AI Agent

TSAssistant: A Human-in-the-Loop Agentic Framework for Automated Target Safety Assessment

TSAssistant: 一种人在回路中的自动化靶点安全性评估智能体框架

Xiaochen Zheng, Zhiwen Jiang, David Tokar, Yexiang Cheng, Alvaro Serra, Melanie Guerard, Klas Hatje, Tatyana Doktorova

机构 * Computational Sciences Center of Excellence（计算科学卓越中心） 纠错

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

AI总结 提出TSAssistant多智能体框架，通过分层指令架构和交互式优化循环，将靶点安全性评估报告生成分解为专业子任务，实现高可重复性和证据溯源。

Comments Updated with quantitative and expert evaluations

A Sober Look at Agentic Misalignment in Automated Workflows

对自动化工作流中智能体错位的冷静审视

Wenqian Ye, Bo Yuan, Zhichao Xu, Yijun Tian, Yawei Wang, Henry Kautz, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Notre Dame（圣约翰大学） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多智能体系统中的新兴错位问题（称为智能体错位），通过贝叶斯框架分析其成因，并提出基于证据的智能体对齐范式（AEA）来纠正错位行为，从而提升协作可靠性。

Cross-Layer Semantic Flow Reconstruction for Attack Detection in Agentic Systems

超越输入防护：为执行感知攻击检测重建跨代理语义流

Qizhi Cai, Yangyang Wei, Zhipeng Chen, Shouling Ji, Zhenyuan Li

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

AI总结 SysName通过重建跨代理语义流，实现执行感知的攻击检测，有效识别多种复合攻击向量，提升多代理系统安全性。

Comments 16 pages, 15 figures

The Agentic Web Requires New Normative Infrastructure

代理网络需要新的规范基础设施

Cameron Pattison, Matthew Boulos, Noam Kolt, Changbai Li, Tiziano Piccardi, Seth Lazar

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

AI总结 本文指出，用户通过AI代理与互联网交互的代理网络虽已技术可行，但过时的法律和服务条款阻碍了其发展，呼吁建立新的法律、规范和惯例来规范代理访问，并倡导政策以允许用户授权的代理在线行动。

Comments 1 figure

Meflex: A Multi-agent Scaffolding System for Entrepreneurial Ideation Iteration via Nonlinear Business Plan Writing

Meflex：一种基于非线性商业计划写作的多智能体支架系统，用于创业构想迭代

Lan Luo, Dongyijie Primo Pan, Junhua Zhu, Muzhi Zhou, Pan Hui

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

AI总结 Meflex通过非线性商业计划写作支架系统，支持创业构想的迭代发展，提升反思与元反思能力，降低认知负担。

Comments In Proceedings of The First Reflection in Creative Experience (RiCE) Workshop (RiCE W1) arXiv:2607.24558

AXE: Grey-Box Exploitability Confirmation for Localized Vulnerability Reports

AXE：针对局部漏洞报告的灰盒可利用性确认

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kostadin Damevski, Preetha Chatterjee

机构 * Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚 Commonwealth 大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架AXE，利用CWE分类和代码位置等轻量级元数据，通过解耦规划、代码探索和动态执行反馈实现Web漏洞利用，在CVE-Bench上达到30%成功率，比黑盒基线提升3倍。

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

Learning in Blocks: A Multi Agent Debate Assisted Personalized Adaptive Learning Framework for Language Learning

基于块的学习：一种多智能体辩论辅助的个性化自适应语言学习框架

Nicy Scaria, Silvester John Joseph Kennedy, Deepak Subramani

机构 * Indian Institute of Science, India（印度科学研究院） ； Talking Yak, India（Talking Yak） ； Indian Institute of Technology Patna, India（帕纳布印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于块的学习框架，利用多智能体辩论技术评估语言能力，结合评分和推荐机制，通过间隔复习和掌握进度提升语言学习效果。

Comments Published as main paper in AIED 2026

Journal ref Artificial Intelligence in Education. AIED 2026. Lecture Notes in Computer Science(), vol 16582. Springer, Cham

Towards Adaptive Categories: Dimensional Governance for Agentic AI

迈向自适应分类：面向智能体AI的维度治理

Zeynep Engin, David Hand

机构 * The Digital Statecraft Academy（数字国家学府） ； Department of Computer Science, University College London (UCL)（伦敦大学学院计算机系） ； Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国学院数学系） 纠错

