AI Agent

Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence

Kimi K2.5：视觉代理智能

Kimi Team, Tongtong Bai, Yifan Bai, Yiping Bao, S. H. Cai, Yuan Cao, Ziwei Chai, Y. Charles, H. S. Che, Cheng Chen, Guanduo Chen, Huarong Chen, Jia Chen, Jianlong Chen, Jun Chen, Kefan Chen, Liang Chen, Ruijue Chen, Xinhao Chen, Yanru Chen, Yanxu Chen, Yicun Chen, Yimin Chen, Yingjiang Chen, Yuankun Chen, Yujie Chen, Yutian Chen, Zhirong Chen, Ziwei Chen, Dazhi Cheng, Yean Cheng, Minghan Chu, Jialei Cui, Jiaqi Deng, Muxi Diao, Hao Ding, Mengfan Dong, Mengnan Dong, Yuxin Dong, Yuhao Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Lingxiao Du, Yulun Du, Yu Fan, Shengjun Fang, Qiulin Feng, Yichen Feng, Garimugai Fu, Kelin Fu, Hongcheng Gao, Tong Gao, Yuyao Ge, Shangyi Geng, Chengyang Gong, Xiaochen Gong, Zhuoma Gongque, Qizheng Gu, Xinran Gu, Yicheng Gu, Longyu Guan, Shuhao Guan, Yuanying Guo, Xiaoru Hao, Dailan He, Tianhong He, Weiran He, Wenyang He, Yibo He, Yunjia He, Chao Hong, Hao Hu, Jiaxi Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Ke Huang, Ruiyuan Huang, Weixiao Huang, Zhiqi Huang, Chaobo Jia, Tao Jiang, Zhejun Jiang, Xinyi Jin, Yu Jing, Guokun Lai, Aidi Li, C. Li, Cheng Li, Fang Li, Guanghe Li, Guanyu Li, Haitao Li, Haoyang Li, Jia Li, Jingwei Li, Junxiong Li, Lincan Li, Mo Li, Weihong Li, Wentao Li, Xinhang Li, Xinhao Li, Yang Li, Yanhao Li, Yiwei Li, Yuxiao Li, Zhaowei Li, Zhaoxi Li, Zheming Li, Weilong Liao, Jiawei Lin, Xiaohan Lin, Yibo Lin, Zhishan Lin, Zichao Lin, Cheng Liu, Chenyu Liu, Hongzhang Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, Shudong Liu, Shuran Liu, Tianwei Liu, Tianyu Liu, Weizhou Liu, Xiangyan Liu, Yangyang Liu, Yanming Liu, Yibo Liu, Yuanxin Liu, Zhengying Liu, Zhongnuo Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Zhiyuan Lu, G. Luo, Junyu Luo, Tongxu Luo, Yashuo Luo, Long Ma, Shaoguang Mao, Yuan Mei, Xin Men, Fanqing Meng, Zhiyong Meng, Yibo Miao, Minqing Ni, Kun Ouyang, Siyuan Pan, Bo Pang, Yuchao Qian, Ruoyu Qin, Zeyu Qin, Jiezhong Qiu, Bowen Qu, Zeyu Shang, Youbo Shao, Tianxiao Shen, Zhennan Shen, Juanfeng Shi, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Feifan Song, Pengwei Song, Tianhui Song, Xiaoxi Song, Hongjin Su, Jianlin Su, Zhaochen Su, Lin Sui, Jinsong Sun, Junyao Sun, Tongyu Sun, Flood Sung, Yunpeng Tai, Chuning Tang, Heyi Tang, Xiaojuan Tang, Zhengyang Tang, Jiawen Tao, Shiyuan Teng, Chaoran Tian, Pengfei Tian, Bowen Wang, Chensi Wang, Chuang Wang, Congcong Wang, Dingkun Wang, Dinglu Wang, Dongliang Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Hao Wang, Hengzhi Wang, Huaqing Wang, Hui Wang, Jiahao Wang, Jinhong Wang, Jiuzheng Wang, Kaixin Wang, Linian Wang, Qibin Wang, Shengjie Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Wei Wang, Xiaochen Wang, Xinyuan Wang, Yao Wang, Yejie Wang, Yipu Wang, Yiqin Wang, Yucheng Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhaowei Wang, Zhengtao Wang, Zhexu Wang, Zifan Wang, Zihan Wang, Zizhe Wang, Chu Wei, Ming Wei, Chuan Wen, Zichen Wen, Chengjie Wu, Haoning Wu, Junyan Wu, Rucong Wu, Wenhao Wu, Yuefeng Wu, Yuhao Wu, Yuxin Wu, Zijian Wu, Chenjun Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Yuchong Xie, Bowei Xing, Boyu Xu, Jianfan Xu, Jing Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Lin Xu, Suting Xu, Weixin Xu, Xinbo Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Yichang Xu, Yuemeng Xu, Zelai Xu, Ziyao Xu, Junjie Yan, Yuzi Yan, Guangyao Yang, Hao Yang, Junwei Yang, Kai Yang, Ningyuan Yang, Xiaofei Yang, Xinlong Yang, Xinyu Yang, Ying Yang, Yi Yang, Yi Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zonghan Yang, Haotian Yao, Dan Ye, Haoran Ye, Wenjie Ye, Zhuorui Ye, Peng Yebo, Bohong Yin, Chengzhen Yu, Longhui Yu, Tao Yu, Tianxiang Yu, Enming Yuan, Mengjie Yuan, Xiaokun Yuan, Yang Yue, Weihao Zeng, Dunyuan Zha, Haobing Zhan, Dehao Zhang, Hao Zhang, Jin Zhang, Puqi Zhang, Qiao Zhang, Rui Zhang, Xiaobin Zhang, Xiaoyun Zhang, Y. Zhang, Yadong Zhang, Yangkun Zhang, Yichi Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yushun Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Chenguang Zhao, Feifan Zhao, Jinxiang Zhao, Shuai Zhao, Xiangyu Zhao, Xuanle Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Huabin Zheng, Ruihan Zheng, Shaojie Zheng, Tengyang Zheng, Junfeng Zhong, Longguang Zhong, Weiming Zhong, M. Zhou, Runjie Zhou, Xinyu Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Liya Zhu, Xinhao Zhu, Yuxuan Zhu, Zhen Zhu, Jingze Zhuang, Weiyu Zhuang, Ying Zou, Xinxing Zu

