AI Agent

IR2Solve: Structured Intermediate Representations for Cost-Efficient Optimization Autoformulation

IR2Solve：面向成本高效优化自动建模的结构化中间表示

Penglin Zhu, Linhai Zhang, Jungang Xu, Xinchi Wei, Xiuqi Wu

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

AI总结 IR2Solve以结构化中间表示为核心构建优化自动建模流水线，仅用1次LLM语义调用，在保证目标函数正确性的同时大幅降低推理成本，性能优于Chain-of-Experts和SAC-Opt等系统。

Comments 17 pages, 3 figures, 13 tables

Humans Are More Diverse: Frontier LLMs Show Extreme Policies in Idealised AI Development Races

人类更多样化：前沿大语言模型（LLM）在理想化AI开发竞赛中表现出极端策略

Phu Hoa Pham, Duy Minh Dao Sy, Trung Kiet Huynh, Phu Quy Nguyen Lam, Chi Nguyen Tran, Minh Trung Le, Phong Hao Le, Dinh Nam Nguyen, Thien Ky Nguyen Dong, Elias Fernandez Domingos, Le Hong Trang, The Anh Han

机构 * Ho Chi Minh City University of Science（胡志明市科学大学） ； Vietnam National University Ho Chi Minh City (VNU-HCM)（越南国家大学胡志明市分校） ； Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT)（胡志明市技术大学（HCMUT）） 纠错

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

AI总结 该研究通过多智能体博弈实验对比前沿LLM与人类在AI开发竞赛中的策略，发现LLM行动具模型特异性，需有效性检查才能判定其策略性与安全意识。

Policy Optimality Measurement for Multi-Vehicle Decision-Making: From Extrinsic Indicators to Intrinsic Quality

多智能体决策的策略最优性测量：从外在指标到内在质量

Ye Han, Lijun Zhang, Dejian Meng

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶多智能体强化学习策略的黑箱评估问题，提出基于MCTS的信息论诊断框架，构建策略最优性评分以精准暴露策略缺陷，为内在多智能体策略质量提供严格基准标准。

Comments 8 pages, 7 figures

Integrating AI into Requirements Quality Learning in Software Engineering Education: A TPACK-Guided Empirical Study

将人工智能融入软件工程教育中的需求质量学习：一项基于TPACK的实证研究

Hansika Ekanayake Mudiyanselage, Rohan Jai Dharmaraj, Malik Abdul Sami, Zheying Zhang

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

AI总结 该研究针对软件工程教育中AI融入需求质量学习的需求，基于TPACK框架将多智能体AI工具融入硕士级RE作业，通过混合方法验证了其在提升学生需求质量认知等方面的作用，为相关AI融入设计提供了指导。

Comments 11 pages, 6 figures, 3 tables, presented in the 38th CSEE&T in Florence, Italy, from July 20-22, 2026

Model-Driven Requirements Configuration with Three-Valued Uncertainty Scoring

基于三值不确定性评分的模型驱动需求配置

Ahmed Ibrahim

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

AI总结 该研究提出神经符号多智能体架构结合三值评分框架，消除LLM生成需求的结构不一致性，在37个项目愿景中实现94.6%的结构一致性消除，为LLM在需求工程中的安全部署提供支持。

How Affect Propagates among LLM Agents: Emergent Emotional Contagion in Crowd Simulation

情感如何在大语言模型智能体之间传播：人群模拟中的涌现情感传染

Funda Durupinar

机构 * University of Massachusetts（马萨诸塞大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体人群模拟中情感传播，通过感知 - 评估 - 表达循环及借鉴相关模型构建架构，在多场景评估，揭示情感传染动态，包括警报扩散、个性影响等，还发现评估步骤动态依赖后端。

Comments 31 pages, 14 figures

OPERA: Offline Policy-guided Expert Routing and Adaptation for Universal Biomedical Image Analysis

OPERA：用于通用生物医学图像分析的离线策略引导专家路由与适应

Zihan Li, Feiyang Liu, Dandan Shan, Ruibo Wang, Qingqi Hong

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 研究针对生物医学图像分析中分布变化阻碍模型部署的问题，提出OPERA多智能体集成框架，通过离线策略学习专家权重分配，结合多种机制协调智能体，经多数据集评估，有效提升性能与校准质量，为可部署生物医学AI提供实用路径。

Comments Accepted by ACM MM 2026. 18 pages

Compact Latent Coordination for Autonomous Vehicles at Unsignalized Intersections

无信号交叉口自动驾驶车辆的紧凑潜在协调

Gil Lifshits, Igal Bilik, Gilad Katz

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本古里安大学） 纠错

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

AI总结 针对无信号交叉口自动驾驶车辆协调难题提出MAPS分层DRL架构，主智能体生成编码全局策略的原型计划，工作智能体结合局部观测执行控制。实验表明MAPS能实现无碰撞导航、减少行驶时间，且原型计划泛化能力强。

Oracle Gap and Signal Fidelity: A Fixed-Pool Diagnostic for Test-Time Collaboration

预言机差距与信号保真度：一种用于测试时协作的固定池诊断方法

Jie Hu

机构 * Research Institute of China Telecom（中国电信研究院） 纠错

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

AI总结 研究测试时协作收益不均衡问题，将固定候选池选择器或验证器净收益分解为可测量因素，通过实验表明收益受预言机差距和信号保真度限制，框架可在协作前进行预部署诊断，估计相关指标。

Comments 13 pages, 2 figures, 8 tables. Code: https://github.com/AmGarfield/OracleGap

Debate-on-Graph: Reliable and Adaptive Reasoning of Large Language Model on Uncertain Knowledge Graph

图上辩论：大语言模型在不确定知识图谱上的可靠且自适应推理

Peiji Yu, Xin Chen, Tianxing Wu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University)（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在不确定知识图谱上问答时的问题，提出Debate-on-Graph框架，设计启发式搜索算法提取子图并引入多智能体辩论机制，经实验验证该框架能实现可靠且自适应推理，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, Accepted by ECML-PKDD 2026

Automated Hardware Validation Test Plan Generation for Large Scale AI Datacenter Platforms Using a Generative AI Multi-Agents Architecture

使用生成式人工智能多智能体架构为大规模人工智能数据中心平台生成自动化硬件验证测试计划

Mohammed-Khalil Ghali, Saurabh Kulkarni, Prathamesh Kulkarni, Rohan Kulkarni, Sangwon Yoon, Daehan Won

机构 * School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University, State University of New York（系统科学与工业工程学院，宾夕法尼亚州立大学布林茅尔分校） ； Meta Platforms, Inc.（Meta平台公司） 纠错

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

AI总结 针对大规模人工智能数据中心平台硬件验证测试计划手动编写的问题，提出基于生成式人工智能多智能体架构，依据自愈验证文档和物料清单自动生成测试计划，提高了覆盖范围、编写效率和可追溯性。

Autonomous mechanistic discovery of colorectal cancer vulnerabilities via multi-scale AI swarms

通过多尺度人工智能群体自主进行结直肠癌脆弱性的机制发现

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang, Simon McDade

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

AI总结 研究旨在解决自动化科学发现中语言模型与生物物理的认知差距。通过多尺度自主发现引擎Octopus，结合大语言模型群体和算法物理引擎，针对结直肠癌转录组进行无监督扫描，发现IGF2是5-氟尿嘧啶耐药脆弱性，建立了可验证的生物医学发现范式。

Bulkhead: Automated Semantic Detection and Remediation of Container Escape Vulnerabilities

舱壁：容器逃逸漏洞的自动语义检测与修复

Qiyuan Fan, Zhi Li, Junjie Li, XiaoFeng Wang, Bin Yuan, Deqing Zou

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

AI总结 研究容器逃逸漏洞，提出舱壁框架，集成大语言模型与形式化方法，利用多智能体系统通过多维知识模式识别修复漏洞，检测管道找漏洞并生成利用程序，补丁管道验证确保修复正确。

RCWT: Measuring Task-Budget Displacement from Coordination Content in LLM Calls

RCWT：从大语言模型调用中的协调内容测量任务预算位移

Brenda Lelis, Rodrigo Cabral-Carvalho

机构 * CloudWalk, Inc.（云从科技集团股份有限公司） 纠错

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

AI总结 研究多智能体和内存增强大语言模型中协调内容占用任务预算的问题，提出RCWT测量协议，通过改变协调内容等控制变量进行实验，发现模型表现受影响，该测试是上下文分配预算测量原语，但非多智能体收益等完整理论。

Comments 10 pages, 1 figure

Collective Intelligence with Foundation Models

基于基础模型的集体智能

J. de Curtò, I. de Zarzà

机构 * Department of Computer Applications in Science \& Engineering, BARCELONA Supercomputing Center, 08034 Barcelona, Spain Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Universidad Pontificia Comillas, 28015 Madrid, Spain Human Centered AI, Data \& Software, LUXEMBOURG Institute of Science 纠错

