AI Agent

Coupled Hierarchical Search over Topology and Execution for Agentic Workflow Synthesis

用于智能工作流合成的拓扑与执行耦合分层搜索

Dong Li, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Wei Cheng, Zhengzhang Chen, Xintao Wu, Zhong Chen, Chen Zhao, Haifeng Chen

机构 * Baylor University（贝勒大学） ； NEC Laboratories America（美国NEC实验室） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型结构化工作流创建自动化难题，提出拓扑与执行耦合的搜索范式，引入HierFlow架构，通过反馈引导拓扑调整与树搜索优化子工作流，经多基准测试验证其性能优于基线，平衡了质量与效率且无需额外训练。

From Agent Failure Paths to Quantified Residual Risk: A Compositional Framework for Resilient Agentic AI

从智能体故障路径到量化残余风险：一种用于弹性智能体人工智能的组合框架

Hassan Karim, Sai Sitharaman, Deepti Gupta, Danda B. Rawat

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体人工智能风险表示问题，提出CPSAINT和FRIESA-K结合故障机制与风险估计，通过单独惩罚报告治理可观测性，形式化结构可组合性，在两个场景展示框架，获支持跨域推理等的紧凑内核。

End-to-End LLM Flight Planning with RAG-based Memory and Multi-modal Coach Agent

基于基于检索增强生成的记忆和多模态教练代理的端到端大语言模型飞行规划

Amin Tabrizian, Arsyi Aziz, Aarifah Ullah, Mahyar Ghazanfari, Pouria Razzaghi, Peng Wei

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Metis Solutions Technology Inc 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对电动垂直起降飞机部署中传统飞行规划算法难以融入人类偏好的问题，提出FRAMe工具，集成规划器LLM、多模态教练代理和基于RAG的记忆，在多场景演示中效果最佳，能将自然语言指令转化为优质飞行路线。

Comments Accepted at the ICML 2026 LM4Plan Workshop

ACE: Agentic Control for Embodied Manipulation via Zero-shot Workflow Reasoning

ACE：通过零样本工作流推理实现具身操纵的智能体控制

Iok Tong Lei, QianZhi Li, Ying Jie Yap, Yujie Zhang, Rui Zhong, Haichao Gui, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究开放式桌面操作，提出ACE零样本工作流推理框架，结合智能体工作流推理与视觉基础接口、可重复使用的拾取和放置原语等技能，经掩码介导视觉动作接口连接语义推理与物理控制，能在线适应多种情况，在复杂任务中表现出色。

Comments Preprint

Securing Multi-Tool AI Agent Chains With Dynamic, Real-Time Compositional Policies

通过动态实时组合策略保护多工具人工智能代理链

Chris Schneider, Kriti Faujdar, Philipp Schoenegger, Ben Bariach

机构 * Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多工具代理链安全问题，提出动态安全控制合成器（DSCC），分两阶段实现组合安全。阶段1在会话检查时合成策略，阶段2在运行时跟踪数据敏感度，提供深度防御，评估了参考实现。

Agent vs. Parametric World Models: Hybrid Planning for Reliable Language Agents

基于基础迭代语言规划：参数化世界模型如何减少LLM代理中的幻觉传播

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GILP方法，结合小参数化世界模型与LLM推理，通过一致性门控减少幻觉，在规划基准上将幻觉率从0.176降至0.035，成功率从0.668提升至0.838。

Comments Under Review

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

Learning When to Act or Refuse: Guarding Agentic Reasoning Models for Safe Multi-Step Tool Use

学习何时行动或拒绝：为安全的多步骤工具使用守护代理推理模型

Aradhye Agarwal, Gurdit Siyan, Yash Pandya, Joykirat Singh, Akshay Nambi, Ahmed Awadallah

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool use(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出MOSAIC框架，通过显式安全推理和基于偏好的强化学习，使代理模型在工具使用中安全决策，减少有害行为并保持良性性能。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

RadAgent: A tool-using AI agent for stepwise interpretation of chest computed tomography

RadAgent：一种用于胸部CT逐步解读的工具型AI智能体

Mélanie Roschewitz, Kenneth Styppa, Yitian Tao, Jiwoong Sohn, Jean-Benoit Delbrouck, Benjamin Gundersen, Nicolas Deperrois, Christian Bluethgen, Julia E. Vogt, Bjoern Menze, Farhad Nooralahzadeh, Michael Krauthammer, Michael Moor

