AI Agent

DentAgent: Evidence-Centric Multi-Agent Coordination for Multimodal Dental Reasoning

DentAgent：以证据为中心的多智能体协调的多模态牙科推理框架

Zijie Meng, Xiwei Dai, Yixuan Tang, Jin Hao, Yang Feng, Fudong Zhu, Xiaoqiang Liu, Shaosheng Cao, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Angelalign Technology Inc.（时代天使科技有限公司） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对现有牙科AI系统模态或任务局限及证据不可追溯问题，提出以证据为中心的多智能体框架DentAgent，经四个基准测试，其多标签诊断性能超越资深专家17.3个百分点，可用于多模态牙科推理及人群口腔健康评估。

Adaptive Memory and Reflection Multi-Agent System for Medical Question Answering

面向医学问答的自适应记忆与反思多智能体系统

Pradeep Murugesan, Luoxiao Yang, Xueli Chen, Xinqi Fan

机构 * School of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University（曼彻斯特城市大学计算与数学学院） ； Electrical and Computer Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院电气与计算机工程系） ； School of Science and Technology, Hong Kong Metropolitan University（香港都会大学科学与科技学院） 纠错

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

AI总结 针对现有医学问答系统缺乏适应性等问题，提出自适应记忆与反思多智能体框架，经MedQA等数据集验证，结合专用记忆等模块可提升性能，助力开发可信医学智能体。

Comments Accepted by IEEE SMC 2026

A Multi-Agent Platform for Automated Enterprise Analytics and Insight Generation

用于自动化企业分析与洞察生成的多智能体平台

Manoj N M, Vijayakrishna S, Manjunath Srinivas, Rohit Pahan

机构 * Rakuten India Enterprise Private Limited（乐天印度企业私人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于CrewAI的多智能体框架，含五个专业智能体，经300个测试用例验证，功能准确率95.3%，较单智能体基线提升显著，可用于自动化企业分析与洞察生成。

ReasFlow: Assisting Reasoning-Centric Scientific Discovery in Applied Mathematics via a Knowledge-Based Multi-Agent System

ReasFlow：通过基于知识的多智能体系统助力应用数学中以推理为中心的科学发现

Yutong He, Daibo Li, Guohong Li, Jiahe Geng, Zhengyang Huang, Can Ren, Zekun Zhang, Yifan Liu, Shuchen Zhu, Hengrui Zhang, Boao Kong, Ming Sun, Shu Li, Chenyi Li, Jiang Hu, Kun Yuan, Zaiwen Wen, Pingwen Zhang

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

AI总结 针对理论驱动科学发现探索不足的问题，ReasFlow引入以推理为中心的自主智能体系统，通过内部验证循环和知识检索机制减少专家干预，能统一多项科研任务，从最少提示生成高质量论文，在开源基线中表现出色。

From Multi-Agent to Single-Agent: When Is Skill Distillation Beneficial?

从多智能体到单智能体：技能蒸馏何时有益？

Binyan Xu, Dong Fang, Haitao Li, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； LIGHTSPEED 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 研究探讨了技能蒸馏在多智能体系统到单智能体系统转换中的有效性，提出通过评估指标的拓扑刚性预测技能效用，并引入AdaSkill框架实现自适应蒸馏。

Comments 35 pages, 15 figures, 17 tables

Autonomous Cyber Defense in Connected Vehicles: A Multi-Agent Approach to V2X Security

网联车辆中的自主网络防御：一种面向V2X安全的多智能体方法

Krishna Teja Medam

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

AI总结 针对网联车辆V2X安全，提出三层多智能体架构，以SAE标准时序为硬性约束，分层处理消息分类、冲突解决与模型优化，解决现有入侵检测系统的安全-安保冲突问题。

A Locally Deployable Tool-Grounded LLM Multi-agent Framework for Automating Methane Emission Analysis and Reporting

