AI Agent

AI Agent Communications in AI-Native 6G Network: Status, Challenges and Opportunities

人工智能原生6G网络中的AI智能体通信：现状、挑战与机遇

Qiang Duan

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

AI总结 研究AI智能体通信在6G网络下面临的问题，基于面向服务虚拟化的架构（SOVA），通过分析6G关键架构范式满足SOVA要求的潜力，找出差距，进而明确研发方向，助力6G网络原生赋能AI智能体通信。

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

AgentsCAD: Automated Design for Manufacturing of FDM Parts via Multi-Agent LLM Reasoning and Geometric Feature Recognition

AgentsCAD: 通过多智能体大语言模型推理和几何特征识别实现FDM零件的自动化制造设计

Emmanuel George, Christopher Keefe, Peter Pak, Amir Barati Farimani

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

AI总结 提出AgentsCAD多智能体系统，结合B-Rep几何解析与LLM推理，自动检测FDM零件悬垂缺陷并生成修改建议，输出修正STEP文件。

SkyChain Intelligence: A Blockchain-Secured Multi-Agent DRL Framework for Low-Altitude Embodied Artificial Intelligence

SkyChain Intelligence：一种用于低空具身人工智能的区块链安全多智能体深度强化学习框架

Haoxiang Luo, Tianqi Jiang, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Gang Sun, Hongfang Yu, Abbas Jamalipour, Dong In Kim

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

AI总结 针对低空具身AI代理在去中心化网络中面临的自主性、安全性和效率三难困境，提出SkyChain Intelligence框架，通过集成联盟区块链与多智能体深度强化学习，实现安全高效的分布式计算资源管理。

AONA: A Comprehensive Architecture and Workflow Design for Global Agentic Collaboration

AONA：全球智能体协作的综合架构与工作流设计

Jinliang Xu, Runkai Zhu, Bingqi Li, Fanjie Nie, Jin Li, Jiagui Xie

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

AI总结 针对现有互联网缺乏语义感知和去中心化信任机制的问题，提出AONA覆盖网络架构，通过四层逻辑蓝图和分布式节点基础设施，实现跨协议、跨平台的智能体互操作。

Comments 28 pages, 8 figures

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: A Context-Optimized Multi-Agent RAG System for the Text-to-Text Track

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: 面向文本到文本轨道的上下文优化多智能体RAG系统

Quentin Fever, Naziha Aslam

机构 * NightFeats 纠错

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

AI总结 提出一种结构化多智能体RAG系统NightFeats，通过检索、策展和组合三阶段分解知识合成，引入时序语义重排序、矛盾协调和引用保留架构，在MMU-RAGent竞赛中超越商业基线。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table. NeurIPS 2025 Competition Track (MMU-RAGent). System developed October 2025

MAVIS: Multi-Agent Video Retrieval via Structured Video Understanding

MAVIS: 通过结构化视频理解实现多智能体视频检索

Jie Zhang, Qilang Ye, Hao Zhou, Haochen Liang, Fei Luo

机构 * School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算机与信息技术学院） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架MAVIS，通过结构化语义库解析视频，利用逻辑感知辩论机制协作推理，无需全库扫描和微调即可实现高效视频检索。

OPENPATH: A Supervisor--Specialist Agent System for Personalized, Accessible, and Multi-stop Urban Trip Planning

OPENPATH: 一种用于个性化、无障碍和多站点城市出行规划的监督-专家智能体系统

Ziyang Xiong, He Zong, Zhiyuan Xue, Manxi Wu

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

AI总结 提出监督-专家多智能体系统OPENPATH，结合LLM解析自然语言与经典算法优化路径，支持个性化偏好、多站点规划和无障碍需求，并用于城市尺度无障碍分析。

Agentic AI-based Framework for Mitigating Premature Diagnostic Handoff and Silent Hallucination in Healthcare Applications

