AI Agent

Emergence of Biased Consensus in Multi-Agent LLM Debates

多智能体LLM辩论中偏向性共识的涌现

Maya Okawa

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM辩论中集体偏向性共识的涌现问题，提出物理启发的社会动力学分析框架，经实验验证其相变规律，发现智能体异质性可抑制该现象，且见解可推广至投资等现实决策任务。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 23 pages, 12 figures

D-MUTRA: DLT-based MUTual Remote Attestation for Multi-Agent Systems

D-MUTRA：面向多智能体系统的基于分布式账本（DLT）的相互远程证明

Adam Zahir, Vincent Lefebvre, Mark Angoustures, Milan Groshev, Carlos J. Bernardos

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

AI总结 针对多智能体系统传统远程证明的局限，本文提出基于区块链的D-MUTRA框架，实现智能体间的持续相互证明，可检测恶意软件修改，且扩展时开销可忽略。

Mutate to Bypass: Autonomous Endpoint Evasion via Knowledge-Driven Multi-Agent Orchestration

变异规避：基于知识驱动多智能体编排的自主端点规避

Weifeng Yuan, Wenbo Guo, Qingyun Du, Jun Chen, Feng Dong, Haoyu Wang, Yang Liu

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

AI总结 研究针对商用EDR系统的自动化弹性评估难题，提出AutoBypass多智能体框架，经实验可高比例绕过多款商用EDR，还能提升开源模型的规避成功率。

HIERA: Hierarchical Multi-Agent Relevance Assessment for Content Discovery Systems

HIERA：面向内容发现系统的分层多智能体相关性评估框架

Pritom Saha Akash, Phanideep Gampa, Chao Shen, Ying Chen, Sheikh Muhammad Sarwar

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

AI总结 该研究针对内容发现系统人工标注的问题，提出分层多智能体相关性评估框架HIERA，通过四个专用智能体的分层协调，在五个数据集上较11个基线方法取得显著性能提升。

BANDMAS: Causality-Inspired Semantic Packet Scheduling for Bandwidth-Efficient Multi-Agent Collaboration

BANDMAS：面向带宽高效多智能体协作的因果启发式语义分组调度

Jiangwen Dong, Wanyu Lin

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

AI总结 该研究针对多智能体协作中通信流量大、开销高的问题，提出BANDMAS框架，通过因果启发式语义分组调度减少应用层流量，在三类数据集上实现了显著的流量降低并取得最优任务指标。

MAPLE-Guard: Memory-Aware Link Enforcement Against Memory-Link Poisoning in Multi-Agent Systems

MAPLE-Guard：多智能体系统中针对内存链接投毒的内存感知链接执行防御机制

Wenjun Xiong, Yijin Zhou, Jiaqian Wang, Shangding Gu, Bo Tang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Ying Wen, Muning Wen

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

AI总结 MAPLE-Guard通过在多智能体系统内存生命周期的关键环节设置防御关卡，大幅降低内存链接投毒攻击的成功率，提升多智能体防御成功率，填补了现有防御的空白。

Comments 27 pages, 14 figures, 9 tables. Includes examples that may be misleading or harmful. Code: https://github.com/xiong-wenjun/MAPLE-Guard

From Monoliths to Swarms: A Study of Attack Surface Evolution in the Transition to Multi-Agent Web Systems

从单体到群体：多智能体Web系统转型中的攻击面演化研究

Yashaswi Malla, Sandra Siby

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

AI总结 本文针对从单智能体到多智能体Web系统转型的安全问题，提出MAS攻击向量分类法，构建WebMASLab测试平台，发现新型电话环路攻击对多数前沿多智能体模型威胁显著，提示防御通用性有限，揭示多智能体架构的新型安全风险。

PhysAgent: A Multi-Agent Framework for Reliable Remote Heart Rate Estimation

PhysAgent：用于可靠远程心率估计的多智能体框架

Yehui Yang, Bo Zhao, Junzhe Cao, Hui Ma, Yue Sun, Wenjin Wang, Zitong Yu

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

AI总结 PhysAgent是一种推理时多智能体候选验证框架，以多个基础rPPG估计器输出为待验证生理假设，结合Qwen3-VL-4B多模态大语言模型推理与确定性融合，提升远程心率估计的稳定性与可靠性。

