AI Agent

AC3S: Adaptive Conditioning for 3D-Aware Synthetic Data Generation

AC3S: 面向3D感知合成数据生成的自适应条件控制

Eric Ji, Qiran Hu, Wufei Ma, Sarthak Jain, Yingying Li, Minh N. Do, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（VinUniversity工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出AC3S框架，通过自适应条件控制模块调节ControlNet强度，结合多智能体视觉语言模型生成3D感知提示，实现高质量、结构对齐的合成图像生成。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://ac3s.cvmlgroup.web.illinois.edu/

EconSimulacra: A Digital Twin Platform of Socio-Economic Systems Powered by LLM Agents

EconSimulacra：基于LLM代理的社会经济系统数字孪生平台

Ryuji Hashimoto, Masahiro Kaneko, Kentaro Ueda, Takehiro Takayanagi, Kiyoshi Izumi

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

AI总结 提出EconSimulacra，一种通过共享内部状态机制耦合消费经济、移动性和社交网络的多智能体模拟器，使代理能产生跨领域一致行为，并复现线上关注与线下流行度的非线性关系。

Pick Two: An Adversarial Animal Survival Game

选两个：一个对抗性动物生存游戏

Jack Vanlyssel, Ramsha Anwar

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

AI总结 将“选两个”谜题形式化为对抗性多智能体优化问题，通过基于智能体的模拟框架评估防御者联盟效能，发现联盟效能非加性，受交互效应和规模行为主导。

Resilient Output Containment under Undisclosed Leader Dynamics and Actuator Attacks

未公开领导者动力学和执行器攻击下的弹性输出包含

Mohammadreza Nematollahi, Khashayar Khorasani, Nader Meskin

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

AI总结 针对异构线性多智能体系统，提出一种双层自适应控制架构，在领导者动力学未公开且存在执行器网络攻击的情况下，实现输出包含控制。

Comments 21 pages, 12 Figures

Results on Cartesian $1$-capacity of graphs

关于图的笛卡尔 $1$-容量的结果

Mateja Grašič, Christopher Mouron, Aljoša Šubašić, Andrej Taranenko, Tanja Vojković

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

AI总结 研究图的笛卡尔 $1$-容量，即每步仅一个智能体移动时图能容纳的最大智能体数，通过结构性质给出上下界，并得到树的精确结果，揭示了分支和桥结构的作用。

Surviving by Serving: Functional Relevance Drives Self-Organization in Complex Adaptive Systems

通过服务生存：功能相关性驱动复杂适应系统中的自组织

Claus Metzner, Ali Ghebleh, Achim Schilling, Andreas Maier, Thomas Kinfe, Patrick Krauss

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

AI总结 提出“通过服务生存”（SBS）原则，通过最小多智能体模型展示系统在无全局目标下自发形成功能交互网络，出现稳定转换链、核心-边缘结构及新状态生成，表明功能利用是复杂适应系统自组织的通用机制。

SwarmFly: A simulation platform for UAV swarm experiment design and validation

SwarmFly: 用于无人机集群实验设计与验证的仿真平台

Abhishek Phadke, Karthik Kumar Vasudeva, Abhishek Joshi

机构 * Christopher Newport University（克里斯托弗·纽波特大学） ； Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Texas A&M University-Corpus Christi（德克萨斯A&M大学科珀斯克里斯蒂分校） 纠错

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

AI总结 提出基于MATLAB的模块化仿真平台SwarmFly，通过插件架构和四种协调模式，支持多无人机集群实验设计、故障注入及性能验证。

Every Nonnegative Integer Is a Sum of a Triangular, a Pentagonal, and a Heptagonal Number

每个非负整数都是三角形数、五边形数和七边形数之和

Yichuan Cao, Dakai Guo, Ruichen Qiu, Ruyong Feng, Xiao-Shan Gao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文证明任何非负整数可表示为三个特定多边形数之和，解决了OEIS A287616猜想，并通过Lean 4形式化验证。

Comments 23 pages

Degeneracy-Aware Resilient Resource Allocation in Cell-Free Cache-Aided MU-MIMO Networks