机构 * Kimi Team（Kimi 团队） 纠错

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

AI总结 Kimi K2.5通过联合优化文本和视觉模态，提出Agent Swarm框架，实现多模态代理智能的先进性能和高效任务处理。

Comments Kimi K2.5 tech report

Agent-OSI: An Interoperability Architecture for Communication and Settlement in the Decentralized Internet of Agents

Agent-OSI: 向去中心化的智能体互联网的分层协议栈

Wenxin Xu, Taotao Wang, Yihan Xia, Shengli Zhang, Soung Chang Liew

专题命中 多智能体 ：agent(title,title_cn)

AI总结 Agent-OSI提出了一种基于现有互联网的六层协议栈，旨在实现去中心化智能体网络的互操作性、信任和按使用付费结算。

Comments 8 pages, 3 figures

When Prompts Control Robots: Prompt Injection Attacks in Multi-Agent Robotic Systems

当提示控制机器人时：多智能体机器人系统中的提示注入攻击

Neha Nagaraja, Amisha Bagari, Hayretdin Bahsi

机构 * School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University（北亚利桑那大学信息学、计算与网络安全学院） ； Department of Software Science, Tallinn University of Technology（塔林理工大学软件科学系） 纠错

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

AI总结 本文针对基于LLM的多智能体机器人系统，系统研究了直接和间接提示注入攻击的风险、传播特性及架构对攻击成功率的影响，是该领域的首项系统性研究。

Trust but Verify:Evidence-Linked Multi-Agent Clinical Information Extraction in Pathology