一种可本地部署的基于工具的大语言模型多智能体框架，用于自动化甲烷排放分析与报告

Yang Yan, Zifan Zhou, Xuan Wang, Erum Hassan, Bilguunzaya Mijiddorj, Jie Cao, Bin Li, Binbin Weng

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

AI总结 本研究开发了一种可本地部署的基于工具的LLM多智能体框架，用于自动化甲烷排放分析与报告，在多类真实场景测试中表现优异，能缩短工作流时间、降低人力需求并提升数据安全性。

Agent Harness Distillation: Inference-Time Harness Extraction and Exploitation in Autonomous Multi-Agent Systems

智能体调控蒸馏：自主多智能体系统中的推理时调控提取与利用

Yu Cui, Wuli Yang, Yirui Shi, Junhao Xia, Hui Jiang, Lei Gao, Chenfu Bao

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

AI总结 本文提出AHD框架，将AMAS推理时调控提取形式化为新安全问题，实验证实其可提取调控致IP泄露，还提出对应欺骗防御，揭示AMAS新安全威胁。

Multi-Agent Embodied Autonomous Driving (MAEAD): From V2X Information Exchange to Shared World Models

多智能体具身自动驾驶：从V2X信息交换到共享世界模型

Senkang Hu, Zhengru Fang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yiqin Deng, Yuguang Fang

机构 * Lingnan University, Hong Kong（岭南大学（香港）） 纠错

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

AI总结 本文综述了从单车智能向多智能体具身系统转变的自动驾驶技术，通过共享世界模型实现感知共享、意图推断和协同规划，并指出了在仿真评估、实时安全保证等方面的研究空白。

Co-RL: Unsupervised Reasoning Emerges from Diverse Cohort in Multi-agent RL

Co-RL：多智能体强化学习中多样群体涌现的无监督推理

Yunhao Yang, Yuexin Bian, Yunjie Tian, Di Fu, Tianjin Huang, Yuanyuan Shi, Ziang Xiao, Nuno Vasconcelos, Yijiang Li

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 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 本研究提出Co-RL框架，通过参数不共享的多智能体协作训练，利用同伴奖励减少对真实标注的依赖，提升纯文本及多模态任务的推理性能，缓解训练崩溃与响应同质化问题。

Comments 30 pages, 5 figures, 11 tables

Beyond the Transcript: Detecting Covert Co ordination in Latent Multi-Agent Communication

超越文本记录：检测潜在多智能体通信中的隐蔽协同

Ramneet Kaur, Pradyumna Chari, Ramesh Raskar, Jugad Singh, Sumit Kumar Jha, Anirban Roy

机构 * MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室） ； Westtown School（韦斯顿镇学校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； SRI International（SRI国际公司） 纠错

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

AI总结 本研究针对语言模型智能体通过不可见潜在状态进行隐蔽协同的问题，提出可验证潜在对齐（VLA）框架，设计三层监控器与可引导性框架，在多智能体拍卖基准上实现了高效的隐蔽协同检测与缓解。

Multi-Agent Off-Policy Deep Reinforcement Learning for Smart Campus Coverage

面向智慧校园覆盖的多智能体离线策略深度强化学习

Omar Rady, Mohamed Ayman, Ali Arafa, Mohamed Shalma

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

AI总结 本文针对现实非凸校园拓扑下的毫米波基站最优部署问题，将其建模为马尔可夫决策过程，通过对比四种深度强化学习方案，发现地理划分多智能体DDPG在密集场景中性能更优、可实现全覆盖且收敛高效。

Sanyu Studio: A Multi-Agent System for Art-Historical Narrative Construction

三语工作室：用于艺术史叙事构建的多智能体系统

Zhaoxi Wei, Hongye Yang, Shuyuan Tian

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

AI总结 该研究提出Sanyu Studio多智能体系统，将321幅常玉油画建模为具备特定机制的智能体，经7天工作坊验证，其可在历史证据有限时放大人类能动性，为公众提供艺术史解读的交互式入口。

