AI Agent

CogniPair: From LLM Chatbots to Conscious AI Agents -- GNWT-Based Multi-Agent Digital Twins for Social Pairing -- Dating & Hiring Applications

CogniPair: 从LLM聊天机器人到有意识的AI代理 -- 基于GNWT的多智能体数字孪生用于社交配对 -- dating与招聘应用

Wanghao Ye, Sihan Chen, Yiting Wang, Shwai He, Bowei Tian, Guoheng Sun, Ziyi Wang, Ziyao Wang, Yexiao He, Zheyu Shen, Meng Liu, Yuning Zhang, Meng Feng, Yang Wang, Siyuan Peng, Yilong Dai, Zhenle Duan, Lang Xiong, Joshua Liu, Hanzhang Qin, Ang Li

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

AI总结 CogniPair基于GNWT理论，通过整合人类认知架构，创建多智能体数字孪生系统，用于社交配对，提升LLM代理的心理真实性，并应用于约会和招聘场景。

Agentic Moderation: Multi-Agent Design for Safer Vision-Language Models

Juan Ren, Mark Dras, Usman Naseem

机构 * School of Computing, Macquarie University, Australia（计算机学院，麦考瑞大学，澳大利亚） 纠错

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

Agentic-KGR: Co-evolutionary Knowledge Graph Construction through Multi-Agent Reinforcement Learning

Jing Li, Zhijie Sun, Zhicheng Zhou, Suming Qiu, Junjie Huang, Haijia Sun, Linyuan Qiu

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

Optimizing Agent Collaboration through Heuristic Multi-Agent Planning

Nitsan Soffair

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

Comments Paper has been not finished

Mind Viruses: Self-Propagating Ideas in Multi-Agent LLM Systems

思维病毒：多智能体大语言模型系统中的自传播思想

Vassilis Papadopoulos, McNair Shah, Sam Zimmerman, Jack Lindsey

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

AI总结 本研究提出多智能体LLM系统中的思维病毒概念，构建其进化算法模型，发现其传播受宿主模型等因素影响，添加系统警告可免疫，为设计更稳健的多智能体系统提供依据。

Multi-Agent AI Safety as an Institutional Design Problem

作为制度设计问题的多智能体AI安全

Abdullah X

机构 * POLIS Research Programme, Project AWARE（POLIS研究计划，AWARE项目） 纠错

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

AI总结 本文作为POLIS项目首篇论文，探究多智能体AI安全的制度设计问题，通过含5280回合的实验套件，对比不同守卫机制，发现制度的权威状态与阻止后路径对安全的影响。

Comments 17 pages, 5 figures. Code and reproducibility artifacts available in the public POLIS repository

LatticeMind: A Conflict-Aware Memory Primitive for Multi-Agent Systems

LatticeMind：面向多智能体系统的冲突感知记忆原语

Heng Zhou, Lian Zhang, Yutao Fan, Tiancheng He, Siki Chen, Hejia Geng, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出冲突感知记忆原语LatticeMind，解决多智能体LLM系统的主张信任决策问题，在ConflictBank评估中准确率达0.97，显著优于基线， ablation验证了其核心组件的重要性。

REMAC: Self-Reflective and Self-Evolving Multi-Agent Collaboration for Long-Horizon Robot Manipulation

REMAC：用于长时程机器人操作的自反思与自进化多智能体协作框架

Puzhen Yuan, Angyuan Ma, Yunchao Yao, Huaxiu Yao, Masayoshi Tomizuka, Mingyu Ding

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

AI总结 本研究提出REMAC自适应多智能体规划框架，通过自反思与自进化实现多机器人长时程任务规划，在RoboCasa基准测试中使任务平均成功率提升40%、执行效率提升52.7%。

Comments 24 pages, 8 figures

LACE: Large Language Model Aided Multi-Agent Framework for Agile RISC-V Instruction Extension

