AI Agent

When Coordination Becomes a Threat: Communication Attacks in LLM-Controlled Multi-Robot Systems

当协调成为威胁：大语言模型控制的多机器人系统中的通信攻击

Zhen Huang, Zhihuang Liu, Weijia Shi, Yifan Yang, Weishang Wu, Zhiping Cai

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM控制的多机器人系统，提出两种通信攻击并在三种架构下验证其风险，引入CPV门可降低违规率，为相关安全问题提供了应对方案。

Comments 17 pages, 8 figures, 4 tables

PromptShield Home: Ambient Multimodal Prompt Injection Defense for Smart-Home Agents

PromptShield Home：面向智能家居智能体的环境多模态提示注入防御方案

He Zhang, Feilong Li, Dingning Long, Yilin Cui, Peijun Zhang, Yuewen Zhang, Qianyao Xu, Xinyi Fu

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

AI总结 该研究针对智能家居智能体的提示注入安全问题，构建了现实场景基准测试PromptShield-Home，对比了三类防御层的性能，发现多智能体调解的上限性能最优，提出应采用学习路由与传感器融合方案保障安全。

Comments This work has been accepted as a poster to UbiComp 2026

MCHA: A Memory-Centric Hierarchical Architecture for Parallel-Sequential Computing

MCHA：一种面向并行-串行计算的以内存为中心的分层架构

Daijing Shi, Hongxiao Zhao, Yihan Fu, Zhan Chen, Jiayi Li, Yihang Zhu, Anjunyi Fan, Yaoyu Tao, Yuchao Yang, Bonan Yan

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

AI总结 针对多智能体强化学习等并行-串行计算工作负载的内存瓶颈，提出以内存为中心的分层架构MCHA，通过分层通信策略和并行-串行编程模型实现大幅性能提升并开源。

Comments Accepted in MICRO'26

Artificial Intelligence for Spatially Reconfigurable Antennas: Movable, Fluid, and Pinching Antenna Systems

用于空间可重构天线的人工智能：可移动、流体及捏合天线系统

Nguyen Cong Luong, Zeping Sui, Thai-Hoc Vu, Jie Cao, Bo Ma, Thuan Van Le, Xunyang Zhan, Nguyen Duc Hai, Min Xu, Qiushi Zhao, Dong In Kim, Yonghong Zeng, Shaohan Feng

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

AI总结 本综述针对可移动、流体、捏合三类空间可重构天线系统，梳理了深度学习等各类AI技术的应用，探讨了相关开放挑战与未来方向。

Comments 30 pages, 7 figures, submitted to IEEE COMST

Do Humans Bargain Differently with AI? Evidence from Alternating-Offer Games

人类与AI的议价方式不同吗？来自交替报价博弈的证据

Yuhao Fu, Nobuyuki Hanaki, Haitao Wang

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

AI总结 通过交替报价博弈实验，发现人类与AI议价时公平感和互惠性弱于对人类的，AI收益影响他人时特性部分恢复，为AI谈判系统设计提供依据。

PHY-Layer Modeling and Throughput-Driven Adaptation for Batteryless V2X Networks

无电池V2X网络的物理层建模与吞吐量驱动的自适应方法

Zhaoyu Liu, Ruikang Li, Liu Cao, YuKun Pan, Xiangkai Wang, Lyutianyang Zhang

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

AI总结 针对无电池V2X网络的被动叠加通信难题，本文提出基于DSRC的分组式架构，构建物理层模型，采用MARL方法实现参数自适应，使平均吞吐量提升15%。

Comments This work has been accepted to the 2026 IEEE Global Communications Conference: Green Communication Systems and Networks.6 pages,4 figures,conference paper

Stateful Cooperative Agents Safeguarding LLMs Against Evolving Multi-Turn Attacks

有状态协作智能体防御大型语言模型抵御演进式多轮攻击

Siyuan Li, Zehao Liu, Haoyu Li, Xi Lin, Ning Liu, Jun Wu, Jianhua Li, Mohsen Guizani