Comments 12 pages, 8 figures, 2 tables

Position: Multi-Agent Systems Should Prioritize Concurrency Control

立场：多智能体系统应优先考虑并发控制

Xin Yang, Letian Li, Zimo Ji, Terry Jingchen Zhang, Wenyuan Jiang

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

AI总结 该研究指出基于LLM的多智能体系统的故障本质是并发控制问题，提出应将显式并发控制机制作为首要设计考量，以解决系统可靠性下降的问题。

Comments 16 pages, 1 figure

MITRE-SAGE: A Multi-Agent Cybersecurity Question-Answering Model

MITRE-SAGE：一种多智能体网络安全问答模型

Ali Habibzadeh, Farid Feyzi, Reza Ebrahimi Atani

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

AI总结 针对网络安全领域LLM的不足，研究提出多智能体框架MITRE-SAGE，结合MITRE-QA基准验证其在多项网络安全问答任务中优于基线方法，轻量级配置表现突出。

Deciding Relabeling Observation Consistency in Multi-Agent Discrete-Event Systems

多智能体离散事件系统中重标记观测一致性的判定

Tomáš Masopust

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

AI总结 本文证明多智能体离散事件系统的重标记观测一致性（ROC）是PSPACE完全问题，给出易处理情形的多项式时间算法与充分条件，修正了文献中相关错误结论并证明ROC的组合性。

Online Multi-Agent Contracts

在线多智能体契约

Paul Dütting, Michal Feldman, Yoav Gal-Tzur, Thomas Kesselheim

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

AI总结 该研究针对在线多智能体契约模型，设计了子模收益下O(1)竞争力的在线策略，还证明了子模与XOS收益在在线契约场景下的竞争力界限存在本质分离。

Collective Hallucination in Multi-Agent LLMs:Modeling and Defense

多智能体大语言模型中的集体幻觉：建模与防御

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种系统级模型描述多智能体LLM中幻觉的传播与放大，并设计交互感知控制方法，通过置信加权聚合、自适应影响调节、外部验证和隔离不可靠智能体来抑制错误传播，在TruthfulQA和TriviaQA上使幻觉降低39%，事实准确率提升至0.87。

Beyond LLM-Based Reasoning: Lightweight GNNs for Agent Failure Attribution

超越基于大语言模型的推理：用于智能体故障归因的轻量级图神经网络

Ting-Wei Li, Yuanchen Bei, Xiao Lin, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois（伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对多智能体系统故障归因任务，提出轻量级图框架AFANet，其参数少、推理成本低，在域内基准上性能匹配或优于LLM基线，分布外基准可经低成本自适应提升，证明轻量级结构化方法可实现优异故障归因效果。

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,abstract)；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。

Comments WAFR 2026 (World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics)

Adaptive Multi-Agent Feature Selection for Personalized Fall Risk Prevention

面向个性化跌倒风险预防的自适应多智能体特征选择

Chang Liu, Ladda Thiamwong, Yanjie Fu, Rui Xie

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 针对老年人跌倒风险识别的静态方法无法适配动态个性化风险因素，本文提出PAFIR框架，将自适应特征选择建模为强化学习问题，在PEER试验数据上验证其能更有效捕捉特征模式，实现动态个性化跌倒风险预防。

Comments 38 pages, 10 figures, 12 tables. Accepted at Machine Learning for Healthcare (MLHC 2026)

Characterizing Agentic Flooding of Government Services

刻画政府服务的智能体泛滥问题

Chris Schmitz, Lewis Hammond, Alan Chan

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

AI总结 该研究定义了政府服务的智能体泛滥问题，基于84起案例数据集分析其广泛存在性，开发风险矩阵评估高风险服务，梳理政府应对措施并推荐兼顾公平的缓解方案。

Comments To appear in the proceedings of the 9th AAAI Conference on AI, Ethics, and Society (AIES), October 12-14, 2026

