AI Agent

Pride and Prejudice: Toward an Information-Theoretic Framework for Mutually Communicative Driver Behavior Modeling

傲慢与偏见：迈向相互通信的驾驶员行为建模的信息论框架

Tingjun Li, Nan Xu, Shuo Feng, Hassan Askari, Bruno Henrique Groenner Barbosa, Konghui Guo

机构 * State Key Laboratory of Automotive Chassis Integration and Bionics, Jilin University（吉林大学汽车底盘集成与仿生国家重点实验室） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） ； Department of Engineering, Brock University（布鲁克大学工程系） ； Department of Automatics, Federal University of Lavras（拉夫拉斯联邦大学自动化系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对自动驾驶与人类驾驶车辆间意图误读导致的安全与效率问题，提出基于信息论的隐式相互通信模型，结合贝叶斯说服博弈与信息论奖励，在NGSIM数据集上降低强制换道预测误差达20%。

Comments 16 pages, 10 figures. Accepted for the IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS), June 2026

Distributed Safe Consensus Under Asymmetric Input and Time-Varying Output Constraints

非对称输入与时变输出约束下的分布式安全一致性

Abhinav Sinha, Shashi Ranjan Kumar

机构 * Guidance, Autonomy, Learning, and Control for Intelligent Systems (GALACxIS) Lab, Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, University of Cincinnati（智能系统引导、自主、学习与控制实验室，航空航天工程与工程力学系，辛辛那提大学） ； Intelligent Systems and Control (ISaC) Lab, Department of Aerospace Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（智能系统与控制实验室，航空航天工程系，印度班加罗尔理工学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对单积分多智能体系统，提出一种结合障碍坐标变换的分布式控制律，同时满足非对称执行器约束和时变输出安全约束，实现渐近同步。

Towards Ubiquitous 6G Computing and Networking Convergence: Architecture and Mechanism for Cross-Domain Resource Coordination

迈向普适6G计算与网络融合：跨域资源协调的架构与机制

Yang Li, Xing Zhang, Yan Zhang, Wenbo Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对6G异构计算网络需求，提出基于分层多智能体强化学习的跨域协调架构与编排机制，显著降低能耗并提升任务满意度。

Comments This paper is accepted by IEEE Communications Magazine

Aidos: A Hybrid Optimization Algorithm for Beam Hopping Scheduling in NGSO Mega-Constellations

Aidos：一种用于NGSO巨型星座波束跳变调度的混合优化算法

Lingkai Zhao, Zhe Chen, Kun Qiu, Yue Gao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对NGSO巨型星座中波束跳变调度问题，提出Aidos混合优化算法，结合流量感知随机密钥编码和滑动窗口Beta重采样策略，在79.2%吞吐量提升和99.45%延迟降低的同时，将计算时间降至9.3秒，实现在轨实时重规划。

See What I See, Know What I Think: Dense Latent Communication Across Heterogeneous Agents

见我所见，知我所想：异构智能体间的密集潜通信

Siyi Chen, Xiaoyan Zhang, Meng Wu, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Stan Birchfield, Rene Vidal, Alvaro Velasquez, Sijia Liu, Qing Qu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对异构智能体间文本通信高损耗问题，提出基于KV缓存变换的密集对齐方法，通过两阶段训练实现跨模型潜空间对齐，在上下文感知和未知场景下均优于基线，计算成本降低2-3倍。

A Unified Zeroth-Order Approach for Decentralized Minimax Optimization

面向去中心化极小极大优化的统一零阶方法

Haoyuan Cai, Yike Zhao, Aleksandar Armacki, Jie Chen, Ali H. Sayed

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出ZOMA框架，通过混合零阶估计器、偏差校正和加速技术的统一，实现多智能体非凸PL极小极大优化，达到与集中式方法匹配的收敛保证并具有线性加速。

LLM-Mediated Demand Response Coordination in Smart Microgrids

LLM介导的智能微电网需求响应协调

J. de Curtò, I. de Zarzà

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对智能微电网中产消者自愿合作的需求响应协调问题，提出一种结合博弈论与LLM叙事评估的混合决策架构，通过结构化指令实现33.3%的需求削减合作率，优于非结构化消息和基线。

Comments Accepted for publication in 18th International Conference on Sustainability in Energy and Buildings (SEB-26), to appear in Springer Nature proceedings (KES Smart Innovation Systems and Technologies). The final authenticated version will be available online at Springer

LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving

LUNA-AD: 面向自动驾驶的轻量级不确定性感知语言模型与终身学习

Ruoyu Yao, Pei Liu, Ruiguo Zhong, Mingxing Peng, Rui Yang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出LUNA-AD，一种结合三系统架构、多智能体分析、双头轻量模型和反思驱动终身学习的轻量级不确定性感知语言模型，在nuPlan上实现高成功率与低推理延迟。

Comments 16 pages,9 figures

Optimal Online Equitable Allocation with Indivisible Resources

不可分割资源的最优在线公平分配

Ramiro N. Deo-Campo Vuong

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对在线不可分割资源分配问题，提出贪心算法Brick-Laying，通过最小化代理负载平方和实现主化极小极大最优性，同时保证所有Schur凸/凹目标的竞争比和遗憾最优。

MuJoCo-Drones-Gym: A GPU-Accelerated Multi-Drone Simulator for Control and Reinforcement Learning

MuJoCo-Drones-Gym: 用于控制和强化学习的GPU加速多无人机模拟器

Manan Tayal

机构 * TAU-Intelligence 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出基于MuJoCo物理引擎的GPU加速多无人机模拟器MuJoCo-Drones-Gym，支持任意数量Crazyflie 2.x纳米四旋翼，提供模块化物理模型、动作接口和观测空间，集成PettingZoo多智能体强化学习，涵盖悬停、速度跟踪等七种任务环境。

Comments 18 pages, 8 figures, 7 tables

Learn to Access and Backhaul the Sky: Multi-Scale Radio Map Guided Multi-UAV Cooperation

学会接入和回传天空：多尺度无线电地图引导的多无人机协作

Yifeng Yuan, Shijian Gao

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对无人机群在三维场景中因用户移动和建筑遮挡导致的端到端瓶颈问题，提出多尺度无线电地图引导（MRMG）框架，结合全局、局部和链路级地图信息，通过多智能体强化学习实现无人机移动、下一跳选择和功率控制的联合优化，显著提升网络吞吐量和边缘用户速率。

Comments 6 pages, 4 figures

Modelling Opinion Dynamics at Scale with Deep MARL

用深度MARL建模大规模意见动态

Lukas Seier, Brandon Kaplowitz, Sebastian Towers, Richard Bailey, Jakob Foerster

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出GPU加速的共识与真相发现游戏，扩展其他玩法至一般和社交互动，在Bluesky网络子集上验证模型，发现高从众性降低集体准确性并促进不诚实行为。

Comments 35 pages, 28 figures, preprint

On the Hardness of Optimal Motion on Trees

关于树上最优运动的难度

Tzvika Geft

机构 * Rutgers University（罗切斯特大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文证明，在树上，带标签和2色变体的多智能体路径寻找（MAPF）问题在距离、makespan和flowtime三个目标下均为NP难，解决了长期未决的经典Pebble Motion问题。

Memory Is Communication: The Frontier Between Remembering and Signaling

记忆即通信：记忆与信号之间的边界

Yashar Talebirad, Eden Redman, Ali Parsaee, Osmar R. Zaiane

机构 * Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta（阿尔伯塔大学阿尔伯塔机器智能研究所） ； Network for Applied Technology（应用技术网络） 纠错

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

AI总结 该研究探讨受资源限制的智能体如何分配记忆与通信预算以优化决策，提出记忆-信号边界概念，通过参考博弈实验验证了从历史中获更大损失降幅可减少同伴通信的假设。

