可保证MAPFR实例的最优解，实验显示其运行时间与CCBS相当，还能恢复依赖CCBS的方法的理论保证。

Comments 41 pages, 23 figures

Multi-Agent AI Safety as an Institutional Design Problem

作为制度设计问题的多智能体AI安全

Abdullah X

机构 * POLIS Research Programme, Project AWARE（POLIS研究计划，AWARE项目） 纠错

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

AI总结 本文作为POLIS项目首篇论文，探究多智能体AI安全的制度设计问题，通过含5280回合的实验套件，对比不同守卫机制，发现制度的权威状态与阻止后路径对安全的影响。

Comments 17 pages, 5 figures. Code and reproducibility artifacts available in the public POLIS repository

LatticeMind: A Conflict-Aware Memory Primitive for Multi-Agent Systems

LatticeMind：面向多智能体系统的冲突感知记忆原语

Heng Zhou, Lian Zhang, Yutao Fan, Tiancheng He, Siki Chen, Hejia Geng, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出冲突感知记忆原语LatticeMind，解决多智能体LLM系统的主张信任决策问题，在ConflictBank评估中准确率达0.97，显著优于基线， ablation验证了其核心组件的重要性。

REMAC: Self-Reflective and Self-Evolving Multi-Agent Collaboration for Long-Horizon Robot Manipulation

REMAC：用于长时程机器人操作的自反思与自进化多智能体协作框架

Puzhen Yuan, Angyuan Ma, Yunchao Yao, Huaxiu Yao, Masayoshi Tomizuka, Mingyu Ding

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

AI总结 本研究提出REMAC自适应多智能体规划框架，通过自反思与自进化实现多机器人长时程任务规划，在RoboCasa基准测试中使任务平均成功率提升40%、执行效率提升52.7%。

Comments 24 pages, 8 figures

NeuroRefiner: Morphology-Aware Multi-Agent Refinement for 3D Fluorescence Microscopy Neuron Segmentation

NeuroRefiner：面向3D荧光显微镜神经元分割的形态感知多智能体细化方法

Haiyang Yan, Jinyue Guo, Yanchao Zhang, Bingqing Wang, Zhenchen Li, Jing Liu, Jiazheng Liu, Linlin Li, Hua Han

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 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 针对3D荧光显微镜神经元分割的拓扑与细节保留难题，本文提出NeuroRefiner多智能体系统结合TopoRefineNet工具，在多数据集上实现优于现有方法的分割性能，ZBFWB数据集F1分数提升3.02%。

Comments Accept by ECCV 2026

IDRAAK: From Multi-Agent NLP to Few-Shot Prompting for Semantic Drift Detection in Technical Requirements

IDRAAK：从多智能体自然语言处理到用于技术需求语义漂移检测的少样本提示

Shiva Ahir

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

AI总结 IDRAAK是基于语义需求表示的可解释框架，通过含6个少样本示例的LLM单次调用检测技术需求语义漂移，性能优于多种替代方案，证明少样本提示是高效替代方法。

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

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

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

Multi-agent discovery of practical quantum LDPC codes

多智能体发现实用量子低密度奇偶校验码

Dongheng Qian, Tianyi Li

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

AI总结 该研究开发多智能体框架，在块长不超过400、总重量不超过10的二元CSS码范围内，发现了多种高性能实用量子LDPC码，为实验评估提供了硬件相关候选。

Comments 20 pages, 3 figures

MoRSE: Task-Oriented Multi-Agent System with Mixture of Role-Subtask Experts

MoRSE：面向任务的混合角色-子任务专家多智能体系统

Peiwen Li, Shiyang Zhang, Yangtian Zhang, Sizhuang He, David van Dijk, Rex Ying

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

AI总结 MoRSE是一种面向任务的多智能体系统，通过角色-子任务专家混合机制与分层组相对策略优化，在代码生成基准上提升了任务及逐步性能，且专业化增益可跨任务类别与领域泛化。

Comments 25 pages, 8 figures, 9 tables

An Agentic AI Framework Overcomes Fundamental Limitations of Large Language Models for Glaucoma Detection from Fundus Photography

一种智能体AI框架克服了大型语言模型在眼底照相青光眼检测中的基本局限

Jalil Jalili, Hossein Taghizad, Anuwat Jiravarnsirikul, Christopher Bowd, Akram Belghith, Raheleh Kafieh, Christopher A. Girkin, Sally L. Baxter, Robert N. Weinreb, Linda M. Zangwill, Mark Christopher

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

AI总结 该研究开发的智能体AI框架整合LLM与专用深度学习工具，提升了眼底照相青光眼检测的准确率、一致性，纠正了仅用LLM的缺陷，具有通用性，或推动医学AI向多智能体系统转变。

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。