AI Agent

MACS: A Hybrid Multi-Agent Framework for Reliable Conversational E-Commerce Recommendation

MACS：面向可靠会话式电商推荐的混合多智能体框架

Juli Huang, Hannah Clay, Sajjad Beygi, Thomas Sarda, Negin Golrezaei, Amin Saberi

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

AI总结 针对固定目录场景下会话式电商推荐的可靠性问题，提出混合多智能体框架MACS，其在单轮、多轮基准测试中均展现出更强的约束合规性与推荐性能。

Comments 9 pages, 2 figures, 8 tables. Will be presenting at Stanford Trust&Safety Conference, already presented at Stanford Market AI Conference

VLM- and LLM-Driven Multi-Agent System for PET Image Denoising

基于视觉语言模型（VLM）与大语言模型（LLM）驱动的多智能体正电子发射断层扫描（PET）图像去噪系统

Boxiao Yu, Savas Ozdemir, Yang Xing, Fumio Hashimoto, Jiong Wu, Yizhou Chen, Axel Rominger, Ruogu Fang, Kuangyu Shi, Tinsu Pan, Kuang Gong

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

AI总结 针对PET图像分辨率低、信噪比差及深度学习去噪部署需多模型与专家干预的问题，本文提出VLM与LLM驱动的多智能体闭环PET去噪框架，自主选最优模型参数，在低剂量数据上优于UNet等基线方法。

Wrong but Useful: Trajectory Value Beyond Answer Correctness in Multi-Agent Messages

错误但有用：多智能体消息中超越答案正确性的轨迹价值

Chih-Hsuan Yang, Anjir Ahmed Chowdhury, Cheng-Hau Yang, Weijian Zheng, Fernando Llorente, Xiaolong Ma, Xinyang Li, Eliu A. Huerta, Ian T. Foster, Rajeev Thakur

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 该研究提出DHD协议，发现多智能体错误消息含有用信息，错误但有帮助的消息普遍存在，其轨迹价值可辅助决策，答案正确性不决定轨迹价值。

Comments 24 pages, 9 figures. Includes an appendix and an ancillary reproducibility artifact

TeachMateGPT: A Multi-Agent Knowledge-Grounded Framework for Pedagogical Assessment Generation from Science Curriculum Materials

TeachMateGPT：面向科学课程材料的多智能体知识基教学评估生成框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, M. F. Mridha, Jubayer Al Mahmud

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿赫桑乌拉科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） 纠错

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

AI总结 TeachMateGPT作为多智能体知识基框架，通过四项改进解决现有RAG系统局限，生成的科学评估题提升了忠实度与相关性，相关数据集经教师评分验证。

CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

CLAIR-Fin：用于跨模态金融问答中声明级验证与自适应辩论的对抗性多智能体框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿萨努拉科技大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出CLAIR-Fin九智能体框架，针对跨模态金融问答的声明级验证与自适应辩论，在BB-FinQA-X数据集上提升了模型忠实度，且弃权比例合理，优于相关基线方法。

HERMES: a multi-agent framework for structured knowledge extraction from ultra-long documents in geoscience

HERMES：用于从地球科学超长文档中提取结构化知识的多智能体框架

Ziqi Song, Zongyuan Xiang, James G. Ogg, Bruce S. Lieberman, Gabi Ogg, Natalia López Carranza, Wen Du, Yufei Ye, Shuan Li, Zhong Peng, Shaoqi Yu, Juye Wei, Ying Zhou, Jieping Ye, Jiang Yang

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

AI总结 该研究提出HERMES多智能体框架，可从地球科学超长文档中提取结构化知识，在《无脊椎古生物学论著》上的实验显示其性能稳定、效率高且跨领域迁移性好，为历史文献结构化提供了可行途径。

Comments 31-page main manuscript with 6 figures and 3 tables; supplementary information included

Discovering Efficient and Explainable Communication Topologies for LLM-based Multi-Agent Systems via Causal Inference

通过因果推理发现基于大语言模型的多智能体系统的高效且可解释的通信拓扑

Junzhi Li, Peng He, Qirui Ji, Wei Wang, Lixiang Liu, Chuxiong Sun

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

AI总结 该研究针对基于LLM的多智能体系统通信拓扑可解释性不足的问题，提出模型无关框架E2-Explainer，通过因果推理识别关键通信子图，在保持任务性能的同时降低了通信成本。

Learning to Interrupt in Language-based Multi-agent Communication

语言基多智能体通信中的中断学习

Danqing Wang, Da Yin, Ruta Desai, Lei Li, Asli Celikyilmaz, Ansong Ni

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Meta FAIR 纠错

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

AI总结 本文提出一种可中断的通信框架，通过学习预测合适的中断点，减少通信成本，提升多智能体任务性能。

Comments Accepted in CoLM 2026

Multi-Agent Reinforcement Learning for Joint Handover Management and Power Allocation in Multi-Orbit Satellite Networks