机构 * Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center, Zurich（ETH人工智能中心，苏黎世） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Faculty of Computer Science and Mathematics, Heidelberg University（计算机科学与数学学院，海德堡大学） ； Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学人工智能在医学和影像中的中心） ； Department of Radiology, Stanford University（放射科，斯坦福大学） ； Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（定量生物医学系，苏黎世大学） ； Institute of Computer Science, Zurich University of Applied Sciences（应用科学大学计算机科学研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadAgent，一种通过逐步、可解释过程生成CT报告的工具型AI智能体，在临床准确性、鲁棒性和忠实度上优于3D VLM方法。

Heartbeat-Bound Hierarchical Credentials: Cryptographic Revocation for AI Agent Swarms

基于心跳的分层凭证：面向AI代理群的加密撤销机制

Saurabh Deochake

机构 * SentinelOne Inc.（SentinelOne公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于心跳的分层凭证协议，通过将凭证有效性与周期性父级存活证明绑定，实现无需网络连接的高效凭证撤销，显著减少了僵尸代理的存活时间并提升了验证效率。

A Security Analysis of the OpenClaw AI Agent Framework

对OpenClaw AI代理框架的安全性分析

Surada Suwansathit, Yuxuan Zhang, Guofei Gu

机构 * SUCCESS Lab（SUCCESS实验室） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文分析了OpenClaw AI代理框架的安全性，揭示了其在架构层和信任违反类型上的漏洞，发现三个主要问题：远程代码执行路径、执行允许列表的闭世界假设失效以及技能分发面缺乏运行时策略控制。

Collaborative Agent Reasoning Engineering (CARE): A Three-Party Design Methodology for Systematically Engineering AI Agents with Subject Matter Experts, Developers, and Helper Agents

协同智能体推理工程（CARE）：一种三方设计方法论，用于系统性地工程化AI智能体，涉及领域专家、开发者和辅助智能体

Rahul Ramachandran, Nidhi Jha, Muthukumaran Ramasubramanian

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CARE提出一种系统化方法论，通过可重用的artifacts和阶段化流程，结合领域专家、开发者和辅助智能体，提升AI智能体的开发效率和复杂查询性能。

Agent Lifecycle Toolkit (ALTK): Reusable Middleware Components for Robust AI Agents

智能体生命周期工具包（ALTK）：用于鲁棒AI智能体的可重用中间件组件

Zidane Wright, Jason Tsay, Anupama Murthi, Osher Elhadad, Diego Del Rio, Saurabh Goyal, Kiran Kate, Jim Laredo, Koren Lazar, Vinod Muthusamy, Yara Rizk

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； IBM 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ALTK通过模块化中间件组件系统性解决智能体全生命周期中的故障模式问题，提供一致接口并兼容低代码工具，显著降低构建可靠生产级智能体的难度。

Comments to appear in CAIS 2026 demonstration track

Thinking Like a Clinician: A Cognitive AI Agent for Clinical Diagnosis via Panoramic Profiling and Adversarial Debate

像医生一样思考：一种通过全景分析与对抗辩论的临床诊断认知AI代理

Zhiqi Lv, Duofan Tu, Jun Li, Mingyue Zhao, Heqin Zhu, Wenliang Li, Shaohua Kevin Zhou

机构 * School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学生物医学工程学院，生命科学与医学系） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州市先进研究机构） ； Key Lab of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院智能信息处理重点实验室，计算技术研究所） ； Jiangsu Provincial Key Laboratory of Multimodal Digital Twin Technology（江苏省多模态数字孪生技术省级重点实验室） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry, USTC（国家精密与智能化学重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；AI agent(title)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出DxChain框架，通过全景患者基线建立和对抗辩论解决证据冲突，提升临床诊断准确性和逻辑一致性。

CogniAlign: Survivability-Grounded Multi-Agent Moral Reasoning for Safe and Transparent AI

CogniAlign：基于生存性的多智能体道德推理以实现安全透明的AI

Hasin Jawad Ali, Ilhamul Azam, Ajwad Abrar, Md. Kamrul Hasan, Hasan Mahmud

机构 * Islamic University of Technology（伊斯兰科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CogniAlign通过基于自然主义道德现实的多智能体框架，将道德推理 grounded 在生存性上，通过学科专家智能体的结构化辩论实现透明和经验锚定的判断，证明了可审计的AI对齐方法的可行性。

Comments Under Review

Journal ref AI and Ethics (2026)

