AI Agent

Game-Theoretic Multi-Agent Control for Robust Contextual Reasoning in LLMs

面向鲁棒上下文推理的博弈论多智能体控制方法在LLMs中的应用

Saeid Jamshidi, Amin Nikanjam, Arghavan Moradi Dakhel, Kawser Wazed Nafi, Foutse Khomh

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

AI总结 针对LLMs在多轮交互中易受提示注入和上下文投毒攻击的问题，提出GT-MCP方法，通过博弈论多智能体控制和自愈机制，将上下文漂移限制在99.6%的轮次内，且控制器级注入攻击零成功。

A Reactive Redistribution Mechanism for STL Tasks in Multi-Agent Systems Under Time-Varying Communication

时变通信下多智能体系统中STL任务的响应式再分配机制

Gregorio Marchesini, Bjarne Jan Jesse Moro, Siyuan Liu, Lars Lindemann, Dimos V. Dimarogonas

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

AI总结 提出一种通信感知的任务分解框架，通过图转移系统处理析取STL规范，并引入再分配机制应对时变通信网络，实现动态任务重分配，在Crazyflie无人机群上验证了可扩展性。

Multi-Modal Multi-Agent Robotic Cognitive Alignment enabled by Non-Invasive Consumer Brain Computer Interfaces: A Proof of Concept Exploration

基于非侵入式消费级脑机接口的多模态多智能体机器人认知对齐：概念验证探索

Nataliya Kosmyna, Liz Jenkins, Anoop K. Sinha

机构 * GOOGLE（谷歌） ； Paradigms of Intelligence（智能范式） ； Cambridge, MA, United States（马萨诸塞州剑桥市，美国） ； Mountain View, CA, United States（加利福尼亚州山景城，美国） 纠错

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

AI总结 提出一种框架，利用消费级脑机接口监测脑电信号，在高认知负荷时延迟智能体通信，实现认知对齐的多智能体交互，初步验证了实时信号处理、大语言模型与机器人结合的可行性。

Comments 19 pages, 9 figures, for associated video, see https://youtu.be/0Tav-G87XGs

A Zero-Shot Multi-Agent Framework for Human-Building Interaction via Programmatic Reasoning

通过程序化推理实现人楼交互的零样本多智能体框架

Yuqi Wang, Gulai Shen, Ali Mehmani

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

AI总结 提出一种分层多智能体框架，利用语义路由和程序化推理解耦自然语言理解与建筑分析，通过“门卫”机制分解任务并生成可执行Python脚本，在200多栋商业建筑数据上验证了准确性和上下文响应能力。

Semantic Multi-Agent Intrusion Detection for IoT:Zero-Day and Adversarial Threats with Risk-Aware Reasoning

面向物联网的语义多智能体入侵检测：零日与对抗威胁的风险感知推理

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种结合语义嵌入与多阶段概率决策融合的语义多智能体入侵检测系统，通过四个智能体协作实现零日攻击和对抗攻击的高效检测，在多个真实物联网数据集上达到95.9%检测准确率。

Game-Theoretic Area Coverage Control with Cooperative-Adversarial Multi-Agent Systems

博弈论视角下的合作-对抗多智能体系统区域覆盖控制

Ruiming Zheng, Mohammad Pirani, Davide Spinello

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

AI总结 将多智能体区域覆盖控制建模为两组目标冲突智能体之间的零和博弈，通过耦合梯度下降-上升控制器分析系统动力学，发现由控制增益比决定的Hopf分岔，并刻画纳什均衡条件。

Comments This work has been submitted to IFAC for possible publication

Prisma-World: Camera-Controllable Multi-Agent Video World Model

Prisma-World: 相机可控的多智能体视频世界模型

Huiqiang Sun, Zhan Peng, Size Wu, Kun Wang, Kang Liao, Dianyi Wang, Xingyu Zeng, Sheng Jin, Yangguang Li, Zhiguo Cao, Ziwei Liu, Wei Li

机构 * School of AIA, HUST（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab, NTU（南洋理工大学S-Lab） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； FDU（复旦大学） ； SUAT（深圳大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Prisma-World，通过联合几何感知去噪过程实现多智能体视频生成中的跨视角一致性，支持灵活智能体数量和相机控制。

Comments Project page: https://huiqiang-sun.github.io/prisma-world/

Visual Para-Thinker++: A Single-Policy Multi-Agent Framework for Visual Reasoning