无小区缓存辅助多用户MIMO网络中的退化感知弹性资源分配

Sayanti Ghosh, Indrakshi Dey, Nicola Marchetti

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

AI总结 针对无小区缓存辅助MU-MIMO网络中的多种攻击，提出基于退化感知的弹性框架，包含四种脆弱性模式和三种攻击感知结构度量，并建立五个理论结果，仿真显示收敛速度比分布式ADMM等方法快1.8-3倍。

Comments 13 pages, 19 figures, IEEE Transactions on Communications (TCOM)

Multiplayer Reach-Avoid Differential Games with Defender-Side Information Delay

多人追逃微分博弈中的防御方信息延迟

Zehua Zhao, Rui Yan, Jianping He, Xiaoming Duan

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

AI总结 研究多防御者与攻击者在平面内以有界速度运动、防御者观测存在恒定时间延迟的追逃博弈，推导延迟攻击区域的显式解析特征并证明其凸性，提出基于凸优化的捕获点计算及最优策略，证明子博弈完美纳什均衡，并推广至多防御者及多人场景。

Group Selection Promotes Prosocial Prompts in Populations of LLM Agents

群体选择促进LLM智能体群体中的亲社会提示

Luis Celiktemel, Edward Eichhorn, Levin Brinkmann, Robin Schimmelpfennig, Aron Vallinder, Yaomin Jiang, Edward Hughes, Iyad Rahwan

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

AI总结 研究通过多智能体模拟框架，发现群体选择机制能促进LLM智能体群体中的亲社会提示演化，稳定合作行为，而个体选择则导致集体背叛。

Comments 23 pages, 6 figures

Robust Data-Driven Nash Equilibrium Seeking under Partial-Decision Information

部分决策信息下鲁棒数据驱动纳什均衡求解

Linqi Wang, Yifei Li, Wenjie Liu, Yuzhou Wei, Gang Wang, Lihua Xie

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

AI总结 针对受外生扰动的未知线性多智能体系统，提出一种结合纳什均衡模型、分布式通信协议、内模扰动抑制和数据驱动稳定策略的框架，通过半定规划直接从含噪输入-状态数据合成控制器，实现闭环稳定和渐近收敛到纳什均衡。

KineticSim: A Lightweight, High-Performance Execution Engine for Real-Time Market Simulators

KineticSim: 一种用于实时市场模拟器的轻量级高性能执行引擎

Shakya Jayakody, Prarthinie Jayakody

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

AI总结 针对传统CPU模拟器顺序处理瓶颈和GPU框架开销问题，提出持久化状态清除并行模式，在KineticSim中实现每秒547亿代理事件吞吐量，相比CPU加速3406倍，且内存占用更低。

Comments 12 pages, 7 figures, 5 tables. IEEE format

Conflict-Aware Switching for CBF-CLF-Based Multi-Goal Navigation

基于CBF-CLF的多目标导航中的冲突感知切换

Rohan Walia, Kevin Leahy

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 针对CBF-CLF-QP控制中安全与目标约束冲突导致性能下降的问题，提出冲突感知切换策略，通过检测高冲突条件并切换标称控制目标，在多智能体多目标场景中降低完成时间和超时率。

Comments CDC 2026 Submission Copy

Monitoring Diameters of Causal Communication Graph with Spatio-Temporal Logic

监控因果通信图的直径与时空逻辑

Lydia Bakiri, Jérémy Dubut, Sergio Mover

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

AI总结 针对连续时间空间中的多智能体系统，提出扩展时空逻辑MuTGL，引入空间界限算子以表达通信链距离，增强对分布式协议图论性质（如直径）的监控能力，并给出集中式离线监控算法。

Heterogeneous Policy Networks for Composite Robot Team Communication and Coordination

异构策略网络用于复合机器人团队的通信与协调

Esmaeil Seraj, Rohan Paleja, Luis Pimentel, Kin Man Lee, Zheyuan Wang, Daniel Martin, Matthew Sklar, John Zhang, Zahi Kakish, Matthew Gombolay