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

AI总结 本文提出一种主动防御框架，通过协作多智能体架构结合干扰、误导与自适应策略，在EMRA数据集上使LLMs对抗多轮攻击的ASR平均降低69%，同时提升DR与攻击者token消耗。

Argonaut: Interactive Visual Exploration for Distributed Optimization

Argonaut：面向分布式优化的交互式可视化探索工具

Srijoni Majumdar, Chuhao Qin, Evangelos Pournaras

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

AI总结 Argonaut是一款轻量级容器化优化仪表盘，可交互式可视化探索去中心化多智能体离散选择优化的全搜索过程，在三类真实数据集上验证了其高效性。

Comments 6 pages, 8 figures. Accepted in ACSOS 2026 [artifacts track]

Multi-Player Discrete-Bidding Games; Determinacy, Equilibria, and Complexity

多人离散出价博弈：确定性、均衡性与复杂性

Guy Avni, Fatima Murra

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

AI总结 本文研究多人离散出价博弈，证明其在温和假设下具有确定性，均值收益博弈存在值，定性博弈存在纯纳什均衡，且可达性博弈中判断联盟获胜的问题为PSPACE-hard。

On the Strong Structural Controllability of Matrix-Weighted Networks

矩阵加权网络的强结构可控性

Lanhao Zhao

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

AI总结 本文针对矩阵加权网络的强结构可控性问题，提出基分解、层特定距离划分等方法，构建更紧的压缩定理，设计多项式时间自动发现算法，通过数值算例验证了相关定理。

Comments 9 pages

UAV Swarming for Air-Ground ISAC via Cross-Region Cooperation

基于跨区域协作的空地一体化智能反射面（ISAC）无人机集群

Linghui Miao, Shijian Gao

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

AI总结 该研究针对空地ISAC的两大挑战，设计跨区域协作框架，采用服务驱动划分、自适应握手及MAPPO算法，仿真显示其通信QoS达90%、CRB降45%，性能优于传统方法。

ASARL: Autonomous Social-Aware Relevance Learning for QQ Search

ASARL：面向QQ搜索的自主社交感知相关性学习

Tao Su, Jinjing Hu, Xiao Wang, Xingzhong Cao, Hui Wang

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

AI总结 该研究针对社交搜索的语境差异等挑战，提出ASARL框架，结合多智能体数据整理与三阶段训练，在QQ搜索平台实验中提升了相关性指标、用户参与度及标注效率。

To What Extent Can Inherent Communication Noise Guarantee Privacy in Distributed Cooperative Control?

固有通信噪声在多大程度上能保证分布式协同控制中的隐私性？

Yuwen Ma, Sarah Spurgeon, Tao Li, Boli Chen

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

AI总结 研究多智能体系统中固有通信噪声能否保证隐私，通过建立通信噪声模型，设计分布式LQR机制，以保护智能体私有控制偏好实现编队跟踪，提供差分隐私保证，验证了理论结果及隐私 - 性能权衡。

Sense it with your eyes: Sensation Generation and Understanding for Advertisements

用眼睛感知：广告的感官生成与理解

Aysan Aghazadeh, Sina Malakouti, Adriana Kovashka

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 研究广告视觉唤起感官问题，引入感官广告数据集和分类任务，提出SenseScore评估指标，介绍感官广告生成任务及SAGA多智能体框架，为感官感知视觉说服奠定基础。

Optimization of Collaborative Semantic Communication Network Performance with Channel and Content Preference Feedback

基于信道和内容偏好反馈的协作语义通信网络性能优化

Defeng Zhou, Dongyu Wei, Siyao Li, Mingzhe Chen

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

AI总结 针对现有语义通信框架问题，提出含基站与用户协作及反馈机制的语义通信框架，通过优化子信道等减少原始与再生图像语义加权均方误差，提出VDAC-DNC方案提升性能，相比其他方法有显著提高。

Decentralised Consensus Learning Networks: SME Rotation Without Centralised Reward