LACE：用于敏捷RISC-V指令扩展的大语言模型辅助多智能体框架

Pingqing Zheng, Jiayin Qin, Fuqi Zhang, Zishen Wan, Shang Wu, Yu Cao, Caiwen Ding, Yang Katie Zhao

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

AI总结 针对RISC-V指令扩展实现验证缓慢碎片化问题，提出LLM辅助多智能体框架LACE，可提升指令生成准确率并减少集成返工。

Shared Voxel-Map-Based Cooperative Indoor UAV Guidance with a Multi-Agent Soft Actor-Critic Controller

基于共享体素地图的多智能体软演员-评论家控制器协同室内无人机导航

Thomas Hickling, Dylan Wynne, Yu Su, Nabil Aouf

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

AI总结 研究室内无人机协同导航问题，提出结合共享体素地图与多智能体软演员-评论家控制器的框架，多无人机融合LiDAR观测构建地图并提供给各智能体，模拟中控制器成功率达90.3%，经微调后在现实实验中实现稳定协同操作，证明该地图表示有效且可扩展。

Comments 11 pages, 17 figures

Cardiologent: Multi-Agent Clinical Decision Support for Patient-Level Arrhythmia Assessment, Urgency, and Management

Cardiologent：用于患者级心律失常评估、紧急情况和管理的多智能体临床决策支持

Sukju Oh, Moo-Yong Rhee, Jae-Sik Jang, Sukkyu Sun

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 研究针对患者级心律失常决策支持问题，提出多智能体系统Cardiologent，每个信号对应智能体基于测量特征读取数据，整合为心律概况并对照指南推理，经评估在多方面表现最佳，使决策可审核，向连续监测迈进。

Comments 21 pages, 8 figures

Decentralized Multi-Agent Swarms for Autonomous Grid Security in Industrial IoT: A Consensus-based Approach

去中心化多智能体群组用于工业物联网自主网络安全：基于共识的方法

Samaresh Kumar Singh, Joyjit Roy, Chirag Agrawal

机构 * st Samaresh Kumar Singh（第一作者） ； nd Joyjit Roy（第二作者） 纠错

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

AI总结 本文提出基于共识的去中心化多智能体群组架构，用于提升工业物联网网络安全，实现快速响应和高准确率检测恶意活动。

Comments 9 pages, 8 figures, and Submitted to IEEE SoutheastCon 2026

ExecuGraph: A Multi-Agent, Execution-Grounded Framework for Reliable Backend Code Synthesis with Large Language Models

ExecuGraph：一种用于通过大语言模型进行可靠后端代码合成的多智能体、基于执行的框架

Sai Deekshith Lekkala, Jothi Prabha Appadurai, Rohith Reddy Bellibatlu, Manpreet Singh

机构 * Department of Computer Science and Engineering (AI & ML), Kakatiya Institute of Technology and Science（卡凯蒂亚理工学院计算机科学与工程系（人工智能与机器学习）） ； Department of Computer Science and Engineering, Kakatiya Institute of Technology and Science（卡凯蒂亚理工学院计算机科学与工程系） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型后端代码合成可靠性问题，提出ExecuGraph多智能体框架，将执行验证置于核心，通过六个智能体和有向工作流协调，在多数据集评估中对比单智能体基线，验证方法有效性且能控制测量各因素贡献。

Comments Submitted to Data Science and Management

WebSwarm: Recursive Multi-Agent Orchestration for Deep-and-Wide Web Search

WebSwarm：用于深度和广度网络搜索的递归多智能体编排

Xiaoshuai Song, Liancheng Zhang, Kangzhi Zhao, Yutao Zhu, Zhongyuan Wang, Guanting Dong, Jinghan Yang, Han Li, Kun Gai, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

机构 * Kuaishou（快手） 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 研究基于大语言模型的网络搜索任务，提出WebSwarm递归多智能体编排框架，在推理时联合构建任务分解等，动态实例化搜索节点，通过实验证明其在深度、广度等任务上优于基线，分析多种因素解释其有效性并为多智能体搜索提供见解。