Position: Behavioral Systems Require Behavioral Tests

定位：行为系统需要行为测试

Manuel Cherep, Nikhil Singh, Pattie Maes

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

AI总结 本文提出AI智能体需如其他行为系统般接受评估，借鉴行为科学提出含行为测试开发等内容的研究议程，为AI行为科学发展提供路线图。

Comments Accepted to ICML 2026 (Position Track)

SeisEvo: Evolution of Seismic Data Reconstruction Algorithms by Agents

SeisEvo：智能体驱动的地震数据重建算法演化

Yingjie Xu, Siwei Yu, Jianwei Ma

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

AI总结 该研究提出SeisEvo，以LLM驱动多智能体搜索演化地震重建算子，发现Evo-POCS、Evo-MSSA等算法，性能优于经典方法及基准，为地震数据处理提供可检查的显式算法。

Reconstruction: A Blind Benchmark for Recovering Research Ideas from Pre-Publication Bibliographies

重构：从预发表参考文献中恢复研究思路的盲基准

Shaolong Chen, Yanlin Fei, Nazhou Liu, Xinmiao Yu, Lei Li, Rahul Thapa, Madalina Ciobanu, Qingqing Mao, Ritankar Das

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Titan Holdings（泰坦控股公司） ； Prentis AI（普伦蒂斯人工智能公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出Reconstruction盲基准，测试语言模型从预发表参考文献恢复论文思路的能力，发现多智能体流水线可将匹配率提升约2.4倍。

CentaurBench: Benchmarking LLM Capabilities on Augmenting vs. Automating Real-World Work Tasks

CentaurBench：评估大型语言模型在增强与自动化现实工作任务方面的能力

Pattaraphon Kenny Wongchamcharoen, Kris Gulati, Min Min Fong, Abhishek Nagaraj

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

AI总结 CentaurBench基准测试显示LLM的自动化能力与辅助能力仅适度相关，多数自动化优胜者在增强任务中表现不佳，辅助效果并非始终为正，表明需按模型在多智能体系统中的角色评估模型。

Comments 46 pages, 15 figures

Artifact-centered Claim-aware Observability for Autonomous Scientific Agents

面向自主科学智能体的以人工制品为中心、感知声明的可观测性

Xiangyu Yin, Ming Du, Michael H. Prince, Mathew J. Cherukara

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Advanced Photon Source（先进光子源） 纠错

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

AI总结 针对自主科学智能体的审计需求，提出以人工制品为中心、感知声明的可观测性概要，补充现有遥测与溯源标准，实现科学审计关系的有效表达。

MetaInfer: A Knowledge Only LLM Inference Engine Generator SKILL Toolbox

MetaInfer：一个仅基于知识的大语言模型推理引擎生成器SKILL工具包

Zhenwen Miao, Honglin Wang, Mingheng Mi, Pu Wang, Chen Hu, Hai Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型推理框架代码复杂、维护成本高的问题，提出MetaInfer方法，通过用户指定运行时约束，利用大语言模型驱动多智能体协作系统结合契约知识库自动生成定制推理框架，并从多视角评估，实现从显式知识生成可运行方案。

Robust Instability Radius for Networked Dynamical Systems: Upper and Lower Bounds

网络动力系统的鲁棒不稳定性半径：上下界

Shinji Hara, Yutaka Hori, Tetsuya Iwasaki, Chung-Yao Kao, Sei Zhen Khong

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

AI总结 本文针对受异质性扰动的多智能体网络系统，研究鲁棒不稳定性半径（RIR），推导其上下界，在网络连接矩阵秩为1等特定条件下可通过小增益论证精确刻画RIR。

Bayesian Partner Modelling enables Adaptive Replanning for LLM Coordination

贝叶斯伙伴建模支持大语言模型协同的自适应重规划

Harsh Goel, Aditya Sai Ellendula, Vaishnav Tadiparthi, Ehsan Moradi Pari, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Sandeep P. Chinchali

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

AI总结 该研究针对LLM多智能体协作中伙伴策略变化导致的重规划问题，提出BayesBeliefAgent方法，在Overcooked环境中显著缩小信念-行动差距并减少重规划次数。

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