从细则中发现幽门螺杆菌：基于证据关联的多智能体胃活检报告病例发现

Yufan Wang, Anit Kumar Sahu, Yan Fei Ng, Daniel Kang, Shayan Vassef, Soorya Ram Shimgekar, Koustuv Saha, Piyum Zonooz, Navin Kumar, Chee Leong Cheng, Li Yan Khor

机构 * Department of Anatomical Pathology, Singapore General Hospital（新加坡中央医院解剖病理科） ； Duke–NUS Medical School（新加坡国立大学Duke-NUS医学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究针对胃活检报告中幽门螺杆菌证据提取难题，采用Nimblemind多智能体系统，经试点评估其总体准确率达98.61%，虽与其他比较器性能相似，但实现了工作流程整合和可追溯性，还能大幅减少审查时间。

PEMAND: Persona-Enriched Multi-Agent Negotiation for Household Decision-Making

PEMANT：面向旅行的个性化多智能体谈判

Yuran Sun, Mustafa Sameen, Yaotian Zhang, Rongguan Gu, Mrunal Vibhute, Chia-yu Wu, Yuanyuan Lei, Xilei Zhao

机构 * Department of Civil and Costal Engineering, University of Florida（佛罗里达大学土木与海岸工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出PEMANT框架，结合行为理论与多智能体谈判，改进家庭旅行决策建模，提升预测能力。

SourceMinds at CheckThat! 2026: NLI-Grounded Citation Auditing in a Multi-Agent Pipeline for Full Fact-Checking Article Generation

SourceMinds参与2026年CheckThat!：多智能体管道中基于自然语言推理的引用审核用于完整事实核查文章生成

Farhan Sharukh Hasan, Anirban Saha Anik, Eric Liu, Xiaoying Song, Mohotarema Rashid, Lingzi Hong

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

AI总结 针对CLEF 2026 CheckThat!实验室任务3，提出多智能体管道系统，结合证据检索、结构化规划、文章生成、自我批判及引用审核等方法，强调证据选择、结构化生成与生成后引用验证对事实核查文章生成的重要性。

Comments CLEF 2026 Working Notes / CheckThat! Lab at CLEF 2026, Jena, Germany

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

ReasFlow: Assisting Reasoning-Centric Scientific Discovery in Applied Mathematics via a Knowledge-Based Multi-Agent System

ReasFlow：通过基于知识的多智能体系统助力应用数学中以推理为中心的科学发现

Yutong He, Daibo Li, Guohong Li, Jiahe Geng, Zhengyang Huang, Can Ren, Zekun Zhang, Yifan Liu, Shuchen Zhu, Hengrui Zhang, Boao Kong, Ming Sun, Shu Li, Chenyi Li, Jiang Hu, Kun Yuan, Zaiwen Wen, Pingwen Zhang

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

AI总结 针对理论驱动科学发现探索不足的问题，ReasFlow引入以推理为中心的自主智能体系统，通过内部验证循环和知识检索机制减少专家干预，能统一多项科研任务，从最少提示生成高质量论文，在开源基线中表现出色。

Tree-Based Formalization of Multi-Agent Complementarity in Human-AI Interactions

基于树的人机交互中多智能体互补性形式化

Andrea Ferrario

机构 * Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zurich（伦理与医学史研究所，苏黎世大学） ； SUPSI, Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA)（SUPSI，达勒莫利人工智能研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于树的形式化框架，通过有序智能体角色配置和平面二叉树表示人机交互协议，证明互补性在回归中可实现，但在分类中受限于局部聚合和损失函数的自然条件。

Comments 31 pages, 10 figures. Improved notation and added Figure 8 w.r.t. the original submission

AgentFAIR: A Multi-Agent Collaborative Framework for FAIRness Evaluation of Geospatial Datasets