Visual Para-Thinker++：用于视觉推理的单策略多智能体框架

Haoran Xu, Hongyu Wang, Yifei Gao, Jiaze Li, Zizhao Tong, Xiaofeng Zhang, Xiaosong Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual Para-Thinker++框架，通过共享MLLM策略实例化为多个角色智能体并行推理，结合多智能体能力注入和角色解耦优化，有效缓解视觉推理中的早期感知承诺和幻觉问题。

PhysAgent: Automating Physics-Based 4D Synthesis via Trajectory-Grounded Multi-Agent Feedback

PhysAgent: 通过轨迹驱动的多智能体反馈实现基于物理的4D合成自动化

Chunji Lv, Jiaxi Ye, Yuchen Jiang, Rexar Lin, Changsheng Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysAgent，首个模拟器在环的多智能体框架，通过解耦材料与外力、利用视觉基础模型提取轨迹并借助LLM常识推理，实现自动化、物理可信的4D运动合成，显著提升生成多样性与物理准确性。

The Consistency Illusion: How Multi-Agent Debate Hides Reasoning Misalignment

一致性错觉：多智能体辩论如何隐藏推理失调

Xiaoyang Wang, Christopher C. Yang

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

AI总结 针对多智能体LLM系统中答案共识不等于推理对齐的问题，提出CARA指标检测一致性错觉，并设计GDP协议通过事实承诺和立场表态显著提升推理对齐。

A Barrier-Modulated Architecture for Safe Affine Formation Control in Second-Order Multi-Agent Systems

面向二阶多智能体系统安全仿射编队控制的屏障调制架构

Ashik Abrar Naeem, Mohammad Ariful Haque

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

AI总结 提出一种结合高阶控制屏障函数与自适应动态规划的屏障调制架构，实现二阶多智能体系统的安全仿射编队控制，通过分析型与数据驱动两种安全控制器保证绝对避碰和一致最终有界编队跟踪误差。

Cooperative Long Rope Skipping via Multi-Agent Reinforcement Learning

基于多智能体强化学习的协作长绳跳绳

Zihao Wang, Shijie Peng, Kerui Wu, Yu Huang, Ruiqi Xue, Dong Liu, Tian Xu, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, BAAI（北京智源人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出Marope框架，采用分层强化学习实现多个人形机器人的协作长绳跳绳，通过多智能体强化学习训练分散的摇绳策略，上层调度策略协调执行，并融入多样跳跃策略提升泛化能力，在仿真和真实实验中优于基线方法。

EduMirror: Modeling Educational Social Dynamics with Value-driven Multi-agent Simulation

EduMirror：基于价值驱动的多智能体模拟建模教育社会动态

Jingzhe Lin, Hengbin Yu, Yongdan Zeng, Fangwei Zhong

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

AI总结 提出EduMirror多智能体模拟器，通过价值驱动代理和双轨测量协议，生成真实、理论一致的教育社会动态，支持假设检验和反事实干预分析。

Comments ICML 2026

Collective Hallucination in Multi-Agent LLMs:Modeling and Defense

多智能体大语言模型中的集体幻觉：建模与防御

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种系统级模型描述多智能体LLM中幻觉的传播与放大，并设计交互感知控制方法，通过置信加权聚合、自适应影响调节、外部验证和隔离不可靠智能体来抑制错误传播，在TruthfulQA和TriviaQA上使幻觉降低39%，事实准确率提升至0.87。

SGTO-MAS: Secure Gorilla Troops Optimization for Multi-Agent LLM Systems

SGTO-MAS：面向多智能体大语言模型系统的安全大猩猩部队优化

Saeid Jamshidi

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

AI总结 提出一种基于大猩猩部队优化的安全感知多智能体LLM协调方法，通过信任建模、风险感知和集体智能的联合优化，在性能、安全性和效率间取得平衡。

Hallucination Cascade: Analyzing Error Propagation in Multi-Agent LLM Systems

幻觉级联：多智能体大语言模型系统中的错误传播分析

Saeid Jamshidi, Arghavan Moradi Dakhel, Kawser Wazed Nafi, Foutse Khomh

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

AI总结 本文通过追踪多智能体LLM级联中的声明级事实不一致性，分析幻觉动态，发现更深级联降低幻觉分数但牺牲事实准确性，并揭示模型与领域差异。

An End-to-End Encrypted Control Pipeline for Multi-Agent Coordination via CKKS Homomorphic Encryption

