AI Agent

MAS-Algorithm: A Workflow for Solving Algorithmic Programming Problems with a Multi-Agent System

MAS-Algorithm: 一个基于多智能体系统的算法问题求解工作流

Yuliang Xu, Xiang Xu, Yao Wan, Hu Wei, Tong Jia

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAS-Algorithm，通过多智能体工作流提升算法问题求解能力，实验显示在多个模型上均取得显著提升，包括接受率提升6.48%和LiveCodeBench-Pro上的4.72%提升。

Multi-Agent Debate: A Unified Agentic Framework for Tabular Anomaly Detection

多智能体辩论：一种统一的代理框架用于表格异常检测

Pinqiao Wang, Sheng Li

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 MAD提出了一种多智能体辩论框架，通过数学协调层解决表格异常检测中的模型分歧，提升鲁棒性并提供可审计的辩论痕迹。

The Rise of Agentic Testing: Multi-Agent Systems for Robust Software Quality Assurance

代理测试的兴起：多代理系统用于稳健的软件质量保证

Saba Naqvi, Mohammad Baqar, Nawaz Ali Mohammad

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

AI总结 本文提出多代理系统用于提升软件测试质量，通过闭环反馈机制实现自适应测试生成和优化，显著提高测试覆盖率并减少无效测试。

Comments 11 Pages

Multi-agent Architecture Search via Agentic Supernet

Guibin Zhang, Luyang Niu, Junfeng Fang, Kun Wang, Lei Bai, Xiang Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

Are AI agents the new machine translation frontier? Challenges and opportunities of single- and multi-agent systems for multilingual digital communication

Vicent Briva-Iglesias

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

Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula

Bowen Baker, Ingmar Kanitscheider, Todor Markov, Yi Wu, Glenn Powell, Bob McGrew, Igor Mordatch

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

Understanding From Human Perspective: A Multi-agent System for Interactive Egocentric Medical Image Segmentation

从人类视角理解：用于交互式自我中心医学图像分割的多智能体系统

Rongjun Ge, Dongyang Wang, Heng Zhu, Zhirui Li, Yang Chen, Yuting He

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Sichuan University-Pittsburgh Institute, Sichuan University（四川大学匹兹堡学院） ； Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University（凯斯西储大学生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 研究交互式自我中心医学图像分割面临的挑战，提出EgoMed-Agent多智能体系统，通过目标确认和定位引导传播工作流程从人类视角理解目标，实验显示该系统平均Dice远超基线，效果显著。

Agent Capsules: Quality-Gated Granularity Control for Multi-Agent LLM Pipelines

代理胶囊：多代理LLM流水线中的质量门控粒度控制

Aninda Ray

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

AI总结 本文提出Agent Capsules，通过将多代理流水线执行视为优化问题，结合质量约束实现粒度控制，有效减少token消耗并保持质量，实验显示在不同流水线中均取得显著效率提升。

Comments 17 pages, 7 figures. Code: https://github.com/aray-17/agent-capsules

Multi-Agent Planning with Spatio-Temporal and Topological Constraints using STL-GO

基于STL-GO的时空与拓扑约束下的多智能体规划

Sheryl Paul, Vidisha Kudalkar, Anand Balakrishnan, Lars Lindemann, Alberto Speranzon, Jyotirmoy V. Deshmukh

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

AI总结 针对多智能体规划中的时空与拓扑约束难题，提出基于STL-GO的混合整数规划与可满足性模理论两种编码方案，在多无人机搜索与救援基准上验证了其表达能力。

Comments Accepted at Formal Methods for Computer-Aided Design 2026

RELIC: Revealed Principles for Learning Interpretable Composable Skills in Multi-Agent Planning

RELIC：多智能体规划中学习可解释可组合技能的揭示原则

Nguyen Viet Tuan Kiet, Bui Dinh Pham, Duong Quoc Chinh, Dao Van Tung, Tran Cong Dao, Huynh Thi Thanh Binh

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

AI总结 针对多智能体规划中隐私受限合作难题，提出RELIC框架，通过揭示原则学习可解释可组合技能，各智能体私用大语言模型引导搜索优化技能，协调器依团队性能评估更新，实现跨智能体转移，引入隐私保护技能学习新范式。

Comments v1 accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026; v2 is the full paper version; Kiet, Pham, and Chinh contributed equally in v2

ContractHIL-HLS: Contract-Aligned Multi-Agent Workflow with Hardware-in-the-Loop Feedback for HLS Design