AgentFAIR：用于地理空间数据集公平性评估的多智能体协作框架

Ming Chen, Pranav Pai

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 研究地理空间数据集公平性评估难题，提出AgentFAIR多智能体框架，结合结构化元数据提取与特定子原则语言模型评估器，给出各项评估结果，支持可审计性与可行性，不过受限于多种因素对准确性和泛化性声明有约束。

Exploring Robust Multi-Agent Workflows for Environmental Data Management

探索环境数据管理的鲁棒多智能体工作流

Boyuan Guan, Jason Liu, Yanzhao Wu, Kiavash Bahreini

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EnviSmart系统，通过知识架构和角色分离的多智能体设计提升环境数据管理的可靠性和效率，验证了多智能体工作流在处理复杂环境数据任务中的优势。

Comments Accepted at PEARC 2026. 10 pages, 4 figures

Temporal Fair Division in Multi-Agent Systems: From Precise Alternation Metrics to Scalable Coordination Proxies

多智能体系统中的时间公平分配：从精确交替度量到可扩展的协调代理

Nikolaos Al. Papadopoulos, Ismael Tito Freire, Marti Sanchez-Fibla, Konstantinos E. Psannis

机构 * University of Macedonia（希腊米科诺斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出时间公平分配的新理论，引入旋转周期性度量和滑动窗口度量，通过多智能体战斗实验分析，展示RP和ALT在协调失败检测和计算效率上的互补性。

Comments 26 pages, 6 figures, 8 tables

FinSAgent: Corpus-Aligned Multi-Agent RAG Framework for Evidence-Grounded SEC Filing Question Answering

FinSAgent：用于基于证据的美国证券交易委员会文件问答的语料库对齐多智能体框架

Jijun Chi, Zhenghan Tai, Hanwei Wu, Tung Sum Thomas Kwok, Hailin He, Zixing Liao, Bohuai Xiao, Chaolong Jiang, Jianliang Lei, Jerry Huang, Peng Lu, Muzhi Li, Liheng Ma, Yihong Wu, Sicheng Lyu, Jingrui Tian, Yihan Li, Yanzhang Ma, Sizhe Guan, Dingtao Hu, Yufei Cui, Ling Zhou, Lei Ding, Xinyu Wang

机构 * 1SimpleWay.AI 2McGill University 3University of Toronto 4University of California, Los Angeles 5The Chinese University of Hong Kong 6University of Manitoba 7Universit\'e de Montr\'eal 8Boston University 9Mila - Quebec AI Institute 10CG Matrix Technology Limited 11Lakehead University 12McMaster University 纠错

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

AI总结 研究针对美国证券交易委员会文件问答中模型与文件不匹配问题，提出FinSAgent框架，通过角色专用智能体、数据库感知查询分解及多路径检索等方法，提升检索覆盖和答案正确性，在离线和在线实验中均优于基线。

Comments 20 pages, 14 figures, 9 tables

Multi$^2$: Hierarchical Multi-Agent Decision-Making with LLM-Based Agents in Interactive Environments

Multi$^2$：基于LLM智能体在交互环境中的分层多智能体决策

Sangeun Park, Minhae Kwon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出Multi$^2$分层多智能体决策框架，通过高层智能体（System 1）使用监督微调生成子目标，低层智能体（System 2）使用离线到在线强化学习执行原子动作，以缓解目标漂移并实现长期稳定控制。

Comments Accepted at ICML 2026

CodeCoR: An LLM-Based Self-Reflective Multi-Agent Framework for Code Generation

CodeCoR：一种基于大语言模型的代码生成自反思多智能体框架

Ruwei Pan, Hongyu Zhang, Chao Liu

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

AI总结 研究针对代码生成中语言模型无法确保代码正确性及多智能体框架工作流性能不稳健的问题，提出CodeCoR框架，通过在不同阶段修剪中间输出减少错误传播，实验证明其优于现有基线。