去中心化共识学习网络：无需集中奖励的主题专家轮换

Florin Neagu

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

AI总结 研究提出去中心化多智能体学习框架，智能体通过加权社会共识更新信念，信任依同伴一致性推断的能力分配。经多场景模拟运行评估，发现SME轮换具多种特性，高维时知识集中于单个智能体，解释为去中心化学习的涌现属性。

Algorithms for Equilibria in Concurrent Stopping Games

并发停止博弈中的均衡算法

Léonard Brice, Thomas A. Henzinger, K. S. Thejaswini

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

AI总结 研究并发停止博弈中均衡算法，通过放宽精确性考虑近似约束存在问题，给出指数时间算法并证明其\(\PSPACE\)-难下界，还通过转向极端风险敏感均衡，证明其约束存在问题在并发博弈中是\(\NP\)-完全的。

SHARE: Towards Head-Mounted AR with User-Centric SLAM in Shared Human-Robot Workspaces

SHARE：在共享人机工作空间中实现以用户为中心的头戴式AR与SLAM

Tianyuan Du, Tianyi Hu, Hanting Ye, Maria Gorlatova

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

AI总结 研究针对共享人机工作空间中现有多智能体SLAM系统忽略异构智能体不同延迟要求的问题，设计实现SHARE系统。该系统以用户为中心，构建体验模型并调整传输优先级，利用视觉特征冗余降低延迟，实际部署效果良好，提升了用户感知。

Comments 28 pages, 15 figures, 1 table

Child-Oriented AIGC Video Risk Reviewing: A Benchmark and Knowledge-Supported Iterative Reasoning Framework

面向儿童的AIGC视频风险审查：一个基准和知识支持的迭代推理框架

Lewen Mi, Manyi Li, Yuling Sun, Yufan Zhang, Yuxin Shi, Yulong Bian, Xiangxian Li, Juan Liu

机构 * Shandong University（山东大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 研究面向儿童的AIGC视频审查问题，构建CAVSR基准和分层风险分类法，提出结合多智能体协作与知识经验的QVRS-E框架，实验证明该方法能增强儿童相关风险审查，产生更可靠报告。

Predictive Lightweight MARL for Resilient Coverage in Sparse-Signaling Aerial Networks

用于稀疏信号空中网络弹性覆盖的预测轻量级多智能体强化学习

Chuan-Chi Lai, Ang-Hsun Tsai

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

AI总结 针对带宽受限无人机群的弹性覆盖问题，提出PL-MARL框架，引入运动感知推理引擎应对稀疏信号等问题，实现计算与通信权衡。仿真显示其在极端情况下能保持良好性能，验证了主动推理是鲁棒空中协调的有效方案。

Comments Accepted for publication in IEEE Wireless Communications Letters. ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

Human-in-the-Loop Distributed Control of Grid-Interactive Buildings for Demand Response Participation

用于需求响应参与的电网交互式建筑的人在回路分布式控制

Kasra Mazarei Saadabadi, Dongming Wang, Wei Ren, Alfredo Martinez-Morales, Hamidreza Nazaripouya

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

AI总结 该研究针对多建筑需求侧管理，提出人在回路分布式共识控制方法，引入含非自主领导者的框架，用非线性未知输入滑模观测器应对挑战，设计共识协议，仿真验证其能在需求响应中灵活管理能源、平衡舒适度及提升电网适应性。

Comments 10 pages, 8 figures

Rank-One Fluctuations in Averaging-Learning Dynamics

平均学习动力学中的一阶涨落

Ionel Popescu, Tushar Vaidya

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

AI总结 研究无外部真实基准的平均学习动力学，通过多布鲁申型收缩等方法，在可和性条件下得出反向乘积收敛到一阶极限，可和扰动下过程收敛到随机共识状态，独立同分布扰动时有中心极限定理，揭示长期涨落渐近一维及相关几何。

Comments 12 pages

Intelligent Code-Division Multiplexing for Resilient Underwater Optical Wireless Communications