基于Agentic AI的框架：缓解医疗应用中的过早诊断交接和无声幻觉

Divyansh Srivastava, Shreya Ghosh, Anshul Verma, Rajkumar Buyya

机构 * Distributed Systems (qCLOUDS) Lab, School of Computing ； Information Systems, The University of Melbourne, Australia ； 2Department of Computer Science ； Engineering, School of Electrical ； Computer Sciences (SECS), Indian Institute of Technology Bhubaneswar, India ； 3Department of Computer Science Banaras Hindu University, Varanasi, India 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架，通过确定性编排约束和两个安全机制（神经符号状态跟踪门和语义熵不确定性量化门）解决LLM在医疗对话中的过早诊断交接和无声幻觉问题，诊断精度提升11.3个百分点。

The Internet of Agentic AI: Communication, Coordination, and Collective Intelligence at Scale

智能体互联网：大规模通信、协调与集体智能

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； NYU Center for Cybersecurity（纽约大学网络安全中心） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦顿工程学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出智能体互联网（IoAI）愿景，构建异构智能体在云、边缘、设备等环境中发现、协商、通信与协作的开放生态系统，并探讨其架构、机制及关键研究挑战。

Mind Viruses: Self-Propagating Ideas in Multi-Agent LLM Systems

思维病毒：多智能体大语言模型系统中的自传播思想

Vassilis Papadopoulos, McNair Shah, Sam Zimmerman, Jack Lindsey

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

AI总结 本研究提出多智能体LLM系统中的思维病毒概念，构建其进化算法模型，发现其传播受宿主模型等因素影响，添加系统警告可免疫，为设计更稳健的多智能体系统提供依据。

Multi-Agent AI Safety as an Institutional Design Problem

作为制度设计问题的多智能体AI安全

Abdullah X

机构 * POLIS Research Programme, Project AWARE（POLIS研究计划，AWARE项目） 纠错

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

AI总结 本文作为POLIS项目首篇论文，探究多智能体AI安全的制度设计问题，通过含5280回合的实验套件，对比不同守卫机制，发现制度的权威状态与阻止后路径对安全的影响。

Comments 17 pages, 5 figures. Code and reproducibility artifacts available in the public POLIS repository

LatticeMind: A Conflict-Aware Memory Primitive for Multi-Agent Systems

LatticeMind：面向多智能体系统的冲突感知记忆原语

Heng Zhou, Lian Zhang, Yutao Fan, Tiancheng He, Siki Chen, Hejia Geng, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出冲突感知记忆原语LatticeMind，解决多智能体LLM系统的主张信任决策问题，在ConflictBank评估中准确率达0.97，显著优于基线， ablation验证了其核心组件的重要性。

LACE: Large Language Model Aided Multi-Agent Framework for Agile RISC-V Instruction Extension

LACE：用于敏捷RISC-V指令扩展的大语言模型辅助多智能体框架

Pingqing Zheng, Jiayin Qin, Fuqi Zhang, Zishen Wan, Shang Wu, Yu Cao, Caiwen Ding, Yang Katie Zhao

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

AI总结 针对RISC-V指令扩展实现验证缓慢碎片化问题，提出LLM辅助多智能体框架LACE，可提升指令生成准确率并减少集成返工。

Shared Voxel-Map-Based Cooperative Indoor UAV Guidance with a Multi-Agent Soft Actor-Critic Controller

基于共享体素地图的多智能体软演员-评论家控制器协同室内无人机导航

Thomas Hickling, Dylan Wynne, Yu Su, Nabil Aouf

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

AI总结 研究室内无人机协同导航问题，提出结合共享体素地图与多智能体软演员-评论家控制器的框架，多无人机融合LiDAR观测构建地图并提供给各智能体，模拟中控制器成功率达90.3%，经微调后在现实实验中实现稳定协同操作，证明该地图表示有效且可扩展。

Comments 11 pages, 17 figures

Cardiologent: Multi-Agent Clinical Decision Support for Patient-Level Arrhythmia Assessment, Urgency, and Management