Interaction Protocol Shapes Moral Judgment in Multi-Agent Debate

辩论动态与价值对齐在大语言模型辩论中

Pratik S. Sachdeva, Tom van Nuenen

机构 * D-Lab University of California, Berkeley（D-Lab 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,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过LLM辩论探讨多轮设置中模型的辩论动态与价值对齐，发现不同模型在同步和轮转结构下的行为差异及价值倾向。

SheetMind: An End-to-End LLM-Powered Multi-Agent Framework for Spreadsheet Automation

SheetMind：一个由端到端大语言模型驱动的用于电子表格自动化的多智能体框架

Xi Cheng, Ruiyan Zhu, Ke Liu, Rakesh Chowdary Machineni, Lyuhao Chen, Brian Zhu, Daniel Jin, Zheng Qi, Neeraj Parihar, Zhoutian Xu, Oliver Gao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 介绍由大语言模型驱动的多智能体框架SheetMind用于电子表格自动化，其分层系统含三个智能体，经评估在SheetCopilot基准测试中执行成功率达100%、功能正确性54.8%超对手，消融研究验证配置优势，还集成到谷歌表格。

Seven Security Challenges in Cross-domain Multi-agent LLM Systems

跨域多智能体LLM系统中必须解决的七个安全挑战

Ronny Ko, Jiseong Jeong, Shuyuan Zheng, Chuan Xiao, Tae-Wan Kim, Makoto Onizuka, Won-Yong Shin

机构 * Osaka University（大阪大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 本文针对跨域多智能体LLM系统，提出七类新型安全挑战，包括攻击示例、评估指标和未来研究方向。

Journal ref npj AI(2026)

Hierarchical Message-Passing Policies for Multi-Agent Reinforcement Learning

分层消息传递策略用于多智能体强化学习

Tommaso Marzi, Cesare Alippi, Andrea Cini

机构 * IDSIA USI-SUPSI, Università della Svizzera italiana（瑞士意大利语区大学IDSIA USI-SUPSI） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种结合分层强化学习和消息传递的多智能体策略学习方法，通过分层图结构实现智能体间的协调与规划，并设计基于优势函数的新颖奖励分配方法，在基准测试中取得优于现有技术的性能。

From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding

从离散规划到真实世界执行：一种面向执行感知的多智能体路径规划的世界模型驱动框架

Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 纠错

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

AI总结 提出ExecTimeNet世界模型预测离散MAPF方案在物理机器人上的执行状态，并基于此构建REMAP框架和ESADG优化方法，在仿真和实物实验中分别减少高达21%和15.3%的执行延迟。

DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation

DeepInflation：用于暴胀研究与模型发现的AI智能体

Ze-Yu Peng, Hao-Shi Yuan, Qi Lai, Jun-Qian Jiang, Gen Ye, Jun Zhang, Yun-Song Piao

机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； International Centre for Theoretical Physics Asia-Pacific, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe, University of Chinese Academy of Sciences, 100049 Beijing, China School of Fundamental Physics ； Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, Hangzhou 310024, China Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 2735, Beijing 100190, China D\' e partement de Physique Th\' e orique, Universit\' e de Gen\` e ve, 24 quai Ernest-Ansermet, CH-1211 Gen\` e ve 4, Switzerland 纠错

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

AI总结 提出基于多智能体架构的AI智能体DeepInflation，集成大语言模型、符号回归引擎和检索增强生成知识库，自动发现与最新观测一致的单场慢滚暴胀势，并解释理论背景。

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

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

AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

A Study of Belief Revision Postulates in Multi-Agent Systems (Extended Version)

多智能体系统中信念修正公设的研究（扩展版）

Michael Thielscher, Tran Cao Son

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； New Mexico State University（新墨西哥州立大学） 纠错

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

AI总结 研究认知规划中的信念修正问题，将经典AGM信念修正公设推广到多智能体环境，提出广义全交多智能体信念修正算子，并讨论迭代修正公设的推广及事件模型修正算子。