TrajOnco: a multi-agent framework for temporal reasoning over longitudinal EHR for multi-cancer early detection

TrajOnco：一个用于纵向电子健康记录上时间推理的多智能体框架，用于多癌症早期检测

Sihang Zeng, Young Won Kim, Wilson Lau, Ehsan Alipour, Ruth Etzioni, Meliha Yetisgen, Anand Oka

机构 * Truveta Inc.（Truveta公司） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Fred Hutch Cancer Center（弗雷德·哈钦森癌症中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TrajOnco通过多智能体框架对纵向EHR中的时间序列临床事件进行推理，生成患者总结和风险评分，实现多癌症早期检测。

When Identity Skews Debate: Anonymization for Bias-Reduced Multi-Agent Reasoning

当身份偏见引发争论：为减少偏见的多智能体推理中的匿名化

Hyeong Kyu Choi, Xiaojin Zhu, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种框架，通过去除身份标记来减少多智能体推理中的身份偏见，定义了身份偏见系数，并通过实验验证身份偏见普遍存在。

Comments ACL 2026 Main

Bridging Large-Model Reasoning and Real-Time Control via Agentic Fast-Slow Planning

通过代理快慢规划弥合大模型推理与实时控制

Jiayi Chen, Shuai Wang, Guangxu Zhu, Chengzhong Xu

机构 * Shenzhen Research Institute of Big Data, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（深圳市大数据研究院，香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City (SKL-IOTSC), University of Macau（澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种分层框架，通过感知-决策-轨迹-控制的分离，提升自动驾驶系统在扰动下的鲁棒性，减少侧向偏移和完成时间。

Comments 8 pages, 12figures

HiMA-Ecom: Enabling Joint Training of Hierarchical Multi-Agent E-commerce Assistants

HiMA-Ecom：面向电商场景的分层多智能体助手联合训练

Junxing Hu, Ai Han, Haolan Zhan, Pu Wei, Zhiqian Zhang, Yuhang Guo, Jiawei Lu, Zhen Chen, Haoran Li, Zicheng Zhang

机构 * JD Retail, JD.com, Inc.（京东零售，京东集团） ； Faculty of Engineering and Information Technology, The University of Melbourne（墨尔本大学工程与信息技术学院） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出HiMA-Ecom电商多智能体基准，通过VR-GRPO算法实现多智能体联合训练，基于3B/7B开源模型在电商场景中取得优于DeepSeek-V3的性能。

Comments 39 pages, 10 figures, under review

Evidence-based diagnostic reasoning with multi-agent copilot for human pathology

基于多智能体助手的证据驱动诊断推理

Luca L. Weishaupt, Chengkuan Chen, Drew F. K. Williamson, Richard J. Chen, Guillaume Jaume, Tong Ding, Bowen Chen, Anurag Vaidya, Long Phi Le, Guillaume Jaume, Ming Y. Lu, Faisal Mahmood

机构 * Health Sciences and Technology, Harvard-MIT（哈佛-MIT健康科学与技术） ； Department of Pathology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院病理科，哈佛医学院） ； Cancer Program, Broad Institute of Harvard and MIT（哈佛-MIT博德研究所癌症项目） ； Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院） ； Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院电气工程与计算机科学） ； Harvard Data Science Initiative, Harvard University（哈佛大学数据科学计划） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PathChat+，一种专为人类病理设计的多模态大语言模型，通过大量病理特定指令样本训练，显著优于现有模型，在多图像理解与自主诊断推理方面表现突出。

LensWalk: Agentic Video Understanding by Planning How You See in Videos

LensWalk: 通过规划如何在视频中观看实现代理视频理解

Keliang Li, Yansong Li, Hongze Shen, Mengdi Liu, Hong Chang, Shiguang Shan

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；planning(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LensWalk通过建立紧密的推理-计划-观察循环，使大语言模型能够主动控制视觉观察，提升视频理解的准确性和鲁棒性。

Comments To be published in CVPR 2026

DUPLEX: Agentic Dual-System Planning via LLM-Driven Information Extraction

DUPLEX：基于LLM驱动信息提取的代理双系统规划

Keru Hua, Ding Wang, Yaoying Gu, Xiaoguang Ma

机构 * Midea Corporate Research Center（美的集团研发中心） ； Midea Group（美的集团） ； Northeastern University（东北大学） ； Engineering Department（工程部） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DUPLEX通过限制LLM进行结构化语义 grounding，结合符号规划器实现可靠规划，优于现有端到端和混合LLM基线。