ContractHIL-HLS：用于HLS设计的具有硬件在环反馈的合同对齐多智能体工作流

Jingbo Zhang, Haoxiang Sun, Wenbo Wang, Wenbo Zhang

机构 * BJUT-CS316-LAB（北京工业大学CS316实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对实际HLS工程提出ContractHIL-HLS工作流，通过引入结构化合同、纳入硬件信息及分解智能体实现多方面改进，经实验验证其在HLS-Eval任务及板级测试中均有良好效果，提高了设计通过率并优化运行时间。

From Proprietary to Open-Source: Bridging the Distribution Gap via Multi-Agent Protocol Distillation in Agentic Search

从专有模型到开源模型：通过智能体搜索中的多智能体协议蒸馏弥合分布差距

Junlin Liu, Jiangwang Chen, Zixin Song, Shuaiyu Zhou, Chunji Lv, Hank Wu, Kailin Jiang, Jinyang Wu, Bohan Yu, Chenxi Zhou

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在弥合专有与开源模型分布差距，提出多智能体协议蒸馏（MAPD）框架，利用结构化协议作中间表示，结合蒸馏与强化学习，在问答基准测试中表现出色，有效减轻学生策略问题，优于其他竞争方法。

TRUAV: Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Routing Enhancement in UAV-Aided IoT-Enabled VANETs

TRUAV：无人机辅助的物联网支持的车联网中用于轨迹规划和路由增强的分布式多智能体强化学习

Muhammad Umar Farooq Qaisar, Lin Zhang, Zhen Chen, Wajdy Othman, Shehzad Ashraf Chaudhry, Chang Liu

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

AI总结 研究无人机辅助车联网中轨迹规划与路由增强问题，提出基于独立表格Q学习的分布式多智能体强化学习框架TRUAV，其智能体依局部信息运行，奖励设计兼顾多种因素，模拟显示该框架在多方面表现良好，还讨论了相关挑战与方向。

Comments 7 pages, 3 figures, submitted to IEEE Internet of Things Magazine

PlanFlip: Attacking Multi-Agent LLM Systems via Planning-Phase Prompt Injection

PlanFlip：通过规划阶段提示注入攻击多智能体大语言模型系统

Yuhang Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多智能体大语言模型系统规划阶段的攻击，提出PlanFlip框架包含四种攻击，通过对九个模型的3479次测试发现能力放大漏洞、同类管道盲点及推理增强模型的抗性等结果，并提出检测方法，强调异构模型多样性对系统安全的重要性。

The Dynamic Verifiable Multi-Agent Human Agentic Loyalty Loop (DVM-HALL) Model and the Net Human-Agent Score (NHAS) in Autonomous Commerce

自主商业中的动态可验证多智能体人类智能忠诚循环（DVM-HALL）模型与净人机分数（NHAS）

Sai Srikanth Madugula, Peplluis Esteva de la Rosa, Daya Shankar

机构 * School of Technology, Woxsen University（沃森大学技术学院） ； Universitat de Girona（格尔纳达大学） ； School of Sciences, Woxsen University（沃森大学科学学院） 纠错

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

AI总结 研究人工智能发展下传统客户忠诚度范式受扰问题，提出动态可验证多智能体人类智能忠诚循环（DVM-HALL）模型，通过特定公式及机制确定品牌选择、校准信任等，还引入净人机分数（NHAS）并给出实证验证计划，为品牌应对转变提供理论。

A Multi-Agent Framework for Zero-Dimensional Reduced-Order Model Planning

用于零维降阶模型规划的多智能体框架

Bingteng Sun, Hao Yin, Yiling Chen, Renjie Xiao, Lei Xie, Shanyou Wang, Ruonan Wang, Shubao Chen, Qingzong Xu, Lin Lu, Qiang Du, Junqiang Zhu

机构 * Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院工程热物理研究所） ； National Key Laboratory of Science and Technology on Advanced Light-duty Gas-turbine（先进轻型燃气轮机技术重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Qingdao Institute of Aeronautical Technology（青岛航空技术研究院） ； Nanjing Future Energy System Research Institute（南京未来能源系统研究院） 纠错

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

AI总结 本文针对复杂零维降阶模型规划中依赖人工、传统方法局限等问题，提出多智能体架构Z-COPA，其核心是专用图表示法，将规划转化为图结构优化问题，经多基准测试验证，该框架性能卓越且打破传统范式，提供新规划技术方法。

World Models as Adversaries: Multi-Agent Self-Play Fine-Tuning for Robust Motion Planning

作为对手的世界模型：用于鲁棒运动规划的多智能体自我博弈微调

Tong Nie, Yuewen Mei, Junlin He, Yihong Tang, Jian Sun, Wei Ma

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tongji University（同济大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila-Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究在密集交通中自动驾驶车辆鲁棒运动规划问题，提出对抗世界建模（AWM）框架，通过多智能体自我博弈微调，引入解耦求解器，经实验验证该方法能生成可转移对抗交互，使规划器在多种场景有竞争力。