CalBench: Evaluating Coordination-Privacy Trade-offs in Multi-Agent LLMs

CalBench: 评估多智能体大语言模型中的协调-隐私权衡

Chelsea Zou, Yiheng Yao, Selena She, Noah Goodman, Robert D. Hawkins

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)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CalBench基准，用于在私有信息下评估多智能体日程协调中任务完成、成本、通信、公平性和隐私泄露的权衡。

ReclAIm: A Multi-Agent Framework for Monitoring and Correcting Performance Decline in Medical Imaging AI

ReclAIm：用于监测和纠正医学影像AI性能下降的多智能体框架

Eleftherios Tzanis, Michail E. Klontzas

机构 * Artificial Intelligence and Translational Imaging (ATI) Lab, Department of Radiology, School of Medicine, University of Crete（人工智能与转化成像实验室，放射科，医学院，希腊克里特大学） ； Computational Biomedicine Laboratory, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology Hellas (ICS - FORTH), Heraklion, Crete, Greece（计算生物医学实验室，希腊基础研究与技术院计算机科学研究所（ICS - FORTH），克里特，希腊） ； Division of Radiology, Department of Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institute, Huddinge, Sweden（放射科，临床科学、干预与技术部（CLINTEC），卡罗林斯卡研究所，瑞典Huddinge） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体框架ReclAIm，通过自然语言交互自动监测医学图像分类模型性能下降并触发微调，采用数据增强、类别不平衡处理和参数锚定正则化策略，在多个数据集上验证了有效性。

Comments Published in Radiology: Artificial Intelligence (https://doi.org/10.1148/ryai.250923)

Multi-Agent Embodied Autonomous Driving: From V2X Information Exchange to Shared World Models

多智能体具身自动驾驶：从V2X信息交换到共享世界模型

Senkang Hu, Zhengru Fang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yiqin Deng, Yuguang Fang

机构 * Lingnan University, Hong Kong（岭南大学（香港）） 纠错

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

AI总结 本文综述了从单车智能向多智能体具身系统转变的自动驾驶技术，通过共享世界模型实现感知共享、意图推断和协同规划，并指出了在仿真评估、实时安全保证等方面的研究空白。

Offline Nash Solvers Meet Online Tree Search in Multi-Agent Games on Graphs

离线纳什求解器与在线树搜索在图上多智能体博弈中的结合

Mukesh Kumar, Yue Guan, Panagiotis Tsiotras

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

AI总结 多智能体追逃博弈计算纳什均衡策略有挑战，本文提出原始引导树搜索框架PGTS，结合离线精确纳什均衡计算与在线树搜索，实验表明其显著优于现有基线，在多种图拓扑上对对手保持稳健性能。

Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings for CLEF JOKER 2025 Task 2

并非双关：结合对比学习与音义嵌入的多智能体双关语翻译方法，用于CLEF JOKER 2025任务2

Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)（俄罗斯人民友谊大学） ； Joint Institute for Nuclear Research（联合核子研究中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Skövde（斯德哥尔摩大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对跨语言双关语翻译难题，提出结合对比学习、音义嵌入与多智能体生成器-判别器框架的三阶段方法，在CLEF JOKER 2025任务2竞赛中获第一、第二名，推动了双关语翻译研究。

Journal ref CEUR Workshop Proceedings, Vol-4038, pp. 2870-2888, 2025

Latent Collaboration in Multi-Agent Systems

多智能体系统中的潜在协作

Jiaru Zou, Ruizhong Qiu, Gaotang Li, Xiyuan Yang, Katherine Tieu, Pan Lu, Ke Shen, Hanghang Tong, Yejin Choi, Jingrui He, James Zou, Mengdi Wang, Ling Yang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出LatentMAS框架，使LLM智能体在连续潜在空间直接协作，无需文本中介，实现更高精度、更低开销和更快推理。

Comments ICML2026 Spotlight, Project: https://github.com/Gen-Verse/LatentMAS

AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理

Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。

Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi