AI Agent

Multi-Agent Collaboration for Automated Design Exploration on High Performance Computing Systems

多智能体协作用于高性能计算系统上的自动化设计探索

Harshitha Menon, Charles F. Jekel, Kevin Korner, Brian Gunnarson, Nathan K. Brown, Michael Stees, M. Giselle Fernandez-Godino, Walter Nissen, Meir H. Shachar, Dane M. Sterbentz, William J. Schill, Yue Hao, Robert Rieben, William Quadros, Steve Owen, Scott Mitchell, Ismael D. Boureima, Jonathan L. Belof

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

AI总结 MADA框架通过多智能体协作实现自动化设计探索，专注于惯性约束聚变中的RMI抑制问题，利用HPC系统和机器学习替代方案提升设计效率。

Learning responsibility allocations for multi-agent interactions: A differentiable optimization approach with control barrier functions

多智能体交互中的责任分配学习：一种基于可微优化与控制屏障函数的方法

Isaac Remy, David Fridovich-Keil, Karen Leung

机构 * University of Washington, Department of Aeronautics and Astronautics（华盛顿大学航空航天系） ； University of Texas, Austin, Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics（得克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系） ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于控制屏障函数和可微优化的方法，用于学习多智能体交互中的责任分配，通过数据驱动的方式实现对安全交互行为的可解释性分析。

Comments 8 pages, 7 figures

Coverage-Guided Multi-Agent Harness Generation for Java Library Fuzzing

面向 Java 库的覆盖引导多智能体模糊生成

Nils Loose, Nico Winkel, Kristoffer Hempel, Felix Mächtle, Julian Hans, Thomas Eisenbarth

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

AI总结 本文提出一种多智能体架构，通过 LLM 功能智能体自动化生成 Java 库的模糊 harnesses，提升模糊测试效率并发现漏洞。

Comments Accepted at The 19th International Workshop on Search-Based and Fuzz Testing (SBFT 2026, ICSE Workshop)

A Novel Multi-Agent Architecture to Reduce Hallucinations of Large Language Models in Multi-Step Structural Modeling

一种新型多智能体架构以减少大型语言模型在多步骤结构建模中的幻觉

Ziheng Geng, Jiachen Liu, Ran Cao, Lu Cheng, Dan M. Frangopol, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木学院） ； Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Lehigh University（莱斯利大学土木与环境工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 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 本文提出了一种新型多智能体架构，通过并行代理协同工作，利用OpenSeesPy实现多步骤结构建模自动化，有效减少幻觉并提高计算效率。

EFT-CoT: A Multi-Agent Chain-of-Thought Framework for Emotion-Focused Therapy

EFT-CoT：一种针对情感导向治疗的多智能体链式思考框架

Lanqing Du, Yunong Li, YuJie Long, Shihong Chen

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

AI总结 EFT-CoT提出一种基于情感导向治疗的多智能体框架，通过三个阶段工作流程提升心理健康问答的共情深度和专业性。

Information-Theoretic Privacy Control for Sequential Multi-Agent LLM Systems

信息论视角下的序列多智能体大语言模型系统隐私控制

Sadia Asif, Mohammad Mohammadi Amiri

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy New York（计算机科学系，雷士拉尔理工大学，特洛伊新 York） 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 本研究提出了一种信息论视角下的隐私控制框架，用于解决序列多智能体LLM系统中因信息流而产生的隐私泄露问题，通过约束信息流实现隐私与效用的平衡。

A Multi-Agent Framework for Interpreting Multivariate Physiological Time Series

多智能体框架用于解释多变量生理时间序列

Davide Gabrielli, Paola Velardi, Stefano Faralli, Bardh Prenkaj

机构 * Sapienza University of Rome Rome Italy ； ISTC-CNR \& Sapienza University of Rome Rome Italy ； Technical University of Munich Munich Germany ； Sapienza University of Rome ； ISTC-CNR \& Sapienza University of Rome ； Technical University of Munich 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 本研究提出Vivaldi多智能体框架，通过对比不同模型表现，发现智能体系统在非思考模型中提升解释质量，但在思考模型中反而降低相关性，强调了计算外部化在医疗AI中的重要性。