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

AI总结 研究如何将多个基础模型协调成合作推理系统，提出多智能体框架，含求解器、批评和聚合智能体及评分模块。通过消融研究比较四种配置，发现模型异质性是性能提升关键，能提高逐步准确率、降低方差，还讨论了相关原则、方法及对应用人工智能的影响。

Comments Accepted as a book chapter in "Advances in Global Applied Artificial Intelligence" (G. A. Tsihrintzis, M. Virvou, N. G. Bourbakis, L. C. Jain, Eds.), authenticated version will be published in Springer series: Learning and Analytics in Intelligent Systems

Seduced by the Narrative: Assessing Rule Adherence in Semi-Open Textual Sandboxes

被叙事诱惑：评估半开放文本沙盒中的规则遵守情况

Weiying Chen, Junlong Shen, Zhanyuan Guo, Xiaoou Zhou

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Qilu University of Technology（齐鲁工业大学） ； N-Dice Association（N-Dice协会） 纠错

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

AI总结 研究在半开放文本游戏环境中，当用户意图与系统规则冲突时大语言模型的规则遵守问题。基于桌面角色扮演游戏机制构建多智能体对抗基准CoC-Seduce，用前沿模型生成样本，对20个目标裁决器进行基准测试。

Why Solve It Twice? Hierarchical Accumulation of Skills for Transfer-Efficient ML Engineering

为何解决两次？面向迁移高效机器学习工程的层次化技能积累

Yongbin Kim, Yashar Talebirad, Osmar R. Zaiane

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出HASTE层次化多智能体系统，通过三级范围（全局、领域、竞赛特定）组织跨竞赛知识，在MLE-Bench Lite基准上实现77.3%奖牌率，冷启动相比热启动减少52%迭代次数。

Comments 19 pages. Accepted to the 5th Workshop on Deep Learning for Code (DL4C), ICML 2026

Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs

三狼人杀：大型语言模型中多跳心智理论的丑角角色

Avni Mittal

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

AI总结 通过引入第三阵营“丑角”（Jester），将狼人杀游戏扩展为三方博弈，测试LLM的多跳心智理论能力。实验表明，模型常做出自毁行为，而自我学习能帮助部分模型学会微妙策略。

hia-gat: A Heterogeneous Interaction-Aware Graph Attention Network For Frame-Level Traffic Conflict Risk Prediction On Freeways

hia-gat: 一种用于高速公路帧级交通冲突风险预测的异构交互感知图注意力网络

Mahshid Malazizi, Seyedmehdi Khaleghian, Mina Sartipi, Toru Hirano, Yunfei Xu, Hoang H. Nguyen

机构 * DENSO International America, Inc.（电装国际美国公司） 纠错

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

AI总结 提出HIA-GAT，一种双流异构图注意力网络，通过专用注意力路径处理纵向和横向交互，并利用冲突类型感知门控机制融合，在NGSIM数据集上实现最佳风险排名性能（AUC最高0.867），并提供可解释的车辆级冲突归因。

Bridging Talk and Thought: Understanding Dialogue Dynamics Across Collaborative Problem-Solving Contexts

桥接对话与思维：理解协作问题解决情境中的对话动态

Zhengyuan Liu, Stella Xin Yin, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一个双层编码框架，整合认知与非认知问题解决及元认知调节机制，分析人机与多智能体协作对话，发现元认知调节是深度协作的关键区分因素。

Mind the Noise: Sensitivity of Transformer-based Interaction-Aware Trajectory Prediction Models to Noisy Data

注意噪声：基于Transformer的交互感知轨迹预测模型对噪声数据的敏感性

Shahab Salehi, Luca Lusvarghi, Miguel Sepulcre, Javier Gozalvez

机构 * Networked Systems Lab, Universidad Miguel Hernandez de Elche（网络系统实验室，米格尔·洪德斯大学） 纠错

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

AI总结 研究基于Transformer的交互感知轨迹预测模型在噪声数据下的性能退化，发现预测精度在低噪声下降低1.3倍，高噪声下降低3.9倍，强调需要更真实的训练数据和噪声缓解策略。

Sim2O: Efficient Offline-to-Online MARL via Joint Action Composition

Sim2O: 通过联合动作组合实现高效的离线到在线多智能体强化学习

Bingchang Song, Yiqin Yang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学计算机科学与工程系） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出Sim2O框架，通过动态混合离线与在线动作提案并利用集中式价值函数评估组合，实现高效的多智能体离线到在线适应，无需辅助训练目标。