Comments Work in progress

LectūraAgents: A Multi-Agent Framework for Adaptive Personalized AI-Assisted Learning and Embodied Teaching

LectūraAgents：面向自适应个性化AI辅助学习与具身教学的多智能体框架

Jaward Sesay, Yue Yu, Siwei Dong, Börje F. Karlsson

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出LectūraAgents多智能体框架，通过层次化架构和自适应具身教学机制（如手势、高亮等）实现端到端个性化学习，并设计教学动作-语音对齐算法提升连贯性，在多个课程级别上优于现有方法。

Comments LecturaAgents TR

Self-Supervised Goal-Reaching Results in Multi-Agent Cooperation and Exploration

自我监督的目标达成促成多智能体合作与探索

Chirayu Nimonkar, Shlok Shah, Catherine Ji, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体有效协调探索所需最少要素，通过自我监督目标达成，以访问目标状态可能性最大化代替奖励最大化，实证表明该方法在多智能体基准测试中表现优且更稳健。

Comments Project website with code and videos: https://chirayu-n.github.io/gcmarl

ATM: CID-Brokered Pre-Write Admission for Multi-Agent Code Co-Synthesis

ATM：基于CID的预写准入机制用于多智能体代码协同合成

Eagl Huang

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

AI总结 提出ATM框架，通过CID代理和适配器引导的原子化，解决多智能体LLM系统中并发写意图的准入、组合与序列化问题，支持可审计性和有限恢复能力。

Comments 40 pages, 8 figures. Source code and supplementary artifact links are described in the manuscript appendix

LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior

LLawCo: 学习合作法则以建模具身多智能体行为

Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出LLawCo框架，通过反思失败提取行为模式并推导高层合作法则，结合监督微调融入推理，提升具身多智能体在分散部分可观测环境中的合作效率与任务成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

CodeTeam: An LLM-Powered Multi-Agent Framework for Repository-Level Code Generation

CodeTeam: 一个基于LLM的多智能体框架用于仓库级代码生成

Yifei Wang, Ruiyin Li, Peng Liang, Qiong Feng, Zengyang Li, Mojtaba Shahin, Arif Ali Khan

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央财经大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工学院计算技术学院） ； M3S Research Group, SEIS Unit, University of Oulu（奥卢大学M3S研究组，SEIS单元） 纠错

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

AI总结 提出CodeTeam框架，通过分离规划、决策和实现阶段，结合多智能体协作与依赖感知调度，解决仓库级代码生成中的长程规划与跨文件一致性问题，在SketchEval和NL2Repo-Bench上取得显著提升。

Comments 36 pages, 5 images, 9 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)

Hallucination as Context Drift: Synchronization Protocols for Multi-Agent LLM Systems

幻觉作为上下文漂移：多智能体LLM系统的同步协议

Carson Rodrigues

机构 * Celabe 纠错

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

AI总结 提出上下文分歧分数（CDS）和共享状态验证协议（SSVP），通过周期性交换压缩状态摘要来减少多智能体LLM系统中的幻觉，实验表明SSVP在旅行规划领域将幻觉率降低至0.463，且API调用减少58%。

Comments 11 pages, 1 figure

Dynamic multi-agent deep reinforcement learning-based pricing and incentivization approach in multimodal transportation networks

基于动态多智能体深度强化学习的多模式交通网络定价与激励方法

Khadidja Kadem, Mostafa Ameli, Carlos Lima Azevedo, Mahdi Zargayouna, Latifa Oukhellou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体深度强化学习框架，通过动态定价和激励策略协调公共交通与共享出行服务，平衡效率、公平与收益，实验表明可降低通勤成本20%、排放10%并提升公平性。

Hypothesis-Disciplined Multi-Agent Automated Formalization of Asymptotic Statistical Theory

假设约束的多智能体自动形式化渐近统计理论

Tingzhou Wei, Zeyu Zheng, Ethan X. Fang, Junwei Lu

机构 * Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计与生物信息学系） ； Department of Mathematical Sciences, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学数学科学系） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计系） 纠错

