AI Agent

From Argument Components to Graphs: A Multi-Agent Debate with Confidence Gating for Argument Relations

从论证组件到图：一种具有置信门控的多智能体辩论方法用于论证关系识别

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术学院） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体辩论框架，通过置信门控机制仅在不确定时进行辩论，在UKP语料上达到训练无关方法最高Macro F1，并生成可读辩论记录。

Comments Accepted for publication in the proceedings of KES 2026

Unassigned Agents in Compilation-based Multi-agent Path Finding

基于编译的多智能体路径规划中的未分配智能体

Pavel Surynek

机构 * Faculty of Information Technology, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学信息技术学院） 纠错

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

AI总结 针对未分配智能体的多智能体路径规划问题，提出基于SAT的编译方法，通过SMT-CBS和NRF-SAT求解器实现。

Multi-agent Framework for Time-Sensitive Complementary Collaboration in Minecraft

Minecraft中时间敏感互补协作的多智能体框架

Juheon Yi, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出TickingCollabBench基准和TickingCollab框架，用于评估LLM在动态、实时、异构智能体强制协作任务中的表现，发现LLM因延迟和协调困难而频繁失败。

Multi-Agent Framework for Audit Risk Assessment with Explicit Uncertainty and Evidence Conflict Modeling

具有显式不确定性和证据冲突建模的审计风险评估多智能体框架

Yuhan Wang, Manqing Wang, Yixuan Lu, Zhaoyue Peng, Shengda Lin

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Trine University（特林大学） ； University of Sofia（索菲亚大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Westcliff University（韦斯特克莱夫大学） 纠错

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

AI总结 提出UMAR框架，通过三个专业智能体独立评估风险并校准不确定性，利用Dempster-Shafer理论融合分数并测量冲突，在SEC 10-K数据集上优于基线模型，提供可解释的风险信号。

CoAgent: Concurrency Control for Multi-Agent Systems

CoAgent: 多智能体系统的并发控制

Hongtao Lyu, Dingyan Zhang, Mingyu Wu, Xingda Wei, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体LLM系统并发访问共享状态时的冲突问题，提出MTPO协议，通过智能体自身判断冲突并修复计划，实现可串行化执行，在保持近串行正确率的同时提升速度。

Comments 14 pages, 7 figures. Submitted to ATC 2026

FactCheck: Feasibility-aware Long-term Action Anticipation with Multi-agent Collaboration

FactCheck: 基于多智能体协作的可行性感知长期动作预测

Rui Cao, Jiannong Cao, Bo Yuan, Zhiyuan Wen, Mingjin Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； China Mobile（中国移动） 纠错

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

AI总结 提出FactCheck多智能体框架，通过闭环“观察-规划-验证”机制，结合历史动作图验证可行性，在EPIC-Kitchens-55和EGTEA Gaze+上超越现有方法。

Learning Coordinated Preference for Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

学习协调偏好用于多目标多智能体强化学习

Pengxin Wang, Lihao Guo, Yi Xie, Bo Liu, Siyang Cao, Jingdi Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Arizona（亚利桑那大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出偏好协调多智能体策略优化（PCMA），通过学习协调的智能体特定偏好实现多目标多智能体强化学习中的互补权衡，理论证明偏好多样性可诱导团队改进，实验验证性能与协调性提升。

MedLatentDx: Latent Multi-Agent Communication for Cross-Hospital Rare-Disease Diagnosis

MedLatentDx：用于跨医院罕见病诊断的潜在多智能体通信

Ziqing Wang, Lili Zhao, Kaize Ding

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 提出MedLatentDx框架，通过潜在多智能体通信实现跨医院罕见病诊断，利用潜在KV块传输保护隐私，支持同骨干和跨家族LLM部署，在CrossRare-Bench上提升诊断性能并减少可重建临床内容。

A Multi-Agent AI System for Automated High School Transcript Processing: Collaborative Document Analysis at Scale

用于自动化高中成绩单处理的多智能体AI系统：大规模协作文档分析

Ben Torkian, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 提出一个多智能体AI系统，通过三个专业智能体协作，自动处理不同格式的高中成绩单，以GPA提取作为协调信号，实现96.7%的准确率和每份45秒的处理速度。

YeasierAgent: Agentic Social Sandbox as a Canvas for Intent-Driven Creation of Platform-Agnostic Symbiotic Agent-Native Applications

YeasierAgent：作为意图驱动创建平台无关共生智能体原生应用的画布的智能体社交沙盒

Jory He

机构 * Yeasier AI 纠错

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

AI总结 提出YeasierAgent范式，通过平台无关的交互单元和空间多智能体协作，实现快速跨平台构建共生智能体原生应用，统一情感陪伴与工具执行。

How Task Structure Limits Multi-Agent Success: An Information-Theoretic Analysis

任务结构如何限制多智能体成功：一种信息论分析

Shi Pan, Ming Luo

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 通过信息论分析，证明在任务约束图连通性和有限通信下，多智能体系统的成功概率随最小割成本指数衰减，为系统设计提供指导。

MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems

MAStrike: 基于Shapley值的多智能体系统合谋红队测试

Chejian Xu, Zhaorun Chen, Jingyang Zhang, Freddy Lecue, Avni Kothari, Sarah Tan, Wenbo Guo, Bo Li

机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virtue AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Wells Fargo（摩根大通） ； Salesforce ； 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(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MAStrike框架，通过Shapley值分析识别多智能体系统中脆弱智能体联盟，生成角色感知的对抗攻击，并迭代优化以绕过防御，显著优于启发式基线。

ARMOR-MAD: Adaptive Routing for Heterogeneous Multi-Agent Debate in Large Language Model Reasoning

ARMOR-MAD：大语言模型推理中异构多智能体辩论的自适应路由

Fuqiang Niu, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出ARMOR-MAD框架，通过辩论前协议路由、早期一致停止评估和语义异常检测，自适应控制异构多智能体辩论，提升推理准确性和效率。

PRISM: Prosody-Integrated Multi-Agent Reasoning Framework for Empathetic Spoken Dialogue

PRISM：用于共情口语对话的韵律集成多智能体推理框架

Wen Zhang, Xiaocui Yang, Zhuoyue Gao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School 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(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PRISM多智能体框架，通过解耦语音感知、响应生成和语音合成，并引入韵律到语言翻译机制，实现共情口语对话中的韵律适当性和知识集成。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Smarter Saboteurs, Better Fixers: Scaling & Security in Linear Multi-Agent Workflows

更聪明的破坏者，更好的修复者：线性多智能体工作流中的规模与安全性

Timothy McAllister, Sina Abdidizaji, Ivan Garibay, Ozlem Ozmen Garibay

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究模型规模对线性多智能体工作流安全性的影响，发现大模型更易执行恶意指令，但轻量级修复阶段可恢复性能，表明线性结构在适当校正下具有鲁棒性。

Comments 16 pages (4 are main text), 2 figures, 6 tables. Accepted to the AIWILD Workshop at ICML 2026

Individual Control Barrier Functions-Guided Diffusion Model for Safe Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

个体控制障碍函数引导的扩散模型用于安全离线多智能体强化学习

Qingyun Guo, Junyi Shi, Jianuo Huang, Tianyu Shi

机构 * Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） ； School of Computing and Data Science, Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种将神经个体控制障碍函数嵌入扩散模型的离线多智能体强化学习算法，通过逆动力学恢复控制策略，在保证奖励的同时显著提升轨迹生成的安全性。

Comments Accepted to the 23rd IFAC World Congress, 2026

SAIGuard: Communication-State Simulation for Proactive Defense of LLM Multi-Agent Systems

SAIGuard: 面向LLM多智能体系统主动防御的通信状态模拟

Ruxue Shi, Yili Wang, Mengnan Du, Qinggang Zhang, Rui Miao, Yixin Liu, Xin Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

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

AI总结 提出SAIGuard主动防御框架，通过通信状态模拟检测并净化风险消息，降低攻击成功率并保持系统效用。

MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning

MODF-SIR：面向社交智能推理的多智能体全模态蒸馏框架

Shang Ma, Jisheng Dang, Wencan Zhang, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出基于轻量级多模态大语言模型的多智能体协作框架，通过知识蒸馏增强训练与推理，结合测试时适应、长尾事件提取和链式思维提示，在多个基准上取得最优结果。

Multi-Agent Reasoning with Adaptive Worker Allocation for Stance Detection

基于自适应工人分配的多智能体推理用于立场检测

Meysam Sabbaghan, Arman Zareian Jahromi, Doina Caragea

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种Manager-Worker多智能体框架，通过自适应分配工人智能体进行推理级合成，而非标签级投票，在隐式和上下文依赖的立场检测上显著提升性能。

MASK: Multi-Agent Semantic K-Scheduling for Risk-Sensitive 6G Robotics

MASK: 面向风险敏感的6G机器人学的多智能体语义K调度

Ahmet Gunhan Aydin, Elif Tugce Ceran

机构 * Middle East Technical University（中东技术大学） ； Aselsan Inc.（阿塞尔桑公司） 纠错

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

AI总结 针对6G机器人协同感知中频谱资源受限的问题，提出多智能体语义K调度（MASK）架构，通过仲裁辅助语义信息门控（A-SIG）机制仅调度语义重要性最高的K个智能体，结合自监督全局编码器和分布策略，在严格带宽限制下实现鲁棒的风险感知协调，性能接近无通信约束基线。

Multi-agent rendezvous in fluid flows via reinforcement learning

基于强化学习的多智能体在流体中的会合

Bocheng Li, Jingran Qiu, Lihao Zhao

机构 * AML, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University（AML，工程力学系，清华大学） ； Department of Physics, Gothenburg University（物理系，哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 采用多智能体强化学习（MARL）在涡旋流中开发物理信息会合策略，显著提高会合率，并具有跨涡旋强度、尺度和群体规模的迁移性，通过打破状态-动作图对称性防止智能体被困在分离涡旋中。