Resilient Consensus-Based Target Tracking under False Data Injection Attacks in Multi-Agent Networks

多智能体网络中针对虚假数据注入攻击的弹性共识型目标跟踪

Amir Ahmad Ghods, Mohammadreza Doostmohammadian

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

AI总结 本研究针对多智能体网络的虚假数据注入攻击，提出整合近常速度模型与饱和滤波的共识估计算法，搭配动态检测隔离机制，提升了分布式目标跟踪的精度与弹性。

Multi-Agent Reinforcement Learning for Base Station Placement in TDOA-Based Localization

基于TDOA定位的基站部署多智能体强化学习方法

Bastian Perner, Pratik Gajanan Raut, Maximilian Lübke, Norman Franchi

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

AI总结 针对TDOA定位的基站部署问题，提出射线追踪辅助的MARL框架，在校园数据集上训练PPO智能体，其定位精度与传统GDOP方法相当，可选择性降低定位误差。

Comments to be published in conference proceedings of IEEE PIMRC 2026

AgentRadio: Passive Awareness for Long-Horizon Multi-Agent Collaboration

AgentRadio：面向长 horizon 多智能体协作的被动感知机制

Xinxing Ren, Qianbo Zang, Ziyan Wang, Caelum Forder, Suman Deb, Peter Carroll, Zekun Guo

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

AI总结 针对现有多智能体系统仅能在阶段间交换信息的局限，提出异步消息传递层 AgentRadio，使编码智能体保持被动感知，在 SWE-Atlas QnA 基准上多智能体任务解决率显著优于单个智能体及 Opus 4.8 版 Claude Code。

Before Agents Speak: Pre-hoc Failure Risk Inference in Multi-Agent Systems

智能体交流前：多智能体系统中的事前失败风险推断

Shi Lin, Chenpei Wang, Peng Qian, Dezhang Kong, Minghao Li, Yufeng Li, Xun Wang

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

AI总结 本研究针对多智能体系统中幻觉级联失败的问题，提出事前风险推断框架HalluProp，通过建模内在幻觉风险与传播机制实现早期诊断，性能优于事后方法，可提升系统可靠性。

Cooperative Multi-UAV Navigation in Complex Environments via Systematic Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

通过系统多智能体深度强化学习实现复杂环境下的多无人机协同导航

Yu Su, Nabil Aouf

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

AI总结 针对复杂环境下多无人机协同导航面临的问题，提出多智能体深度强化学习框架，通过协同探索等方法解决，含感知、示范缓冲区和课程调度机制，能抽象特征实现跨场景转移，经仿真验证有良好性能。

Comments 13 pages, 7 figures

MR-TGN: A Meta-Role Temporal Graph Network for Team-Level Intent Prediction in Multi-Agent Systems

MR-TGN：用于多智能体系统中团队级意图预测的元角色时间图网络

Nagarani Brammanayagam, Devaprakash Muniraj

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

AI总结 针对多智能体系统集体意图预测难题，提出MR-TGN框架。它将智能体建模为动态图实体，用时间记忆机制编码交互行为，引入记忆增强元角色学习机制，无需明确角色标签，实验证明该框架能有效实现早期集体意图预测。

VPR-Evolve: Multi-Agent-Driven Algorithm Evolution for FPGA Place and Route

VPR-Evolve：用于FPGA布局布线的多智能体驱动算法进化

Qihang Wu, Taizun Jafri, Aman Arora, Vidya A. Chhabria

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

AI总结 研究针对CAD工具固定算法在不同电路设计效果不佳的问题，提出VPR-Evolve多智能体框架，通过进化VPR源代码优化布局布线。经实验，相比原始VPR和超参数调整基线，该框架在关键路径延迟、布线线长和工具运行时等方面有显著提升。

Energy Constrained Hierarchical Underwater Monitoring via Local Multi-Agent RAG

通过局部多智能体RAG实现能量受限的分层水下监测

Mohamed Amine Janati, Laurent Gautier, Stéphane Barbot

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

AI总结 针对海洋生物监测受能量等限制的问题，提出结合边缘传感与局部推理的低功耗水下监测架构，采用分层设计，利用特定嵌入、识别层及多智能体框架，经案例研究评估，实现低功耗连续传感与局部多模态智能结合，减少能耗与通信开销。

Comments Contains 25 pages, 11 figures. To be submitted to Elsevier Ocean Engineering