面向多轨道卫星网络中联合切换管理与功率分配的多智能体强化学习

Yassine Afif, Ashutosh Balakrishnan, Philippe Martins, Mohammed Almekhlafi, Antoine Lesage-Landry, Gunes Karabulut Kurt

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

AI总结 针对多轨道卫星网络的联合切换管理与功率分配问题，提出结合MAPPO与TarMAC的多智能体强化学习策略，在保证接近贪心方案吞吐量的同时大幅减少切换次数，性能优于仅低轨方案与保守停留策略。

Submodular Policy Learning for Distributed Task Allocation in Open Multi-Agent Systems

开放多智能体系统中分布式任务分配的次模策略学习

Jing Liu, Luca Ballotta, Yangyang Yang, Fangfei Li, Yang Tang, Ruggero Carli

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

AI总结 本文针对开放多智能体系统分布式任务分配问题，提出SubMAPL方法，通过划分多线性扩展解决次模函数松弛与分类策略不匹配问题，在多智能体覆盖任务上性能优于基线方法。

XAI-Guided Conservative Decentralized Execution for Offline Multi-Agent Network Slicing

面向离线多智能体网络切片的可解释人工智能引导保守式分散执行

Eslam Eldeeb, Hatim Chergui, Merouane Debbah

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

AI总结 该研究针对离线多智能体网络切片的资源分配问题，提出XAI引导的保守式分散执行方法，实现零资源冲突，降低信令开销与88%的有效推理延迟。

HumanForge: A Human-Centric Deepfake Video Benchmark with Multi-Agent Forgery Rationales

HumanForge：一个具有多智能体伪造原理的以人类为中心的深度伪造视频基准

Wenbo Xu, Zhimin Chen, Xiaojie Liang, Hengrui Liu, Ziqi Sheng, Wei Lu

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

AI总结 针对视频伪造给数字内容取证带来的挑战，引入HumanForge数据集，提出基于LangGraph的Gen2Anno多智能体管道构建并注释数据集，经测试展现了零样本泛化和细粒度推理的重大挑战，代码和数据集将公开。

Comments 18 pages, 8 figures

Consensus-gated Multi-Agent Neural Architecture Search for Seismic Fault Segmentation

面向地震断层分割的共识门控多智能体神经架构搜索

Shehram Baig, Ahmad Mustafa

机构 * Information Technology University (ITU)（信息技术大学（ITU）） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油与矿业大学） 纠错

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

AI总结 提出共识门控多智能体NAS系统，利用三个LLM达成共识搜索架构，发现参数42.5万的\textit{ours}模型，在Thebe断层数据集上性能优于多个基准模型，成本低、效率高。

A Temporal Barrier Framework for Collision Avoidance in Multi-Agent Autonomous Aerial Vehicles

用于多智能体自主飞行器避障的时间屏障框架

Benedikt Barthel Sorensen, Mitchell Black, Erfaun Noorani, Themistoklis Sapsis

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

AI总结 该研究针对多自主飞行器避障问题，提出对抗性碰撞时间嵌入控制屏障函数的aTTC-CBF方法，经仿真验证其在提升航路点推进速度的同时降低了碰撞率。

What preferences can - and cannot - predict in multi-agent online learning

多智能体在线学习中偏好能够预测和无法预测的内容

Omar Abbadi, Rida Laraki, Panayotis Mertikopoulos

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

AI总结 本文研究博弈中偏好与无遗憾学习动态的关联，证明子博弈中偏好可刻画渐近稳定性，但一般博弈中偏好不足以决定动态稳定性，进而提出聚合偏离下的弹性概念保证纯策略跨度的渐近稳定性。

Comments 56 pages, 15 figures; oral presentation at ICML 2026

Wyvern: An Agentic Framework for Generating Grounded Multimodal Reports

Wyvern：用于生成基于事实的多模态报告的智能体框架

Beatrice Alessandra Motetti, Emilien Guandalino, Daniele Jahier Pagliari, Alessio Burrello, Lorenz K. Müller, Konstantin Berestizshevsky, Lukas Cavigelli

机构 * Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； Huawei Research（华为研究院） 纠错

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

AI总结 针对生成式模型内容缺乏事实依据的问题，提出Wyvern多智能体框架生成多模态技术报告，经评估其图像信息量、报告实用性及引用指标均优于基准方法。

Polaris: Multi Agentic System for Conversational Enterprise Analytics

Polaris：用于对话式企业分析的多智能体系统

Varuni H K, Soham Sarkar, Jay Kumar, Goutham Krishnan, Tanvi Johari, Avinash Bharadwaj, Santosh Hegde