MACC: Multi-Agent Collaborative Competition for Scientific Exploration

MACC：多智能体协作竞争用于科学探索

Satoshi Oyama, Yuko Sakurai, Hisashi Kashima

机构 * Nagoya City University（名古屋市大学） ； Nagoya Institute of Technology（名古屋技术大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 MACC是一种机构架构，通过整合共享工作空间和激励机制，促进多智能体在科学探索中的协作与竞争，以提高探索的可扩展性和可靠性。

Comments Camera-ready version. To appear in the Proceedings of AAMAS 2026 (Blue Sky Ideas Track)

Multi-Agent-Based Simulation of Archaeological Mobility in Uneven Landscapes

基于多智能体的考古移动性在不规则地形中的模拟

Chairi Kiourt, Vassilis Evangelidis, Dimitris Grigoropoulos

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

AI总结 本文提出了一种多智能体建模框架，用于模拟不规则地形中的考古移动性，通过强化学习实现高效动态适应，展示了地形感知追捕和运输分析的应用。

LiaisonAgent: An Multi-Agent Framework for Autonomous Risk Investigation and Governance

LiaisonAgent: 一个用于自主风险调查与治理的多智能体框架

Chuanming Tang, Ling Qing, Shifeng Chen

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, CAS（深圳先进技术研究院, 中国科学院） ； Sangfor Technologies Inc.（Sangfor技术有限公司） ； College of Management Science（管理科学学院） ； Chengdu University of Technology（成都理工大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术学院） 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 LiaisonAgent通过多智能体系统实现自主风险调查与治理，结合QWQ-32B模型和混合规划架构，提升安全响应效率与准确性。

Comments Under Review

Evaluating Theory of Mind and Internal Beliefs in LLM-Based Multi-Agent Systems

评估基于大语言模型的多智能体系统中的理论心和内部信念

Adam Kostka, Jarosław A. Chudziak

机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学） 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 本文提出一种整合理论心、BDI内部信念和符号求解器的多智能体架构，评估其在资源分配问题中提升协作智能的效果。

Journal ref 17th International Conference on Computational Collective Intelligence (ICCCI 2025)

ProductResearch: Training E-Commerce Deep Research Agents via Multi-Agent Synthetic Trajectory Distillation

ProductResearch: 通过多智能体合成轨迹蒸馏训练电商深度研究代理

Jiangyuan Wang, Kejun Xiao, Huaipeng Zhao, Tao Luo, Xiaoyi Zeng

机构 * Alibaba International Digital Commercial Group（阿里巴巴国际数字商业集团） 纠错

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

AI总结 ProductResearch通过多代理合成轨迹蒸馏训练电商深度研究代理，提升复杂购物查询的响应全面性和用户效用。

LumiMAS: A Comprehensive Framework for Real-Time Monitoring and Enhanced Observability in Multi-Agent Systems

LumiMAS: 多智能体系统中实时监控与增强可观测性的综合框架

Ron Solomon, Yarin Yerushalmi Levi, Lior Vaknin, Eran Aizikovich, Amit Baras, Etai Ohana, Amit Giloni, Shamik Bose, Chiara Picardi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（贝内杰尔大学） ； Fujitsu Research of Europe（富士通欧洲研究） 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 LumiMAS通过三个核心层实现多智能体系统的实时监控与异常检测，有效提升故障分类和根本原因分析能力。

MACD: Multi-Agent Clinical Diagnosis with Self-Learned Knowledge for LLM

MACD: 基于自学习知识的多智能体临床诊断

Wenliang Li, Rui Yan, Xu Zhang, Li Chen, Hongji Zhu, Jing Zhao, Junjun Li, Mengru Li, Wei Cao, Zihang Jiang, Wei Wei, Kun Zhang, Shaohua Kevin Zhou

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

AI总结 MACD通过多智能体框架实现LLM自学习临床知识，提升诊断准确率，与医生单独诊断相比表现更优，展示人机协作的协同潜力。

Scaling Lifelong Multi-Agent Path Finding to More Realistic Settings: Research Challenges and Opportunities

将终身多智能体路径寻找扩展到更现实的场景：研究挑战与机遇

He Jiang, Yulun Zhang, Rishi Veerapaneni, Jiaoyang Li

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

AI总结 本文探讨了将终身多智能体路径寻找扩展到现实场景中的三个研究挑战及未来发展方向。

Comments Accepted to Symposium on Combinatorial Search (SoCS), 2024

OMNI-LEAK: Orchestrator Multi-Agent Network Induced Data Leakage

OMNI-LEAK：协调多智能体网络引发的数据泄露

Akshat Naik, Jay Culligan, Yarin Gal, Philip Torr, Rahaf Aljundi, Alasdair Paren, Adel Bibi

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 OMNI-LEAK攻击通过多智能体协调设置中的单个提示注入泄露敏感数据，揭示了多代理系统在数据安全方面的关键漏洞。

Comments Preprint; corrected typos

MARVEL: Multi-Agent RTL Vulnerability Extraction using Large Language Models

MARVEL：基于大语言模型的多智能体RTL漏洞提取

Luca Collini, Baleegh Ahmad, Joey Ah-kiow, Ramesh Karri

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） 纠错

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

AI总结 MARVEL通过多智能体框架利用大语言模型，高效识别RTL代码中的安全漏洞，发现有效漏洞和警告，提升硬件安全验证效率。

Comments Submitted for Peer Review

SAMAS: A Spectrum-Guided Multi-Agent System for Achieving Style Fidelity in Literary Translation

SAMAS：一种基于频谱的多智能体系统，用于实现文学翻译中的风格保真

Jingzhuo Wu, Jiajun Zhang, Keyan Jin, Dehua Ma, Junbo Wang

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Coimbra（科英布拉大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 SAMAS通过将风格保真视为信号处理任务，利用小波包变换生成风格特征频谱，动态组装翻译智能体工作流程，从而提升文学翻译中的风格保真度。

Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing

迈向信息优化的多智能体路径寻找：一种减少智能体间信息共享的混合框架

Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava, Vignesh Narayanan

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

AI总结 本文提出了一种减少智能体间信息共享的混合框架IO-MAPF，通过强化学习和轻量级集中协调器实现高效多智能体路径寻找，在信息受限条件下保持高成功率。

Budget Allocation Policies for Real-Time Multi-Agent Path Finding

实时多智能体路径寻找中的预算分配策略

Raz Beck, Roni Stern

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

AI总结 本文提出了一种实时多智能体路径寻找中的预算分配策略，通过智能分配规划预算提升求解效率。

Comments 11 pages, 4 figures, 4 tables

CoAct-1: Computer-using Multi-Agent System with Coding Actions

CoAct-1: 基于计算机操作的多智能体系统与编码动作

Linxin Song, Yutong Dai, Viraj Prabhu, Jieyu Zhang, Taiwei Shi, Li Li, Junnan Li, Silvio Savarese, Zeyuan Chen, Jieyu Zhao, Ran Xu, Caiming Xiong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； 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)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CoAct-1通过结合GUI操作与编程执行，提升复杂任务的自动化效率和可靠性，实现60.76%的新状态-of-the-art成功率。

Lifelong Scalable Multi-Agent Realistic Testbed and A Comprehensive Study on Design Choices in Lifelong AGV Fleet Management Systems

持续可扩展的多智能体真实测试床及对持续AGV车队管理系统设计选择的全面研究

Jingtian Yan, Yulun Zhang, Zhenting Liu, Han Zhang, He Jiang, Jingkai Chen, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

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LSMART，一个开源模拟器，用于评估持续AGV车队管理系统的设计选择，并通过实验结果提供设计指导。

Your AI Bosses Are Still Prejudiced: The Emergence of Stereotypes in LLM-Based Multi-Agent Systems

你的AI老板仍然有偏见：基于LLM的多智能体系统中刻板印象的出现

Jingyu Guo, Yingying Xu

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

AI总结 研究发现基于LLM的多智能体系统中会自发产生刻板印象，且这种现象在互动轮次和决策权力增加时更加显著。

PrivAct: Internalizing Contextual Privacy Preservation via Multi-Agent Preference Training

PrivAct: 通过多智能体偏好训练内化上下文隐私保护

Yuhan Cheng, Hancheng Ye, Hai Helen Li, Jingwei Sun, Yiran Chen

机构 * Department of Electrical ； Computer Engineering, Duke University ； Department of Computer \& Information Science \& Engineering, University of Florida 纠错