Agentic SABRE: An Uncertainty-Aware Neuro-Symbolic Multi-Agent Framework for Adaptive Ransomware Detection

智能SABRE：一种用于自适应勒索软件检测的不确定性感知神经符号多智能体框架

Henry Kabuye, Biju Issac, Jeyamohan Neera

机构 * School of Computer Science, Northumbria University（诺森比亚大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 针对勒索软件检测难题，提出智能SABRE框架，融合语义与行为证据，用蒙特卡洛随机失活推理量化不确定性，通过决策层编排器及可解释阈值进行风险和不确定性感知分类，还集成事后可解释机制。

Comments 34 pages

The Illusion of Agentic Complexity in README.md Generation: Evaluating Single-Agent vs. Multi-Agent RAG Systems

README.md生成中的代理复杂性幻觉：评估单代理与多代理RAG系统

Abu Saleh, Tesfay Welegebreal Tesfay, Phuong T. Nguyen, Juri Di Rocco, Muhammad Umar Zeshan, Davide Di Ruscio

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

AI总结 通过对比单代理、多代理和开发者引导规划三种RAG架构生成GitHub仓库README文件，发现单代理管道在词汇质量相当的情况下，令牌消耗降低86%、速度提升一倍，而多代理系统结构一致性达98%但存在规划瓶颈，开发者引导规划获得最佳文档质量。

Comments The paper has been peer-reviewed and accepted to the 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

DSIP: A Dynamic Coordination Planner for Signal-Free Intersections using Diffusion-Model-Based Multi-Agent Motion Planning

DSIP: 基于扩散模型的多智能体运动规划的无信号交叉口动态协调规划器

Qian Hu, Haoyang Peng, Songan Zhang, Ming Yang, Hongtei Eric Tseng

机构 * Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球未来技术学院） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Electrical Engineering, The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校电气工程系） 纠错

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

AI总结 提出DSIP框架，利用扩散模型生成多车连续轨迹优化，替代传统信号相位控制，在SUMO仿真中显著降低平均延误并提高平均速度。

From Privacy to Workflow Integrity: Communication-Graph Metadata in Autonomous Agent Interoperability

从隐私到工作流完整性：自主智能体互操作性中的通信图元数据

Bijaya Dangol

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对智能体通信图元数据泄露问题，提出工作流完整性威胁模型，定义传输层与引导层隐私属性，并通过A2A案例验证元数据保护可有效抑制任务推断。

Comments 22 pages, 7 figures, 6 tables

Tensor-Coord: Algebraic Decomposition of Joint Plan Tensors for Conflict-Free Multi-Agent LLM Planning

Tensor-Coord：用于无冲突多智能体LLM规划的联合计划张量代数分解

Mudit Rastogi

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出Tensor-Coord框架，将多智能体联合计划表示为三阶张量，通过CP和Tucker分解识别协调结构，计算协调复杂度并定位冲突，实现无冲突规划。

Trust Between AI Agents: Measuring Formation, Breakage, and Recovery, with Implications for Governing Multi-Agent Systems

AI智能体之间的信任：衡量形成、破裂与恢复，及其对多智能体系统治理的启示

Yujiao Chen

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于代价验证的行为信任度量，通过合作生存游戏研究六个前沿模型快照的信任形成、破裂与恢复，发现信任形成可减少验证，恢复慢于形成，且集群失败延长怀疑，建议校准而非最大怀疑作为治理核心。

WorkflowPerturb: Calibrated Stress Tests for Evaluating Multi-Agent Workflow Metrics

WorkflowPerturb：用于评估多智能体工作流度量的校准压力测试

Madhav Kanda, Sharad Agarwal, Rodrigo Fonseca, Alok Gautam Kumbhare, Pedro Las-Casas

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 提出WorkflowPerturb基准，通过对黄金工作流施加分级扰动来评估多智能体工作流度量，揭示度量分数校准不良问题，支持变更管理中的严重性感知解释。

Agentic Clustering: Controllable Text Taxonomies via Multi-Agent Refinement

Agentic Clustering: 通过多智能体精炼实现可控文本分类

Simon Löwe, Emily Silcock

机构 * Burning Glass Institute（Burning Glass研究院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于多智能体（提议者、合成者、审计者、调查者、批评者）的自适应文本聚类方法，通过编排器LLM动态调整聚类流程，在七个公开基准上实现最先进性能，ARI最高提升32%。

Consent Chain Degradation in Embodied Multi-Agent Systems: Bridging the Gap Between AI Agent Governance and Robot Ethics

具身多智能体系统中的同意链退化：弥合人工智能代理治理与机器人伦理之间的鸿沟

Mehmet Haklidir

机构 * Artificial Intelligence Institute, TÜBİTAK BİLGEM（人工智能研究所，TÜBİTAK BİLGEM） 纠错