A Topology-Aware, Memory-Centric Architecture that Separates Root-Cause Derivation from Root-Cause Explanation

一种拓扑感知、以记忆为中心的架构，将根本原因推导与根本原因解释分离

Momil Seedat

机构 * Independent Research Prototype（独立研究原型） 纠错

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

AI总结 提出OPS CORTEX多智能体原型，通过四层操作记忆分离根本原因推导（基于依赖图与阈值时序）与解释（LLM），解决微服务故障诊断中上下文丢失问题。

AutoPass: Evidence-Guided LLM Agents for Compiler Performance Tuning

AutoPass：基于证据的LLM智能体用于编译器性能调优

Zepeng Li, Jie Ren, Zhanyong Tang, Jie Zheng, Zheng Wang

机构 * Shaanxi Normal University（陕西师范大学） ； Northwest University（西北大学） ； University of Leeds（利兹大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoPass多智能体框架，通过查询编译器内部状态和中间表示，利用运行时反馈迭代优化编译选项，无需训练即可提升性能，在x86-64和ARM64上分别实现1.043倍和1.117倍加速。

Large Language Models Do Not Always Need Readable Language

大型语言模型并不总是需要可读语言

Jiayi Zhu, Haoxuan Peng, Junxi Wang, Liang Ke, Chen Zhang, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 研究提出BabelTele表示法，将语义编码为紧凑、非标准文本，牺牲人类可读性但保持LLM可恢复性，实验表明可压缩至27.9%长度并保持99.5%语义保真度，降低上下文开销。

Comments 23 pages, 10 figures. Preprint

Dual-Channel Grounded World Modeling (DCGWM): Structural Prevention of Objective Interference Collapse via Heterogeneous External Grounding with Inward-Only Gradient Flow

双通道接地世界建模 (DCGWM)：通过异构外部接地与内向梯度流结构性防止目标干扰崩溃

Akshay Hazare

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出双通道接地世界建模（DCGWM），通过分区潜空间和内向梯度流，结构性防止联合嵌入预测架构中多目标接地导致的目标干扰崩溃。

Comments Position paper. Experimental validation in progress

Simulating Hate Speech Cascades with Multi-LLM Agents: Empirical Grounding, Modeling Fidelity, and Intervention Strategies

使用多LLM智能体模拟仇恨言论级联：实证基础、建模保真度与干预策略

Fan Huang

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 本研究通过多LLM智能体系统模拟在线仇恨言论传播，发现其能再现实证数据中的立场单一性和毒性同质性，并通过消融实验识别出智能体异质性为关键保真因素，提出针对密集网络的放大器干预策略。

Privacy-Preserving Text Sanitization for Distributed Agents Collaboration via Disentangled Representations

基于解耦表示的分布式智能体协作隐私保护文本净化

Xuan Liu, Hefeng Zhou, Sicheng Chen, Chao Yang, Xingcheng Xu, Jingjing Qu, Jiong Lou, Jie LI, Xia Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DiSan框架，通过解耦文本为任务语义和风格子空间，结合联邦原型对齐与对抗正则化，在分布式多智能体协作中实现隐私保护，显著降低风格归因和PII泄露。

Beyond Runtime Enforcement: Shield Synthesis as Defensibility Analysis for Adversarial Networks

超越运行时强制：作为对抗网络可防御性分析的盾牌合成

Achraf Hsain, Sultan Almuhammadi

机构 * Information and Computer Science Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals（信息与计算机科学系，法赫德国王石油矿产大学） 纠错

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

AI总结 提出将盾牌合成重新解释为设计时分析工具，通过约束双人安全博弈生成可防御性判定，并融合拓扑度量和强化学习行为形成可防御性指纹，揭示系统安全的结构性见解。

Comments 26 pages, 7 figures, 7 tables. Under review at JAIR. Code: https://github.com/AchrafHsain7/Bastion

From AGI to ASI

从AGI到ASI

Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner, Laurent Orseau, Samuel Albanie, Adam Bales, Cole Wyeth, Stephanie Chan, Iason Gabriel, Joel Z. Leibo, Allan Dafoe, Marcus Hutter, Thore Graepel, Shane Legg

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 探讨从人类级通用人工智能到超级智能的转变路径，包括扩展、范式转变、递归改进和多智能体涌现，并分析摩擦与瓶颈。