A Human-in-the-Loop Corpus for LLM-Based Simplification of Scientific Summaries

用于基于大语言模型的科学摘要简化的人工参与语料库

Kyuri Im, Michael Färber

机构 * ScaDS.AI, Technische Universität Dresden（ScaDS.AI，德累斯顿工业大学） 纠错

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

AI总结 研究基于大语言模型的科学文本简化，提出人工参与工作流程，先以GPT-4o-mini生成基线简化，再经不同阶段读者与专家反馈编辑，发布语料库及评估结果，支持跨学科科学交流简化系统相关工作。

Comments Accepted at FGWM@KI2026

Decentralized Stochastic Subgradient-type Methods with Communication Compression for Nonsmooth Nonconvex Optimization

非光滑非凸优化中带通信压缩的分布式随机次梯度类方法

Siyuan Zhang, Nachuan Xiao, Xin Liu

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

AI总结 针对非光滑非凸分布式优化问题，提出统一框架整合多种带压缩的随机次梯度方法，证明全局收敛性，并开发基于符号正则化和梯度跟踪动量的新方法。

Comments 36 pages

Reducing Conversational Escalation in Large Language Model Dialogue with Nonviolent Communication Constraints

使用非暴力沟通约束减少大语言模型对话中的对话升级

Zhixing Sun, Shenghe Xu, Tao Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过非暴力沟通原则的轻量级提示约束，引导大语言模型在冲突对话中减少升级行为，实验表明该方法能稳定与高度抵抗用户的交互。

Multiagent Protocols with Aggregated Confidence Signals

带有聚合置信信号的多智能体协议

Ali Elahi, Barbara Di Eugenio

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 提出三种协议，通过转换原始置信信号并采用软投票或贝叶斯融合，为多智能体系统输出聚合置信度，在保持正确性的同时显著提升判别能力。

Comments 22 pages and 5 figures, 9 pages and 2 figures before the appendix

Beyond Direct Access: Resource Hijacking in LLM Agents

超越直接访问：大语言模型智能体中的资源劫持

Puyu Zeng, Qibing Ren

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究首次识别智能体资源劫持这一安全盲区，推出ResourceHijackBench及自动化生成流程，实验显示无防御时OpenClaw平均攻击成功率达84.06%，现有防御仍不足。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables

Adjacency-Based Spectral Proxy Control of Mobile Communication Agents

基于邻接矩阵的移动通信智能体的谱代理控制

Mariana del Castillo, Federico Larroca

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对异构移动智能体网络，提出用邻接矩阵主导特征向量替代Fiedler向量的A-Fiedler方法，提升分布式估计鲁棒性，为分布式网络控制提供更简单路径。

Heterogeneity-Aware Belief Synchronization for Semantic Communication in AI-Native 6G Networks

面向AI原生6G网络中语义通信的异质性感知信念同步

Muhammad Hannan Akram, Muhammad Abubakar Rashid, Wassi Haider Kabir, Haejoon Jung, Kapal Dev, Syed Ali Hassan

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对AI原生6G网络中异构AI模型导致的信念对齐难题，提出基于MEC服务器潜在翻译模型的异质性感知信念同步框架，可降低同步成本、保护隐私并维持低信念对齐误差。

Comments 8 pages, 4 figures

Synchronizing Beliefs with Second-Order Theory-of-Mind in Human-Autonomy Teams (Extended Version)

人机自主团队中基于二阶心理理论的信念同步（扩展版）

Jack Mirenzi, Henny Admoni

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对奖励无法直接指定的场景，提出人机团队中教师与学习者通过二阶心理理论同步信念的方法，仿真显示该方法能提升偏好学习性能并修复模型漂移问题。

SkillSmith: Enhancing Locally Deployed Agents via Automatic Skill Construction and Evolution