IDSTune: A Multi-Agent Collaborative Framework for Integrated Database System Tuning

IDSTune：一种用于集成数据库系统调优的多智能体协作框架

Yiyan Li, Guanli Liu, Renata Borovica-Gajic, Haoyang Li, Zihang Qiu, Xinmei Huang, Andreas Kipf, Cuiping Li, Hong Chen

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

AI总结 针对现有数据库调优方法未考虑组件相互依赖性及不足以处理多样工作负载等问题，提出IDSTune框架，通过大语言模型驱动多智能体协作联合优化多个配置组件，经实验验证其性能提升显著且调优速度快，适应性强。

Streaming Multi-Agent Autoregressive Diffusion Model with World State Registers

具有世界状态寄存器的流式多智能体自回归扩散模型

Sicheng Mo, Yuheng Li, Ziyang Leng, Krishna Kumar Singh, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究多智能体交互世界模型共享状态维护难题，提出WorldWeaver模型，利用跨智能体世界状态寄存器及混合变压器设计，经双智能体我的世界视频生成实验验证，该模型能提升逻辑一致性与生成质量。

Comments Project page: https://vail-ucla.github.io/worldweaver/

ETPDesigner: Multi-Agent Orchestration for Interactive Multimodal Electronic Theater Program

ETPDesigner：用于交互式多模态电子剧院节目的多智能体编排

Mengtian Li, Xinru Guo, Xiaoru Lin, Xiao Rong, Zhifeng Xie, Chaofeng Chen

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Motion Picture Special Effects（上海电影特效工程技术研究中心） ； Institute for Math and AI, Wuhan School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院武汉人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究针对电子剧院节目设计难题，提出ETPDesigner多智能体框架，能从戏剧脚本合成高质量ETP，通过全局风格锚定机制保证一致性，还实现交互功能，经ETP-Pro基准测试验证了方法在多方面的优越性。

How network perturbations distort agreement trajectories in LTI multi-agent systems

网络扰动如何扭曲线性时不变多智能体系统中的一致性轨迹

Gal Barkai, Irinel-Constantin Morărescu

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

AI总结 研究网络扰动对线性时不变多智能体系统一致性轨迹的影响，通过建立拉普拉斯域准则等方法，揭示经典鲁棒同步存在漏洞，如同步到周期轨迹易被传输延迟破坏，d正则拓扑下传输扰动会使系统同步到新频率，强调需对网络参考生成器进行结构修改。

Comments 12 pages, 9 figures, submitted to IEEE for possible publication

On Optimal Event-Triggered Distributed Control for Stochastic Multi-Agent Systems via Reinforcement Learning

基于强化学习的随机多智能体系统最优事件触发分布式控制

Ziming Wang, Bingbing Li, Karl H. Johansson, Apostolos I. Rikos

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

AI总结 针对含随机不确定性的多智能体系统，提出基于强化学习的最优分布式控制算法，采用 actor-critic-identifier 结构，用低通滤波器和混合事件触发控制策略，经稳定性证明，在仿真中验证正确性并与非最优算法比较突出优势。

Laplacian Spectral Shaping for Non-Uniform Scaling Formation Control of Open Multi-Agent Systems

用于开放多智能体系统非均匀缩放编队控制的拉普拉斯谱整形

Tao He, Gangshan Jing

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

AI总结 研究开放多智能体系统非均匀缩放编队控制问题，开发分布式协议调整拉普拉斯矩阵部分权重，能在动态拓扑变化下保留期望编队谱，具有更稀疏传感图、无需预定义层次结构和支持领导者重新分配等优势，经理论分析和模拟验证有效。

MAGiSt3R: Multi-Agent Feed-forward 3D Reconstruction from Monocular RGB Videos

MAGiSt3R：基于单目RGB视频的多智能体前馈3D重建

Ziren Gong, Xiaohan Li, Fabio Tosi, Ninghui Xu, Stefano Mattoccia, Jianfei Cai, Matteo Poggi

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southeast University（东南大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 研究基于单目RGB视频的多智能体3D重建问题，核心方法是用3R家族前馈模型和MAGMA合并模型，并进行姿态图优化，主要贡献是在合成和真实数据集上验证该框架相比现有方法有更高重建和相机跟踪精度。