Cardiologent：用于患者级心律失常评估、紧急情况和管理的多智能体临床决策支持

Sukju Oh, Moo-Yong Rhee, Jae-Sik Jang, Sukkyu Sun

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

AI总结 研究针对患者级心律失常决策支持问题，提出多智能体系统Cardiologent，每个信号对应智能体基于测量特征读取数据，整合为心律概况并对照指南推理，经评估在多方面表现最佳，使决策可审核，向连续监测迈进。

Comments 21 pages, 8 figures

ExecuGraph: A Multi-Agent, Execution-Grounded Framework for Reliable Backend Code Synthesis with Large Language Models

ExecuGraph：一种用于通过大语言模型进行可靠后端代码合成的多智能体、基于执行的框架

Sai Deekshith Lekkala, Jothi Prabha Appadurai, Rohith Reddy Bellibatlu, Manpreet Singh

机构 * Department of Computer Science and Engineering (AI & ML), Kakatiya Institute of Technology and Science（卡凯蒂亚理工学院计算机科学与工程系（人工智能与机器学习）） ； Department of Computer Science and Engineering, Kakatiya Institute of Technology and Science（卡凯蒂亚理工学院计算机科学与工程系） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型后端代码合成可靠性问题，提出ExecuGraph多智能体框架，将执行验证置于核心，通过六个智能体和有向工作流协调，在多数据集评估中对比单智能体基线，验证方法有效性且能控制测量各因素贡献。

Comments Submitted to Data Science and Management

WebSwarm: Recursive Multi-Agent Orchestration for Deep-and-Wide Web Search

WebSwarm：用于深度和广度网络搜索的递归多智能体编排

Xiaoshuai Song, Liancheng Zhang, Kangzhi Zhao, Yutao Zhu, Zhongyuan Wang, Guanting Dong, Jinghan Yang, Han Li, Kun Gai, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

机构 * Kuaishou（快手） 纠错

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

AI总结 研究基于大语言模型的网络搜索任务，提出WebSwarm递归多智能体编排框架，在推理时联合构建任务分解等，动态实例化搜索节点，通过实验证明其在深度、广度等任务上优于基线，分析多种因素解释其有效性并为多智能体搜索提供见解。

Comments Work in progress

LectūraAgents: A Multi-Agent Framework for Adaptive Personalized AI-Assisted Learning and Embodied Teaching

LectūraAgents：面向自适应个性化AI辅助学习与具身教学的多智能体框架

Jaward Sesay, Yue Yu, Siwei Dong, Börje F. Karlsson

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出LectūraAgents多智能体框架，通过层次化架构和自适应具身教学机制（如手势、高亮等）实现端到端个性化学习，并设计教学动作-语音对齐算法提升连贯性，在多个课程级别上优于现有方法。

Comments LecturaAgents TR

ATM: CID-Brokered Pre-Write Admission for Multi-Agent Code Co-Synthesis

ATM：基于CID的预写准入机制用于多智能体代码协同合成

Eagl Huang

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

AI总结 提出ATM框架，通过CID代理和适配器引导的原子化，解决多智能体LLM系统中并发写意图的准入、组合与序列化问题，支持可审计性和有限恢复能力。

Comments 40 pages, 8 figures. Source code and supplementary artifact links are described in the manuscript appendix

LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior

LLawCo: 学习合作法则以建模具身多智能体行为

Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出LLawCo框架，通过反思失败提取行为模式并推导高层合作法则，结合监督微调融入推理，提升具身多智能体在分散部分可观测环境中的合作效率与任务成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

CodeTeam: An LLM-Powered Multi-Agent Framework for Repository-Level Code Generation

CodeTeam: 一个基于LLM的多智能体框架用于仓库级代码生成

Yifei Wang, Ruiyin Li, Peng Liang, Qiong Feng, Zengyang Li, Mojtaba Shahin, Arif Ali Khan