用于弹性水下光无线通信的智能码分复用

Gaurav Mahadik, Ananya Hazarika, Mehdi Rahmati

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

AI总结 研究水下光无线通信性能下降问题，提出基于智能混沌的CDMA方案，利用逻辑映射生成混沌序列，通过多智能体强化学习框架动态调整参数，并经实验验证该方案性能优越，适用于分布式水下网络。

InLiER: Learning-Free Heterogeneous LiDAR Place Recognition via Intermediate Mixed-Radix Structural Keypoint Tokenization

InLiER：通过中间混合基数结构关键点令牌化实现无学习的异构激光雷达地点识别

Nikolaos Stathoulopoulos, George Nikolakopoulos

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

AI总结 研究针对机器人平台结合多种激光雷达致现有描述符性能下降的问题，提出无学习管道InLiER，通过混合基数令牌ID编码关键点信息，经三个检索阶段处理，在相关数据集和实验中表现出色，优于基于学习的基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 8 figures

Cooperative MARL-Based Energy-Efficient Power Control for Two-Hop Relaying Networks

基于合作多智能体强化学习的两跳中继网络节能功率控制

Xinyu Qu, Yuanzhe Geng, Erwu Liu, Rui Wang

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

AI总结 研究两跳中继网络中合作博弈的节能功率控制问题，在难以获取瞬时CSI的非理想情况下，提出基于延迟奖励的状态 - 动作值函数和多智能体深度Q网络学习框架，该方法优于其他方法且接近最优解。

AI-Augmented Model Predictive Control for Safe and Adaptive Rendezvous and Proximity Operations

用于安全和自适应交会及接近操作的人工智能增强模型预测控制

Luca Sportelli, Tyler Barr, Cagri Kilic, Di Wu

机构 * Embry–Riddle Aeronautical University（安柏瑞德航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体对抗场景下航天器自主交会及接近操作问题，提出结合约束滚动时域MPC与数据驱动监督调整层的框架，经蒙特卡罗模拟评估，该框架相比固定参数MPC有更好性能，为自适应航天器RPO提供模块化、可解释基础。

Comments 34 pages, 7 figures

Compositional Semantic Communication for Physical AI: Category Theory Meets Game Theory

用于物理人工智能的组合语义通信：范畴论与博弈论相遇

Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Emilio Calvanese Strinati

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

AI总结 研究物理人工智能系统中传输原始传感器数据的问题，提出组合语义通信框架，利用范畴论度量、格罗滕迪克拓扑等，将多设备协调表述为斯塔克尔伯格博弈，用ADMM算法计算策略，实现带宽减少和延迟降低，保持推理准确率。

Evolution of cooperation with temporal information

具有时间信息的合作演化

Tianxing Zhao, Lei Zhou, Aming Li

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

AI总结 研究多智能体系统中合作演化，开发含时间信息的演化动力学框架，用时间网络表征信息动态变化。发现时间信息促进合作，稀疏网络优势更明显，据此开发算法增强合作，确定时间信息是促进集体合作的实用机制。

LLM Latent Edge Measurement: Point-in-Time Economic Graphs for Quantitative Investing from Corporate Disclosures

大语言模型潜在边缘测量：基于公司披露的定量投资实时经济图谱

Fan Yang, Lin Zhang

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

AI总结 研究从公司披露文本构建公司网络，提出基于大语言模型的流程，应用于纳斯达克100指数成份股公司文件，生成含149条边的网络，经审计确认部分边有效，恢复跨行业关系，消融研究表明相关方法对网络质量有贡献。

Comments 9 pages, 4 figures and 4 tables

Symbolic Predicate-Guided Language Agents for Inverse Design of Perovskite Oxides

用于钙钛矿氧化物逆设计的符号谓词引导语言智能体

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

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

AI总结 研究钙钛矿氧化物逆设计，引入 DSL 引导策略，将自然语言规则转化为符号谓词，开发 ORCHESTRA 框架。该策略能增强 LLM 智能体推理能力，无需大量特定任务数据集或额外训练，提升材料设计性能。