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

AI总结 提出一种假设约束的多智能体Lean 4形式化流程，通过七个专业角色协调工作，实现渐近统计理论中参数和半参数模型的形式化，确保公理干净且忠实于原文。

AgentFinVQA: A Deployable Multi-Agent Pipeline for Auditable Financial Chart QA

AgentFinVQA：一种可部署的多智能体管道用于可审计的金融图表问答

Aravind Narayanan, Shaina Raza

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出多智能体管道AgentFinVQA，通过分解查询步骤并记录可追溯的模型评估包，在金融图表问答中实现可审计性与本地部署，在FinMME上提升准确率7.68个百分点。

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

DECKBench: Benchmarking Multi-Agent Frameworks for Academic Slide Generation and Editing

DECKBench：用于学术幻灯片生成和编辑的多智能体框架基准测试

Daesik Jang, Morgan Lindsay Heisler, Linzi Xing, Yifei Li, Edward Wang, Ying Xiong, Yong Zhang, Zhenan Fan

机构 * Huawei Technologies Canada（华为加拿大技术有限公司） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DECKBench，一个用于评估多智能体生成和编辑学术幻灯片的框架，通过定制数据集和模拟编辑指令，系统评估幻灯片和整个演示文稿的忠实度、连贯性、布局质量和多轮指令遵循能力。

Knowledge-Based Zero-Replay Debugging of Multi-Agent LLM Traces

基于知识的无重放多智能体LLM轨迹调试

Dong Ho Kang, Hyeonjeong Cha, Daein Weon

机构 * ustechlab.com（ustechlab） 纠错

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

AI总结 提出一种知识图谱驱动的无重放预测方法，通过结构化事件知识图谱和轻量级预测器，在不执行重放的情况下定位高影响事件，将轨迹定位召回率从0.73提升至0.93。

Comments 21 pages, 1 figure, 6 tables. Submitted to Knowledge-Based Systems

Divide and Cooperate: Role-Decomposed Multi-Agent LLM Training with Cross-Agent Learning Signals

分工与合作：基于跨智能体学习信号的角色分解多智能体LLM训练

Jaewan Park, Solbee Cho, Jay-Yoon Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 提出DAC框架，将多步推理分解为搜索和生成两个子任务，分别由专用智能体处理，并通过跨智能体学习信号解决信用分配问题，在QA基准上超越全参数微调的单体模型。

Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation

思想与言语解耦：基于知识反事实推理的鲁棒多智能体辩论

Jakub Masłowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出知识反事实推理（KG-CFR）双阶段架构，通过私有规划缓冲与公共执行层分离，在动态资源分配环境下将扰动后论证质量从0.694提升至0.822，并减少语义循环。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

Benchmarking Open-Ended Multi-Agent Coordination in Language Agents

开放式多智能体协作在语言智能体中的基准测试

Kale-ab Abebe Tessera, Andras Szecsenyi, Cameron Barker, Alexander Rutherford, Davide Paglieri, Aidan Scannell, Henry Gouk, Elliot J. Crowley, Tim Rocktäschel, Amos Storkey

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出基于JAX的开放式多智能体协作基准Alem，评估13种现代LLM在长时生存世界中的零样本协作能力，发现协调能力是前沿LLM智能体的独立瓶颈。

Comments 42 pages, preprint

EGTR-Review: Efficient Evidence-Grounded Scientific Peer Review Generation via Multi-Agent Teacher Distillation

EGTR-Review: 基于多智能体教师蒸馏的高效证据支撑科学同行评审生成

Xinpeng Qiu, Wang Yihu, Zhifeng Liu, Xiaochen Wang, Jimin Wang

机构 * Department of Information Management, Peking University（北京大学信息管理系） ； PKU-WUHAN Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学武汉人工智能研究院） 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 提出EGTR-Review框架，通过多智能体教师蒸馏和证据加权目标，实现轻量级学生模型的高质量、可溯源同行评审生成。