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

AI总结 提出维度治理框架，通过追踪决策权、过程自主性和问责制（3A）的动态分布，实现自适应分类，以应对传统分类框架在动态AI系统中的不足。

Comments 12 pages core text, 15 pages including references, 2 figures

Equilibrium analysis in a multi-agent reinsurance chain

多智能体再保险链中的均衡分析

Kaizheng Wang, Wei Liu, Zhuo Jin, Wenyuan Wang

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

AI总结 研究多层再保险链中保险公司与再保险公司互动，用斯塔克尔伯格微分博弈等方法，结合动态规划与博弈论，在均值-方差准则下求解均衡策略，通过数值分析发现保险市场竞争加剧使再保险链各层合同安全负荷降低。

Dec-MARVEL: Decentralized Multi-Agent Exploration without Communication under Budget Constraints

Dec-MARVEL：预算约束下无通信的去中心化多智能体探索

Janghyun Cho, Jimmy Chiun, Guillaume Sartoretti, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多无人机探索受多种限制的问题，提出Dec-MARVEL框架，各机器人通过偶然观察协调，图注意力智能体融合多种特征选动作，经特定训练方式训练，在多场景试验中表现出色，实现模拟到现实的成功迁移与实际部署。

Comments 8 pages, 5 figures

Composite-Operator Scaling on Triadic Hypergraphs: Formation Transitions in Multi-Agent Architectures with Three-Body Coupling

三体耦合多智能体架构中三元超图上的复合算子标度：形成相变

Eduardo Salazar

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

AI总结 研究动态三元超图上的相变，通过复合算子标度揭示形成场与离散意见变量的耦合机制，发现三体耦合导致连续相变转变为一级相变，并给出临界指数关系。

Comments v2: Retitled. Scope and framing corrected. Added beyond-mean-field exponent relations, a first-order/critical-endpoint phase diagram, and an appendix with Monte Carlo simulations (with public link to code)

Miniature Testbed for Validating Multi-Agent Cooperative Autonomous Driving

用于验证多智能体协同自动驾驶的微型测试平台

Hyunchul Bae, Eunjae Lee, Jehyeop Han, Minhee Kang, Jaehyeon Kim, Junggeun Seo, Minkyun Noh, Heejin Ahn

机构 * School of Electrical Engineering（电气工程学院） ； School of Mechanical Engineering（机械工程学院） ； 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)；multi-agent(title)

AI总结 提出CIVAT微型测试平台，集成V2V/V2I通信与ROS2框架，通过基础设施感知和交叉口管理实验验证协同自动驾驶功能。

Comments Accepted by ICRA 2026, 8 pages

Diffusion-Guided Cooperative Policy Learning for Target Tracking Based on Underwater Mobile Agent Networks

基于监督扩散辅助多智能体强化学习的多水下机器人协作目标跟踪

Jiaao Ma, Chuan Lin, Guangjie Han, Shengchao Zhu, Zhenyu Wang, Chen An

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Key Laboratory of Maritime Intelligent Network Information Technology, Ministry of Education, Hohai University（河海大学教育部海事智能网络信息技术重点实验室） ； College of Computer Science and Software Engineering, Hohai University（河海大学计算机与软件学院） ； College of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于监督扩散辅助多智能体强化学习（SDA-MARL）的多水下机器人协作目标跟踪方法，通过分层架构和创新算法解决非平稳性、稀疏奖励探索和水扰动鲁棒性等挑战，提升水下目标跟踪精度。

AutoMOOSE: An Agentic AI for Autonomous Phase-Field Simulation

AutoMOOSE：一种用于自主相场模拟的智能体AI

Sukriti Manna, Henry Chan, Subramanian K. R. S. Sankaranarayanan

机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校机械与工业工程系） ； Center for Nanoscale Materials, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室纳米尺度材料中心） 纠错

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

AI总结 AutoMOOSE通过智能体框架实现自主相场模拟全流程，无需人工干预即可生成输入文件、并行执行模拟并验证结果，展示了AI在材料发现中的潜力。

Behind EvoMap: Characterizing a Self-Evolving Agent-to-Agent Collaboration Network

EvoMap背后：表征一个自进化的智能体间协作网络

Qiming Ye, Peixian Zhang, Yupeng He, Zifan Peng, Gareth Tyson

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

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

AI总结 通过分析EvoMap网络中的150万资产和12.8万智能体，揭示其设计选择在可重用性、演化和可审计性方面的权衡，发现奖励机制导致98%资产未被重用、评分系统易被操纵以及验证机制存在缺陷。