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央财经大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工学院计算技术学院） ； M3S Research Group, SEIS Unit, University of Oulu（奥卢大学M3S研究组，SEIS单元） 纠错

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

AI总结 提出CodeTeam框架，通过分离规划、决策和实现阶段，结合多智能体协作与依赖感知调度，解决仓库级代码生成中的长程规划与跨文件一致性问题，在SketchEval和NL2Repo-Bench上取得显著提升。

Comments 36 pages, 5 images, 9 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)

Hallucination as Context Drift: Synchronization Protocols for Multi-Agent LLM Systems

幻觉作为上下文漂移：多智能体LLM系统的同步协议

Carson Rodrigues

机构 * Celabe 纠错

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

AI总结 提出上下文分歧分数（CDS）和共享状态验证协议（SSVP），通过周期性交换压缩状态摘要来减少多智能体LLM系统中的幻觉，实验表明SSVP在旅行规划领域将幻觉率降低至0.463，且API调用减少58%。

Comments 11 pages, 1 figure

Dynamic multi-agent deep reinforcement learning-based pricing and incentivization approach in multimodal transportation networks

基于动态多智能体深度强化学习的多模式交通网络定价与激励方法

Khadidja Kadem, Mostafa Ameli, Carlos Lima Azevedo, Mahdi Zargayouna, Latifa Oukhellou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体深度强化学习框架，通过动态定价和激励策略协调公共交通与共享出行服务，平衡效率、公平与收益，实验表明可降低通勤成本20%、排放10%并提升公平性。

Hypothesis-Disciplined Multi-Agent Automated Formalization of Asymptotic Statistical Theory

假设约束的多智能体自动形式化渐近统计理论

Tingzhou Wei, Zeyu Zheng, Ethan X. Fang, Junwei Lu

机构 * Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计与生物信息学系） ； Department of Mathematical Sciences, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学数学科学系） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计系） 纠错

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

AI总结 提出一种假设约束的多智能体Lean 4形式化流程，通过七个专业角色协调工作，实现渐近统计理论中参数和半参数模型的形式化，确保公理干净且忠实于原文。

AgentFinVQA: A Deployable Multi-Agent Pipeline for Auditable Financial Chart QA

AgentFinVQA：一种可部署的多智能体管道用于可审计的金融图表问答

Aravind Narayanan, Shaina Raza

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出多智能体管道AgentFinVQA，通过分解查询步骤并记录可追溯的模型评估包，在金融图表问答中实现可审计性与本地部署，在FinMME上提升准确率7.68个百分点。

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 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、cs.SE

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

Knowledge-Based Zero-Replay Debugging of Multi-Agent LLM Traces

基于知识的无重放多智能体LLM轨迹调试

Dong Ho Kang, Hyeonjeong Cha, Daein Weon

机构 * ustechlab.com（ustechlab） 纠错

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

AI总结 提出一种知识图谱驱动的无重放预测方法，通过结构化事件知识图谱和轻量级预测器，在不执行重放的情况下定位高影响事件，将轨迹定位召回率从0.73提升至0.93。

Comments 21 pages, 1 figure, 6 tables. Submitted to Knowledge-Based Systems

Divide and Cooperate: Role-Decomposed Multi-Agent LLM Training with Cross-Agent Learning Signals

分工与合作：基于跨智能体学习信号的角色分解多智能体LLM训练

Jaewan Park, Solbee Cho, Jay-Yoon Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 提出DAC框架，将多步推理分解为搜索和生成两个子任务，分别由专用智能体处理，并通过跨智能体学习信号解决信用分配问题，在QA基准上超越全参数微调的单体模型。

Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation

思想与言语解耦：基于知识反事实推理的鲁棒多智能体辩论

Jakub Masłowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出知识反事实推理（KG-CFR）双阶段架构，通过私有规划缓冲与公共执行层分离，在动态资源分配环境下将扰动后论证质量从0.694提升至0.822，并减少语义循环。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)