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出异构策略网络（HetNet），利用异构图注意力网络学习异构机器人团队的高效协作与通信策略，实现端到端训练的二值化消息传递，在多个领域性能提升5.84%至707.65%，通信带宽降低200倍。

Comments IEEE Transactions on Robotics (T-RO)

Blame is easier than praise: Measuring off-ball defensive performance in football

责备比表扬更容易：衡量足球中的无球防守表现

Jonas Bischofberger, Runqing Ma, Pascal Bauer, Kilian Arnsmeyer, Arnold Baca

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

AI总结 提出基于防守压力区（DPA）的球员参与度评分，将预期威胁的事件级变化归因于个体，以衡量足球无球防守表现，并在跨性别和跨赛事数据集上验证其有效性。

LooseControlVideo: Directorial Video Control using Spatial Blocking

LooseControlVideo: 使用空间分块进行导演式视频控制

Shariq Farooq Bhat, Niloy J. Mitra, Kalyan Sunkavalli

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 提出LooseControlVideo框架，通过稀疏定向3D框作为“分块”代理，实现文本到视频生成中多对象场景的直观布局与轨迹控制，显著优于现有2D框和流方法。

Comments Project page at https://shariqfarooq123.github.io/LooseControlVideo/

Characterizing Opinion Evolution of Networked LLMs

表征网络化大语言模型的意见演化

Caleb Probine, Yigit Ege Bayiz, Filippos Fotiadis, Samuel Li, Yunhao Yang, Ufuk Topcu

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

AI总结 研究经典意见动力学模型能否描述多智能体系统中大语言模型（LLM）的意见传播，发现引入偏置项可显著提升建模精度，将平均意见误差降低高达88%。

Comments 19 pages, 2 figures

Intelligence Entropy Principle and the ADE Stability Engineering Framework

智能熵原理与ADE稳定性工程框架

Dexing Liu

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

AI总结 针对LLM驱动的多智能体系统从实验室到生产环境时出现的非线性退化，提出智能熵原理，构建ADE四层框架，通过Lyapunov分析给出稳定条件，实验验证将通道断裂率降至近0%，系统死亡概率低于0.02%。

Comments 32 pages, 18 figures

Pride and Prejudice: Toward an Information-Theoretic Framework for Mutually Communicative Driver Behavior Modeling

傲慢与偏见：迈向相互通信的驾驶员行为建模的信息论框架

Tingjun Li, Nan Xu, Shuo Feng, Hassan Askari, Bruno Henrique Groenner Barbosa, Konghui Guo

机构 * State Key Laboratory of Automotive Chassis Integration and Bionics, Jilin University（吉林大学汽车底盘集成与仿生国家重点实验室） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） ； Department of Engineering, Brock University（布鲁克大学工程系） ； Department of Automatics, Federal University of Lavras（拉夫拉斯联邦大学自动化系） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶与人类驾驶车辆间意图误读导致的安全与效率问题，提出基于信息论的隐式相互通信模型，结合贝叶斯说服博弈与信息论奖励，在NGSIM数据集上降低强制换道预测误差达20%。

Comments 16 pages, 10 figures. Accepted for the IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS), June 2026

Distributed Safe Consensus Under Asymmetric Input and Time-Varying Output Constraints

非对称输入与时变输出约束下的分布式安全一致性

Abhinav Sinha, Shashi Ranjan Kumar

机构 * Guidance, Autonomy, Learning, and Control for Intelligent Systems (GALACxIS) Lab, Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, University of Cincinnati（智能系统引导、自主、学习与控制实验室，航空航天工程与工程力学系，辛辛那提大学） ； Intelligent Systems and Control (ISaC) Lab, Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（智能系统与控制实验室，航空航天工程系，印度班加罗尔理工学院） 纠错

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

AI总结 针对单积分多智能体系统，提出一种结合障碍坐标变换的分布式控制律，同时满足非对称执行器约束和时变输出安全约束，实现渐近同步。

Towards Ubiquitous 6G Computing and Networking Convergence: Architecture and Mechanism for Cross-Domain Resource Coordination