Exploring Silicon-Based Societies: An Early Study of the Moltbook Agent Community

探索基于硅的社会：对Moltbook代理社区的早期研究

Yu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, Hsuan-Ying Alessandra Chien, Shalaka Satam, Jesus Horacio Pacheco, Naima Kaabouch, Sicong Shao, Soheil Salehi, Pratik Satam

机构 * 1 Department of Electrical ； Computer Engineering, University of Arizona 3 Department of Systems ； Industrial Engineering, University of Arizona 5 School of Electrical Engineering ； Computer Science, University of North Dakota 2 The Rock Ethics Institute \& The Leonhard Center for the Enhancement of Engineering Education, The Pennsylvania State University 4 Department of Industrial Engineering, University of Sonora 3 Telecommunication Laboratories, Chunghwa Telecom Co., Ltd. Corresponding Email 纠错

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

AI总结 本文通过分析Moltbook平台，研究自主代理的社会结构形成，揭示了代理如何通过数据驱动的方法系统性地组织集体空间。

Comments 11 pages, 3 figures. Improves clarity and exposition and corrects minor errors. Technical content and conclusions remain unchanged

Rethinking Group Recommender Systems in the Era of Generative AI: From One-Shot Recommendations to Agentic Group Decision Support

生成式AI时代的群组推荐系统反思：从单次推荐到智能体群组决策支持

Dietmar Jannach, Amra Delić, Francesco Ricci, Markus Zanker

机构 * University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） ； University of Sarajevo（萨拉热窝大学） ； Free University of Bozen-Bolzano（博兹纳-博尔扎诺自由大学） 纠错

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

AI总结 本文反思群组推荐系统的学术假设与现实差距，提出利用生成式AI，构建人类与AI智能体互动的群组决策支持系统，以推动其实际应用。

Comments Submitted for publication

A Policy-Driven Runtime Layer for Agentic LLM Serving

一种面向智能体LLM服务的策略驱动运行时层

Rui Zhang, Chaeeun Kim, Liting Hu

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 针对多智能体LLM系统中跨层策略难以高效实现的问题，提出在框架与引擎之间插入智能体运行时层，通过四个原语支持任意智能体感知策略，并在KV缓存策略CacheSage上验证了有效性。

PLATO: Pointer Learner for Agent and Task Openness

PLATO：用于智能体和任务开放性的指针学习者

Alireza Saleh Abadi, Leen-Kiat Soh, Daniel Alan Redder, Adam Eck, Prashant Doshi

机构 * University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Oberlin College（欧柏林学院） 纠错

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

AI总结 研究开放智能体系统中智能体和任务开放性带来的多智能体强化学习挑战，提出基于指针网络的PLATO方法，结合集中式GNN评论家，在无界状态和动作空间下训练，在野火抑制领域评估中性能优于现有基线。

Finite-Agent Stochastic Differential Games on Large Graphs: II. Graph-Based Architectures

大图上的有限智能体随机微分博弈：II. 基于图的架构

Ruimeng Hu, Jihao Long, Haosheng Zhou

机构 * Department of Mathematics, and Department of Statistics and Applied Probability, University of California, Santa Barbara（数学系和应用概率统计系，加州大学圣芭芭拉分校） ； Institute for Advanced Algorithms Research（高级算法研究所） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 研究图上随机微分博弈中纳什均衡计算问题，提出NTM架构，对前馈神经网络施加图引导稀疏化以减少可训练参数。将其纳入两种博弈求解器得到稀疏变体，实验表明该方法性能与全可训练方法相当且计算效率更高。

Attributing Emergence in Million-Agent Systems

对百万智能体系统涌现的归因

Ling Tang, Jilin Mei, Qian Chen, Qihan Ren, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种归因方法，用于在百万级智能体系统中归因宏观现象，该方法在速度和理论基础上均优于现有方法，并证明了全规模归因对非线性宏观指标的必要性。

HVR-Met: A Hypothesis-Verification-Replanning Agentic System for Extreme Weather Diagnosis

HVR-Met：一种用于极端天气诊断的假设验证-重新规划智能系统

Shuo Tang, Jiadong Zhang, Gengxian Zhou, Qizhao Jin, Qinxuan Wang, Yi Hu, Ning Hu, Hongchang Ren, Lingli He, Shiming Xiang, Jingtao Ding, Jian Xu, Jiaolan Fu, Cheng-Lin Liu