基于CKKS同态加密的多智能体协同端到端加密控制管道

Sai Sandeep Damera, Maria Charitidou, Asim Zoulkarni, John S. Baras

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

AI总结 针对云端多智能体协同中的隐私冲突，提出端到端加密控制管道，所有环节在CKKS加密数据上仅用加、乘和循环旋转操作，通过稳态卡尔曼增益和对角线法实现图拉普拉斯，推导周期性自举界以量化加密噪声影响，并在编队控制中验证。

Comments 8 pages, 4 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

MNC: Scope-Bound Semantic Declassification for Private LLM-Agent Communication

MNC：面向私有大语言模型智能体通信的范围受限语义解密

Jinghan Xu, Longze Fan, Zeyuan Wang, Xinjin Li, Hankai Liu

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

AI总结 该研究针对多智能体LLM系统的隐私泄露问题，提出范围受限语义解密协议MNC，通过绑定披露范围实现授权信息传递，阻止未授权操作，为私有LLM智能体系统提供实用通信边界。

Securing Agentic AI: From Per-Action Checks to Trajectory Assurance

安全智能体AI：从单步行动检查到轨迹保障

Alireza Lotfi, Subangkar Karmaker Shanto, Imtiaz Karim, Elisa Bertino

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

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

AI总结 该研究围绕自主智能体安全领域，梳理了单智能体、多智能体及宏观层面的各类安全挑战，提出安全需成为智能体架构等的可验证属性，为可信自主智能体部署提供路线图。

Comments 6 pages. Accepted to the ACM AI Leadership Summit 2026 (Visionary Track)

Imprecise Belief Fusion Improves Multi-agent Social Learning

不精确信念融合提升多智能体社会学习

Zixuan Liu, Jonathan Lawry, Michael Crosscombe

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

AI总结 该研究提出带不精确融合算子的多智能体社会学习模型，发现对错误信念有强初始偏差的群体，一定程度的信念融合不精确性可提升学习准确性。

Journal ref Zixuan Liu, Jonathan Lawry, Michael Crosscombe, Imprecise belief fusion improves multi-agent social learning, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 664, 2025, 130424, ISSN 0378-4371,

Educating the Agentic Engineer: Curricula, Collaboration, and Continuous Learning in the AI Era

培养智能体工程师：AI时代的课程、协作与持续学习

Mamdouh Alenezi

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

AI总结 针对AI时代软件与系统工程的转型需求，本文提出ACCEL框架，构建智能体工程师的教育架构，明确核心能力与实施路径，识别风险并主张开展系统性教育变革。

Transcript-Managed Transformers: Monotone Multi-Agent Collapse and Universality with Two Pop-Enabled Transcripts

转录本管理Transformer：具有两个启用弹出的转录本的单调多智能体崩溃与普适性

Sergey Salishev

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

AI总结 该研究针对固定有限精度因果Transformer的转录本管理，提出转录本管理转换器模型，证明两个启用弹出的转录本足以实现普适性，明确不同通道数对应的语言层次及相关模拟特性。

Comments 14 pages, 2 tables, 0 figures. Theoretical results on transcript management for fixed-precision Transformers: monotone multi-agent collapse to finite-state transducers, and universality with two pop-enabled transcript channels

AINTMA: Agentic AI Architecture for Autonomous Test Management with Generative Intelligence, Secure Cloud Communication and Adaptive Quality Analytics

AINTMA：用于自主测试管理的智能AI架构，具备生成式智能、安全云通信和自适应质量分析

Vinil Pasupuleti, Shyalendar Reddy Allala, Siva Rama Krishna Varma Bayyavarapu, Shrey Tyagi, Srinivasateja Songa

机构 * International Business Machines (IBM)（国际商业机器公司（IBM）） ； Global Atlantic Financial（全球大西洋金融公司） ； Docusign（DocuSign公司） ； Salesforce Inc（Salesforce公司） ； The Home Depot（家得宝公司） 纠错

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

AI总结 研究针对现代软件质量保证需求，提出AINTMA多智能体AI系统。通过六个专门智能体及安全通信框架协调，结合生成式智能等技术。经实验评估，该系统在测试优先级、周期时间、缺陷逃逸率等方面表现出色，推进了云环境下软件质量管理。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables, Submitted to AICCONS (AIP Conference Proceedings format)