COLMAR: Cooperative View Policy Learning for Multi-Agent Active 3D Reconstruction

COLMAR：用于多智能体主动3D重建的协作视图策略学习

Phu Pham, Damon Conover, Aniket Bera

机构 * Purdue University（普渡大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 研究多智能体主动3D重建中协调效率低的问题，提出COLMAR框架，将视点分配作为共享策略优化，用参数共享PPO训练，结合3DGS重建，实验表明相比基线在传感预算匹配时重建精度和覆盖率显著提升。

Comments 8 pages, 5 figures, IROS 2026

JW-ASTClaw: A Generalizable Multi-Agent Framework for Autonomous Solar Telescope and Its Implementation within Chinese Meridian Project

JW-ASTClaw：一种用于自主太阳望远镜的通用多智能体框架及其在中国子午工程中的实现

Li-Yue Tong, Jia-Ben Lin, Yuan-Yong Deng, Ying-Zi Sun, Ming-Fu Shao, Hui Wang, Chen Yang

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

AI总结 研究将大语言模型驱动的自主控制系统部署在太阳望远镜上，采用多智能体框架及解耦三层架构，通过感知智能体编码专业知识，经中央推理引擎处理，实现实时自适应调度，跨季节验证效果良好，提升了观测等多方面能力。

Comments 17 pages, 6 figures,

Multi-Agent Reinforcement Learning for C-V2X RAT Selection

用于蜂窝车联网无线接入技术选择的多智能体强化学习

Moritz Schaffenroth, Uwe Kölbel, Heike Lepke, Alexander Prinz, Alfred Höß

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

AI总结 研究蜂窝车联网无线接入技术选择决策问题，用多智能体强化学习算法MAPPO解决，与五个基线比较。在城市场景及通信用例中评估，结果显示按时交付率提高，训练时间减半，表明自适应通信策略有益，多智能体建模可解决决策问题。

Understanding Implicit Trust Errors in Core Carrier Networks through Multi-Agent Flaw Discovery and Analysis

通过多智能体缺陷发现与分析理解核心承载网络中的隐式信任错误

Ziyu Lin, Ziting Wang, Xinfeng Li, Wei Dong, XiaoFeng Wang

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

AI总结 研究蜂窝核心网络向云原生部署过渡时出现的隐式信任错误问题，设计iFinder多智能体系统，通过总结已知缺陷形成检测模式来发现新漏洞，运行该系统发现多个未知漏洞，确认了会话劫持等问题。

Comments To appear in the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

A Distributionally Robust Multi-agent Reinforcement Learning Framework for Intelligent Intersection Control

一种用于智能交叉口控制的分布鲁棒多智能体强化学习框架

Shuwei Pei, Joran Borger, Arda Kosay, Bayu Jayawardhana, Muhammed O. Sayin, Saeed Ahmed

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

AI总结 研究针对多智能体强化学习在交通信号控制中应对不利情况能力不足的问题，提出集成自适应上下文博弈最坏情况估计器的分布鲁棒框架，经实验验证其能提升鲁棒性和效率，且策略有零样本泛化能力。

EvoOMG: An Evolution-Oriented Multi-Agent Guidance Framework for Heterogeneous Legacy-and-MLO Wi-Fi Networks

EvoOMG：一种面向异构传统与MLO Wi-Fi网络的基于进化的多智能体引导框架

Junjie Wu, Lingjian Zhou, Zerui Shao, Yi Zou, Tianrui Li, Yi Zhang, Ziyuan Yang

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

AI总结 针对Wi-Fi 7/8多链路操作导致的传统与MLO STA共存下吞吐量优化难题，提出EvoOMG框架。该框架将问题转化为多智能体决策问题，通过自回归设计生成引导，相比其他基线方法，在NS-3评估中取得更好性能。

CILC: Cryptographically-secure Inter-agent Loop Closure Candidate Detection for Multi-Agent Collaborative SLAM

CILC：用于多智能体协作SLAM的加密安全的智能体间闭环候选检测

Andrew Fishberg, Yixuan Jia, Jonathan P. How

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究多智能体协作SLAM中智能体间闭环候选检测问题，提出CILC系统，利用安全多方计算仅对隐私敏感且计算量轻的GD相似性比较步骤进行加密处理，在模拟和硬件实验中验证其能保持实时性、通信可行并减轻信息泄露。