GMPilot: An Expert AI Agent For FDA cGMP Compliance

GMPilot：一种用于FDA cGMP合规的专家AI代理

Xiaohan Wang, Nan Zhang, Sulene Han, Keguang Tang, Lei Xu, Zhiping Li, Xiue, Liu, Xiaomei Han

机构 * Aelion AI Inc.（Aelion AI公司） ； H&N Consulting（H&N咨询） ； Department of Medicine, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学医学系） ； Gilead Sciences Inc.（吉利德科学公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GMPilot，一种专为FDA cGMP合规设计的AI代理，通过RAG和ReAct框架提供实时决策支持，提升制药行业质量管理的专业性和响应速度。

Comments 14 pages, 1 figure

Visual Exclusivity Attacks: Automatic Multimodal Red Teaming via Agentic Planning

视觉排斥攻击：通过代理规划实现自动多模态红队行动

Yunbei Zhang, Yingqiang Ge, Weijie Xu, Yuhui Xu, Jihun Hamm, Chandan K. Reddy

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出视觉排斥攻击，通过多模态多轮代理规划框架MM-Plan，实现基于视觉内容的攻击，展示了对前沿模型的高攻击成功率，揭示了当前安全对齐的不足。

MemMA: Coordinating the Memory Cycle through Multi-Agent Reasoning and In-Situ Self-Evolution

MemMA：通过多智能体推理和现场自进化协调内存循环

Minhua Lin, Zhiwei Zhang, Hanqing Lu, Hui Liu, Xianfeng Tang, Qi He, Xiang Zhang, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MemMA通过多智能体推理和现场自进化协调内存循环，解决内存循环正向路径的战略盲区和反向路径的稀疏延迟监督问题，提升长周期交互性能。

Comments 23 pages, 5 figures

Anticipatory Planning for Multimodal AI Agents

多模态AI代理的前瞻性规划

Yongyuan Liang, Shijie Zhou, Yu Gu, Hao Tan, Gang Wu, Franck Dernoncourt, Jihyung Kil, Ryan A. Rossi, Ruiyi Zhang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； State University of New York at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；AI agent(title)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TraceR1框架，通过前瞻性轨迹推理提升多模态代理的规划能力，实现更稳定的执行和泛化性能。

Comments Published at CVPR 2026 Findings Track

OrthoAI v2: From Single-Agent Segmentation to Dual-Agent Treatment Planning for Clear Aligners

OrthoAI v2：从单智能体分割到双智能体治疗计划的清晰矫治器

Lansiaux Edouard, Leman Margaux

机构 * STaR-AI Research Group, Emergency Department, Lille University Hospital（STaR-AI研究组，急诊科，里尔大学医院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OrthoAI v2通过双智能体框架提升正畸治疗计划精度，实现牙科地标检测、复合生物力学评分模型和多帧治疗模拟，显著提升规划质量。

Brain-Inspired Graph Multi-Agent Systems for LLM Reasoning

受脑启发的图多智能体系统用于LLM推理

Guangfu Hao, Yuming Dai, Xianzhe Qin, Shan Yu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出受人类认知全局工作理论启发的BIGMAS系统，通过动态图结构和共享工作区提升多步推理能力，实验表明其在多个LLM上均优于现有多智能体基线。

TheraAgent: Multi-Agent Framework with Self-Evolving Memory and Evidence-Calibrated Reasoning for PET Theranostics

TheraAgent：具有自我进化记忆和证据校准推理的多智能体框架用于PET治疗诊断

Zhihao Chen, Jiahui Wang, Yizhou Chen, Xiaozhong Ji, Xiaobin Hu, Jimin Hong, Wolfram Andreas Bosbach, Axel Rominger, Ali Afshar-Oromieh, Hongming Shan, Kuangyu Shi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；multi-agent(title)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 TheraAgent通过自我进化记忆和证据校准推理，解决PET治疗诊断中数据稀缺、信息异构和证据推理的问题，实现75.7%的准确率。

Influencing LLM Multi-Agent Dialogue via Policy-Parameterized Prompts

通过策略参数化提示影响LLM多智能体对话

Hongbo Bo, Jingyu Hu, Weiru Liu

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过策略参数化提示影响LLM多智能体对话，通过动态构建提示序列影响对话动态，实验验证了其有效性。