The Arbiter Agent: Continually Monitoring Multi-Agent Conversations to Detect Emergent Misalignment

仲裁者代理：持续监控多智能体对话以检测涌现性失调

Filippo Tonini, Federico Torrielli, Anton Danholt Lautrup, Peter Schneider-Kamp, Mustafa Mert Çelikok, Lukas Galke Poech

机构 * University of Southern Denmark（南丹麦大学） ； University of Turin（都灵大学） 纠错

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

AI总结 提出仲裁者代理，在有限检查预算下实时监控多智能体对话，通过主动检查工具检测失调行为，实验表明能可靠提前发现失调，并分析不同失调类型的检测难度。

Comments AITC 2026

Decentralized Multi-Agent Systems with Shared Context

具有共享上下文的去中心化多智能体系统

Yuzhen Mao, Azalia Mirhoseini

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出DeLM框架，通过并行智能体、共享上下文和任务队列去中心化协调，解决集中式MAS的瓶颈，在软件工程和长上下文推理中提升性能并降低成本。

MASTOR: A Multi-Agent Approach to Semantic Test Oracle Generation for RESTful APIs

MASTOR: 一种面向RESTful API的语义测试预言生成多智能体方法

Sida Deng, Rubing Huang, Zhenzhen Yang, Man Zhang, Xuan Xie, Rongcun Wang

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

AI总结 提出MASTOR多智能体方法，通过分析源码上下文生成语义测试预言，包括状态字段预言和行为一致性预言，在13个开源项目上达到75.4%平均变异得分。

Early-Token Confidence Predicts Reasoning Quality in Multi-Agent LLM Debate

早期令牌置信度预测多智能体LLM辩论中的推理质量

Ali Keramati, Justin Cheok, Jacob Horne, Mark Warschauer

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 研究利用解码时令牌级对数概率作为置信度信号，预测多智能体LLM辩论中的推理质量，发现早期令牌置信度是最强预测因子。

Comments 15 pages, 8 figures, 4 tables; ACL Proceedings

Shape Formation for the Cooperative Transportation of Arbitrary Objects Using Multi-Agent Reinforcement Learning

基于多智能体强化学习的任意物体协同运输中的形状形成

Mohamed Sayed, Wolfram Burgard, Tanja Katharina Kaiser

机构 * University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体强化学习方法，使多机器人系统自主形成支撑任意形状和非均匀质量分布物体的编队，同时避免障碍物，实现可靠且泛化的协同运输。

A multi-agent system for spine MRI report generation from multi-sequence imaging

基于多序列影像的脊柱MRI报告生成多智能体系统

Zhiping Xiao, Junwei Yang, Gongbo Sun, Han Zhang, Hanwen Xu, Yi Yao, Zachary D. Miller, William E. King, Mohammed M. Kanani, Jalal B. Andre, Sammy Chu, Ming Zhang, Paul E. Kinahan, Nathan M. Cross, Sheng Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； New York University（纽约大学） ； University of Washington Medical Center（华盛顿大学医学中心） 纠错

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

AI总结 提出SpineAgent多智能体框架，利用多序列基础模型整合T1/T2等序列信息，实现脊柱MRI报告生成、病理定位和图文检索，在跨厂商和跨队列评估中表现优异。

Emergence World: A Platform for Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Autonomy

Emergence World: 一个用于评估长时域多智能体自主性的平台

Deepak Akkil, Ravi Kokku, Karthik Vikram, Tamer Abuelsaad, Aditya Vempaty, Satya Nitta

机构 * Emergence AI 纠错

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

AI总结 提出一个持续运行的多智能体模拟平台，通过集成实时外部数据、120+工具和持久记忆系统，评估LLM代理在长时域（数周至数月）中的行为漂移、治理和跨模型影响等动态特性。

"So There's a Catch-22 Here": How Early Adopters Who Build Multi-Agent LLM Systems Conceptualize Transparency

"所以这里有个第22条军规"：构建多智能体LLM系统的早期采用者如何概念化透明度

Suchismita Naik, Samir Passi, Mihaela Vorvoreanu, Scott Saponas, Amanda Hall

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 通过访谈13位早期采用者，研究多智能体LLM系统构建者如何理解透明度，提出包含可重复性、调试、边界设定、可视化和审计的多维框架，强调透明度作为情境化的社会技术实践。

Voting Protocols as Coordination Mechanisms for Role-Constrained Multi-Agent Tutoring Systems

投票协议作为角色约束的多智能体辅导系统的协调机制

Eric S. Qiu, Joyce Gill

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究投票协议如何塑造四个角色约束的教学智能体之间的协调，通过比较四种投票协议在模拟辅导环境中的效果，发现协议选择显著影响集体决策和协调行为。

Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on AI4Good