迈向普适6G计算与网络融合：跨域资源协调的架构与机制

Yang Li, Xing Zhang, Yan Zhang, Wenbo Wang

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

AI总结 针对6G异构计算网络需求，提出基于分层多智能体强化学习的跨域协调架构与编排机制，显著降低能耗并提升任务满意度。

Comments This paper is accepted by IEEE Communications Magazine

Aidos: A Hybrid Optimization Algorithm for Beam Hopping Scheduling in NGSO Mega-Constellations

Aidos：一种用于NGSO巨型星座波束跳变调度的混合优化算法

Lingkai Zhao, Zhe Chen, Kun Qiu, Yue Gao

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

AI总结 针对NGSO巨型星座中波束跳变调度问题，提出Aidos混合优化算法，结合流量感知随机密钥编码和滑动窗口Beta重采样策略，在79.2%吞吐量提升和99.45%延迟降低的同时，将计算时间降至9.3秒，实现在轨实时重规划。

See What I See, Know What I Think: Dense Latent Communication Across Heterogeneous Agents

见我所见，知我所想：异构智能体间的密集潜通信

Siyi Chen, Xiaoyan Zhang, Meng Wu, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Stan Birchfield, Rene Vidal, Alvaro Velasquez, Sijia Liu, Qing Qu

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

AI总结 针对异构智能体间文本通信高损耗问题，提出基于KV缓存变换的密集对齐方法，通过两阶段训练实现跨模型潜空间对齐，在上下文感知和未知场景下均优于基线，计算成本降低2-3倍。

A Unified Zeroth-Order Approach for Decentralized Minimax Optimization

面向去中心化极小极大优化的统一零阶方法

Haoyuan Cai, Yike Zhao, Aleksandar Armacki, Jie Chen, Ali H. Sayed

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

AI总结 提出ZOMA框架，通过混合零阶估计器、偏差校正和加速技术的统一，实现多智能体非凸PL极小极大优化，达到与集中式方法匹配的收敛保证并具有线性加速。

LLM-Mediated Demand Response Coordination in Smart Microgrids

LLM介导的智能微电网需求响应协调

J. de Curtò, I. de Zarzà

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

AI总结 针对智能微电网中产消者自愿合作的需求响应协调问题，提出一种结合博弈论与LLM叙事评估的混合决策架构，通过结构化指令实现33.3%的需求削减合作率，优于非结构化消息和基线。

Comments Accepted for publication in 18th International Conference on Sustainability in Energy and Buildings (SEB-26), to appear in Springer Nature proceedings (KES Smart Innovation Systems and Technologies). The final authenticated version will be available online at Springer

LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving

LUNA-AD: 面向自动驾驶的轻量级不确定性感知语言模型与终身学习

Ruoyu Yao, Pei Liu, Ruiguo Zhong, Mingxing Peng, Rui Yang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出LUNA-AD，一种结合三系统架构、多智能体分析、双头轻量模型和反思驱动终身学习的轻量级不确定性感知语言模型，在nuPlan上实现高成功率与低推理延迟。

Comments 16 pages,9 figures

Optimal Online Equitable Allocation with Indivisible Resources

不可分割资源的最优在线公平分配

Ramiro N. Deo-Campo Vuong

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

AI总结 针对在线不可分割资源分配问题，提出贪心算法Brick-Laying，通过最小化代理负载平方和实现主化极小极大最优性，同时保证所有Schur凸/凹目标的竞争比和遗憾最优。

MuJoCo-Drones-Gym: A GPU-Accelerated Multi-Drone Simulator for Control and Reinforcement Learning

MuJoCo-Drones-Gym: 用于控制和强化学习的GPU加速多无人机模拟器

Manan Tayal

机构 * TAU-Intelligence 纠错

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

AI总结 提出基于MuJoCo物理引擎的GPU加速多无人机模拟器MuJoCo-Drones-Gym，支持任意数量Crazyflie 2.x纳米四旋翼，提供模块化物理模型、动作接口和观测空间，集成PettingZoo多智能体强化学习，涵盖悬停、速度跟踪等七种任务环境。

Comments 18 pages, 8 figures, 7 tables