MAGE: Human-Like Macro Placement via Agentic Multimodal Reasoning

MAGE：通过智能多模态推理实现类人宏布局

Andrew B. Kahng, Sayak Kundu, Bodhisatta Pramanik

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

AI总结 研究针对工业物理设计流程中宏布局需大量人工优化的问题，提出MAGE框架。该框架通过多模态多智能体实现宏布局优化，结合多种规则与检查，引入量化类人性指标。实验表明其相比商业工具及基线有显著提升，且能转移到新布局设置。

Comments 16 pages

SPINE: Bridging the Cyber-Physical Gap with Agentic AI

SPINE：用智能体人工智能弥合网络物理差距

Minkyu Ham, Dongho Kim, Chan Lee, Jiayi Wang, Min Jun Kim, Yixi Zhang, Guo Ye, Jihai Zhao, Soyeon Park, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人智能部署到物理平台存在的校准瓶颈，提出SPINE框架。该框架含两个多智能体工作流程，经实验验证，能跨双臂平台转移，减少对专家校准的依赖，提高操作成功率，缩短遥操作时间，推动具身人工智能向实际部署发展。

Agent-Native Immune System: Architecture, Taxonomy, and Engineering

智能体原生免疫系统：架构、分类与工程

Bo Shen, Lifeng Chang, Tianyuan Wei, Yunpeng Li, Feng Shi, Yichen Han, Peijie Gao, Shiyi Kuang, Xin Chang, Dehui Li

机构 * Novo Ordo for AI 纠错

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

AI总结 提出智能体原生免疫系统（ANIS），一种嵌入智能体认知循环的生物启发式内生防御架构，通过六层免疫塔、统一病毒疫苗分类和元认知自动化骨干实现运行时动态防护。

Role-Based Agentic AI for Intent-Driven Network and Service Orchestration

基于角色的自主AI用于意图驱动的网络与服务编排

Juan Parra-Ullauri, Talha Ahmed Khan, Daniel McHugh, Shipra Kapoor, Alistair Duke, Alicia Hey, Andy Corston-Petrie

机构 * Research & Commercialisation, BT Group（BT集团研究与商业化部） 纠错

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

AI总结 提出一种基于角色的多智能体架构，通过分层代理系统实现从业务到网络的端到端意图编排，弥合BSS与OSS的鸿沟。

An Agentic Retrieval Framework for Autonomous Context-Aware Data Quality Assessment

一种面向自主上下文感知数据质量评估的智能体检索框架

Hadi Fadlallah, Ibrahim Dhaini, Fatima Mubarak, Rima Kilany

机构 * University of Sciences and Arts in Lebanon（利比亚科学与艺术大学） ； Saint-Joseph University of Beirut（贝鲁特圣约瑟夫大学） 纠错

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

AI总结 提出一种智能体检索框架，通过多智能体工作流理解数据使用意图、推导上下文感知评估策略并生成可执行验证逻辑，引入可行性验证阶段确保可靠性，实验表明能自适应不同使用场景并减少不可执行规则。

Comments 26 pages, 18 figures, Submitted to the International Journal of Intelligent Information and Database Systems

A Multi-modal Agentic Co-pilot for Evidence Grounded Computational Pathology

面向证据基础计算病理学的多模态智能体协同助手

Zhe Xu, Zhengyu Zhang, Zhiyuan Cai, Jiahao Xu, Yijie Lin, Ziyi Liu, Junlin Hou, Hongyi Wang, Yuxiang Nie, Ling Liang, Yihui Wang, Yingxue Xu, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University（南方医科大学南芳医院病理科） ； Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（南方医科大学基础医学学院病理科） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学解剖与细胞病理学系） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理学重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（锦风实验室） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出PathPocket，一种多模态AI协同助手，通过构建包含11万文档的病理证据语料库和455万实体的超图，实现基于证据的病理诊断，在20万真实案例上超越现有方法。

Agentic Collaborative Cognition for Zero-Shot 3D Understanding

零样本3D理解的智能体协作认知

Wenxin Wang, Bo Zhang, Feng Chen, Zixuan Wang, Wen Li, Changsheng Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出协作多智能体框架，通过规划智能体补充视角和感知智能体构建结构化认知地图，实现零样本3D理解，在6个基准上达到最优性能。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://zhangbo135.github.io/agentic-collaborative-cognition/