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

AI总结 本文提出同意链退化（CCD）概念，探讨多机器人委托链中人类同意的具体性、有效性及范围如何退化，并通过医疗、家庭和工业机器人场景展示其实际表现，分析现有法规对CCD核心维度的缺失。

Comments Accepted for oral presentation at the 2nd Workshop on Robot Ethics (WoRoBet), ICRA 2026, Vienna, Austria, June 1, 2026. 6 pages, 3 tables, 1 figure

IFPV: An Integrated Multi-Agent Framework for Generative Operational Planning and High-Fidelity Plan Verification

IFPV：一种用于生成性操作规划和高保真计划验证的集成多智能体框架

Zhigao Huang, Zhengqing Hu, Dong Chen, Shaohan Zhang, Zhao Jin, Bo Zhang, Han Wu, Mingliang Xu

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Engineering Research Center of Intelligent Swarm Systems, Ministry of Education（教育部智能群体系统工程研究中心） ； National Supercomputing Center in Zhengzhou（郑州国家超算中心） ； Henan Research Center for Large Model Technology（河南省大模型技术与新质软件工程研究中心） 纠错

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

AI总结 IFPV通过多视角分层智能体和对抗认知仿真引擎，提升复杂战场环境下的规划准确性和验证严格性，实验显示其在任务成功率和运营成本上有显著提升。

Comments Submitted to Neurocomputing

SCORP: Scene-Consistent Multi-agent Diffusion Planning with Stable Online Reinforcement Post-Training for Cooperative Driving

SCORP：具有稳定在线强化学习后训练的场景一致多智能体扩散规划用于协作驾驶

Haojie Bai, Aimin Li, Ruoyu Yao, Xiongwei Zhao, Tingting Zhang, Xing Zhang, Lin Gao, and Jun Ma

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Middle East Technology University (METU)（中东技术大学） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）机器人与自主系统方向） ； School of Computer Science and Technology, Qinghai University（青海大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 SCORP通过场景条件多智能体去噪架构和两层马尔可夫决策过程提升多智能体协作驾驶的场景一致性和效率，实验表明其在安全性和效率指标上优于现有基线方法。

Open Challenges in Multi-Agent Security: Towards Secure Systems of Interacting AI Agents

多智能体安全中的开放挑战：迈向交互式AI智能体的安全系统

Christian Schroeder de Witt, Klaudia Krawiecka, Igor Krawczuk, Ben Hagag, William L. Anderson, Peter Belcak, Ben Bucknall, Xiaohong Cai, Ayush Chopra, Doron Cohen, Ron F. Del Rosario, Andis Draguns, Annie Gray, Keren Katz, Vasilios Mavroudis, Jaron Mink, Sumeet Ramesh Motwani, Jonathan Petit, Leif-Sebastian Rembeck, Chandler Smith, John Sotiropoulos, Steven Young, Sarah Scheffler, Mary Llewellyn

机构 * Oxford Witt Lab, University of Oxford（牛津Witt实验室，牛津大学） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Association for Computing Machinery (ACM)（计算机协会（ACM）） ； Independent（独立） ； MATS Research（MATS研究） ； CyLab Security & Privacy Institute, Carnegie Mellon University（CyLab安全与隐私研究所，卡内基梅隆大学） ； Qualcomm Inc.（高通公司） ； Oxford Martin AI Governance Initiative（牛津马丁人工智能治理倡议） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT Media Lab（麻省理工媒体实验室） ； SAP SE（SAP德国分公司） ； OWASP GenAI Security Project - Agentic Security Initiative（OWASP生成式AI安全项目-代理安全倡议） ； Contramont Research（Contramont研究） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Department of Economics, New York University（纽约大学经济系） ； Zenity（Zenity公司） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Torr Vision Group, University of Oxford（托尔视觉组，牛津大学） ； Deep Cyber Ltd（Deep Cyber有限公司） 纠错

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

AI总结 本文探讨多智能体交互带来的安全挑战，提出多智能体安全新领域，旨在解决智能体间及与人类、机构的交互中出现的安全问题，分析安全与效用、安全与安全之间的权衡。

Agentic Hives: Equilibrium, Indeterminacy, and Endogenous Cycles in Self-Organizing Multi-Agent Systems

代理蜂群：自组织多智能体系统中的均衡、不确定性与内生循环

Jean-Philippe Garnier

机构 * BrainiaK 纠错

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

AI总结 本文提出代理蜂群框架，研究自组织多智能体系统中人口动态、均衡存在性及内生循环等核心问题，通过多部门增长理论证明七个分析结果，构建参数空间治理工具。