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

AI总结 该研究提出名为Polaris的多智能体框架，通过动态任务协调（DTC）层与ReAct风格智能体结合，实现对话式企业分析，在结构化企业数据集上验证了其高语义保真度与答案相关性，为大规模可信端到端商业智能提供了新方案。

Sakura: An Approach for Generating Complex Tests from Natural Language Test Descriptions

Sakura: 一种从自然语言测试描述生成复杂测试的方法

Tyler Stennett, Rangeet Pan, Bridget McGinn, Alessandro Orso, Saurabh Sinha

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

AI总结 提出基于多智能体框架Sakura，从自然语言描述生成结构复杂的测试用例，通过分解描述、静态分析定位、迭代合成与执行反馈，显著提升测试可编译性和覆盖率。

Comments 25 pages, 11 figures. Accepted to ISSTA 2026

Cross-Disciplinary Taxonomy and Modeling of Misunderstanding Generation, Amplification, and Detection, from Pragmatics to AI Agents

误解产生、放大与检测的跨学科分类与建模：从语用学到智能体

Babak Abbaschian

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

AI总结 本文整合九个领域研究，识别11种误解失败模式、8个分析层，形式化建模并提供证据矩阵等，是首个同时按过程节点与功能分类的误解研究。

Comments 49 pages, 2 figures, 8 tables, 94 references. Cross-disciplinary conceptual synthesis across multiple fields. Includes a source-by-source evidence matrix in Appendix A and a coding manual in Appendix B for independent application of the taxonomy

TIDE: Proactive Multi-Problem Discovery via Template-Guided Iteration

TIDE：通过模板引导迭代的主动多问题发现

Soyeong Jeong, Jinheon Baek, Minki Kang, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； DeepAuto.ai 纠错

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

AI总结 提出TIDE框架，通过模板引导的迭代机制主动发现用户上下文中隐藏的多个问题，并给出具体行动方案，在个人工作区和软件仓库两个场景中显著提升任务覆盖率和问题识别与解决能力。

Simulation-Aware In-Context Policy Improvement for LLM-Aided Analog Layout Refinement

面向LLM辅助的模拟电路版图优化的感知仿真上下文内策略改进

Bingyang Liu, Ziming Wei, Xiaohan Gao, David Z. Pan

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 针对LLM辅助模拟版图优化的样本效率问题，提出感知仿真的LLM多智能体框架，通过上下文内策略改进，仅需数十次仿真即可提升后版图性能，优于生成器启发式规则与贝叶斯优化方法。

Comments 7 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 2026 International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD 2026)

CoDS: Robust Collaborative Perception via Expert-driven Detection and BEV Segmentation

CoDS：基于专家驱动检测与BEV分割的鲁棒协同感知

Jinlong Wang, Yuang Jia, Junhong Lin, Nannan Li, Wei Gao

机构 * Peking University（北京大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

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

AI总结 针对多源噪声导致协同感知性能下降的问题，提出CoDS框架，通过CoRM、S-MoE和BTCI模块提升鲁棒性，在公开数据集上优于基线且抗噪稳定。

Comments 10 pages, 6 figures

Sampling-Based Coordination-Informed Multi-Objective Multi-Robot Reinforcement Learning

基于采样的协调感知多目标多机器人强化学习

Antonio Marino, Esteban Restrepo, Soon-jo Chung, Paolo Robuffo Giordano, Claudio Pacchierotti

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； CNRS, Univ Rennes, Inria, IRISA（法国国家科学研究中心、雷恩大学、法国国家信息与自动化研究所、IRISA） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 提出CIMORL框架，通过分布式权重预测、特权专家训练和采样变体（CIMORL-TS/MPPI），在合作与对抗场景中实现Pareto最优解，超体积提升21.2%。

Comments 20 pages, 11 figures, 4 tables

Adjacency-Based Spectral Proxy Control of Mobile Communication Agents

基于邻接矩阵的移动通信智能体的谱代理控制

Mariana del Castillo, Federico Larroca

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对异构移动智能体网络，提出用邻接矩阵主导特征向量替代Fiedler向量的A-Fiedler方法，提升分布式估计鲁棒性，为分布式网络控制提供更简单路径。

InterSAGE: The Secure and Verifiable Interoperability Protocol for An Internet of Agents

InterSAGE：面向智能体互联网的安全可互操作且可验证的协议

Zhenhua Zou, Sheng Guo, Qiuyang Zhan, Lepeng Zhao, Shuo Li, Zhuotao Liu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对现有智能体互操作协议缺失安全底层的问题，提出InterSAGE四层协议套件，补充MCP等通信协议，经对比验证其为首个统一实现四大安全特性的架构。

Comments 35 pages, 4 figures, 7 tables. Positioning paper