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

AI总结 针对深度学习天气预报难以应对极端天气诊断的挑战，提出HVR-Met多智能体气象诊断系统，其核心是假设验证-重新规划闭环机制，引入新基准测试，实验证明该系统在复杂诊断场景中表现出色。

Evolutionary Dynamics of Cooperation in Next-Generation LLM Agent Systems: A Cross-Provider Empirical Extension

下一代LLM智能体系统中合作的演化动力学：跨提供商的实证扩展

Francisco León Zúñiga Bolívar

机构 * Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca（大学机构科尔多瓦大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过扩展Willis等人的基准，测试2025-2026年四个前沿LLM模型在迭代囚徒困境中的合作偏差，发现合作偏差普遍存在但提供商间差异显著，且噪声仍是普遍挑战。

Comments v2 (erratum): two truncated Gemini 3.1 Pro libraries regenerated; cooperative-plurality 9/12->10/12, conclusions unchanged. 11 pages, 3 figures, 8 tables. Extends arXiv:2501.16173. Code and n=500 replication: https://github.com/arqFranciscoLeon/evollm (archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.20248615)

Sustainability assessment using multimodal AI agents

使用多模态AI代理进行可持续性评估

Zhihan Zhang, Alexander Metzger, Yuxuan Mei, Felix Hähnlein, Zachary Englhardt, Tingyu Cheng, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Adriana Schulz, Vikram Iyer

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学） ； Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（计算机科学与工程，诺丁汉大学） ； Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程，东北大学） 纠错

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

AI总结 提出多模态多代理AI系统，模拟生命周期评估专家与利益相关者协作，自动估算电子设备碳足迹，将数据收集时间从数周缩短至一分钟，误差在19%以内。

Comments This article is published in Nature Electronics, and is available online at: https://www.nature.com/articles/s41928-026-01653-w

Patient-centered data science: an integrative framework for evaluating and predicting clinical outcomes in the digital health era

以患者为中心的数据科学：数字健康时代评估与预测临床结局的整合框架

Mohsen Amoei, Dan Poenaru

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

AI总结 本研究提出数字健康时代以患者为中心的数据科学整合框架，结合多类数据构建数字患者表征，采用多智能体AI方法优化患者结局，助力构建学习型医疗系统，提升数字健康创新的临床转化效果。

DashChat: Interactive Authoring of Performance Dashboard Design Prototypes through Conversation with LLM-Powered Agent

DashChat: 通过与LLM驱动的智能体对话交互式创作性能仪表盘设计原型

Z. Lin, S. Shen, W. Liu, C. Xin, W. Dai, S. Chen, X. Wen, X. Lan

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

AI总结 提出DashChat系统，通过LLM驱动的多智能体管道将文本需求转化为性能仪表盘原型，加速迭代并保证设计质量。

Oncomorphic neural agent populations for resource-limited sequential learning

用于资源受限顺序学习的肿瘤形态神经智能体群体

Philip Greulich, Michael Levin, Rosalia Moreddu

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

AI总结 提出一种受癌症启发的多智能体框架，通过智能体复制、架构突变、迁移和生态竞争，在有限共享资源下实现顺序学习，实验表明选择压力提升局部准确率，架构突变依赖初始种群，并增强多任务能力。

Comments 17 pages, 5 figures, 1 table

Topology-Aware LLM-Driven Social Simulation: A Unified Framework for Efficient and Realistic Agent Dynamics

基于拓扑的LLM驱动社交模拟：一种统一框架用于高效且真实的代理动态

Yuwei Xu, Shulun Zhang, Yingli Zhou, Shipei Zeng, Laks V. S. Lakshmanan, Chenhao Ma

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

AI总结 本文提出TopoSim框架，通过整合拓扑结构推理提升社交模拟的效率和真实性，实验显示其在多个框架和数据集上均表现出更优的模拟精度和更低的资源消耗。

Provable Coordination for LLM Agents via Message Sequence Charts

通过消息序列图实现LLM代理的可证明协调

Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, LMF, Gif-sur-Yvette, France（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、巴黎萨克雷高等师范学院、LMF、法国吉夫-sur-耶vette） ； Institut Universitaire de France, Paris, France（法国国家科学院、巴黎，法国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于消息序列图的领域特定语言，用于规范LLM代理协调，解决死锁和消息类型不匹配等问题，通过语法引导投影生成无死锁的局部代理程序，并展示如何在LLM非确定性基础上建立协调属性。

Comments 42 pages; accepted at ISoLA 2026