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

AI总结 PrivAct通过多智能体偏好训练，内化上下文隐私保护，提升模型生成行为的隐私合规性，减少信息泄露并保持实用性。

Guided Collaboration in Heterogeneous LLM-Based Multi-Agent Systems via Entropy-Based Understanding Assessment and Experience Retrieval

通过基于熵的理解评估和经验检索实现异构大语言模型多智能体系统的引导协作

Linlin Wang, Tianqing Zhu, Laiqiao Qin, Longxiang Gao, Wanlei Zhou

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau（数据科学学院，澳门城市大学） ； Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算能力网络与信息安全重点实验室，教育部，山东计算机科学中心，齐鲁工业大学（山东科学院）） ； Shandong Provincial Key Laboratory of Computing Power Internet and Service Computing, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science（山东省计算能力互联网与服务计算重点实验室，山东省计算机科学基础研究中心） 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 本文提出基于熵的理解评估和经验检索的引导协作框架，通过自适应引导和RAG机制提升异构多智能体系统的协作效果和稳定性。

Mirror: A Multi-Agent System for AI-Assisted Ethics Review

镜：一种用于AI辅助伦理审查的多智能体系统

Yifan Ding, Yuhui Shi, Zhiyan Li, Zilong Wang, Yifeng Gao, Yajun Yang, Mengjie Yang, Yixiu Liang, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang, Guoyu Wang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Institute of Technology Ethics for Human Future（人类未来技术伦理研究所） ； School of Philosophy（哲学学院） ； School of Life Sciences（生命科学学院） ； Ethics Committee of Zhongshan Hospital（中山医院伦理委员会） ； Department of Cardiology, Zhongshan Hospital of Fudan University, Institute of Cardiovascular Diseases, National Clinical Research Centre for Interventional Medicine（复旦大学中山医院心内科、心血管疾病研究所、介入医学临床研究中心） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 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 Mirror是一种多智能体系统，通过整合伦理推理和多智能体协商，提升AI辅助伦理审查的效率和专业性。

Comments 4 figures, 3 tables

Multi-Agent Model-Based Reinforcement Learning with Joint State-Action Learned Embeddings

基于联合状态-动作学习嵌入的多智能体模型驱动强化学习

Zhizun Wang, David Meger

机构 * McGill University（麦吉尔大学） 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 本文提出了一种基于联合状态-动作学习嵌入的多智能体模型驱动强化学习框架，通过统一表示学习与想象式回放，提升智能体在动态环境中协调能力与长期规划效率。

Comments 22 pages

CausalAgent: A Conversational Multi-Agent System for End-to-End Causal Inference

CausalAgent：面向端到端因果推断的对话多智能体系统

Jiawei Zhu, Wei Chen, Ruichu Cai

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 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 CausalAgent通过整合多智能体系统、检索增强生成和模型上下文协议，实现端到端因果推断的自动化，使用户能通过自然语言交互获得严谨的分析报告。

Comments Accepted by IUI 2026

SynthAgent: A Multi-Agent LLM Framework for Realistic Patient Simulation -- A Case Study in Obesity with Mental Health Comorbidities

SynthAgent：一种多智能体LLM框架用于真实患者模拟——以肥胖伴发心理健康共病的案例研究

Arman Aghaee, Sepehr Asgarian, Jouhyun Jeon

机构 * Klick Health（Klick健康） 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 SynthAgent通过多智能体框架生成高保真的虚拟患者，用于研究肥胖与心理健康共病的患者旅程和决策过程。

Comments Presented in AAAI 2026 Singapore at the workshop of Health Intelligence

IMAGINE: Intelligent Multi-Agent Godot-based Indoor Networked Exploration

IMAGINE: 基于 Godot 的智能多智能体室内网络探索

Tiago Leite, Maria Conceição, António Grilo

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统研究所） 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 本文提出基于Godot的多智能体强化学习方法，用于解决室内未知环境中的自主协作探索问题，通过高保真模拟和课程学习提升训练效率与鲁棒性。

Comments 12 pages, submitted to a journal