SkillSmith：通过自动技能构建与演进增强本地部署智能体

Xinle Jiang, Remy Xie, Ming Tang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkillSmith是云端-本地智能体协作框架，通过自动构建和演进技能增强本地智能体，使搭载Qwen3.6-27B的本地智能体任务有效性接近云端智能体，在AppWorld上平均动作数从36.1降至9.9且可泛化至其他SLM。

Comments 10 pages,8 figures

Scalable High-Fidelity Macromolecular Docking for GPU-Accelerated Supercomputers

面向GPU加速超级计算机的可扩展高保真大分子对接

Xiangyu Meng, Peng Chen, Mingzhen Li, Jianmin Wang, Sen Wang, Guangming Tan, Weile Jia, Mohamed Wahib, Tao Luo, Xun Wang

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SparkleDock框架，通过优化GSO并行性、适配Tensor Core及负载均衡调度，在GPU上大幅加速大分子对接，实现512 GPU下数秒完成大规模高保真虚拟筛选。

Comments To be published in the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis(SC) 26

Implementing Causal Perception: Competing SCMs and Situated Fairness

实现因果感知：竞争结构因果模型与情境公平性

Jose M. Álvarez

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究首次实现Álvarez与Ruggieri（2025）的因果感知框架，通过算法量化竞争SCM的分歧，结合德国信用数据集验证其对多智能体决策公平性的影响，凸显公平问题中竞争世界观的重要性。

Domain-Generalized Adaptive Semantic Communication for Collaborative Perception

面向协同感知的域泛化自适应语义通信

Fan Gao, Youzheng Wang, Ning Ge

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出域泛化语义通信框架RSTA，通过跨域原型对齐等技术解决车路协同感知中观测域偏移与信道损坏耦合退化问题，在多基准测试中取得AP指标提升且部署开销极低。

Comments Accepted by IEEE ICCC 2026. 6 pages, 5 figures

Improving the Understandability of Conceptual Models via Abstract Notation Engineering

通过抽象符号工程提升概念模型的可理解性

Amine Abbad-Andaloussi, Daniel Jeppe Schütt, Kasper Solhøj Jørgensen, Tobias van Deurs Lundsgaard, Hugo A. López

专题命中 多智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究提出抽象符号工程方法，将其应用于DCR图形成DeCleaR，通过用高层级语义透明构造替代底层配置，提升了概念模型的可理解性及用户对DCR图的相关质量与偏好。

GVR-Coder: A Visual-Feedback Framework for Structured SVG Generation in Complex Document and Meeting Scenarios

GVR-Coder：面向复杂文档与会议场景的结构化SVG生成视觉反馈框架

Yiming Xu, Jihua Kang, Chunsai Du, Qifan Zhang, Wangqiu Zhou, Yiting Wu, Tianqi Li, Qi Song

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对复杂文档与会议场景文本转SVG的三大挑战，提出GVR-Coder框架，引入定制数据集DocMeetSVG-100K，结合课程微调、双渲染反馈强化学习与智能体循环，生成质量优于基线。

Everyone is unique: Towards Behaviorally Heterogeneous Negotiation Dialogue Systems for Debt Collection

每个人都是独特的：迈向用于债务催收的行为异质性协商对话系统

Yuhang Yang, Kai Tang, Chao Ye, Haobo Wang, Qiqi Luo, Jinguang Zheng, Zhixin Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对债务催收场景中现有基准无法体现用户行为异质性的问题，提出DebtBench基准并开发DebtGPT代理，用16个先进LLMs实验，发现多数模型表现不佳，DebtGPT优于开源基线且性能与GPT-4o相当。

Volition Elicitation: Operational Semantics for People and Their Machines

意志激发：人与机器的操作语义学

Ehud Shapiro

机构 * London School of Economics（伦敦经济学院） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究含人和个人机器的分布式系统中由人意志驱动的计算，定义编程语言vGLP并给出操作语义，通过激发人意志实现用户界面，利用AI将意志保护多智能体原子事务生成vGLP程序及实现，得到部署在智能手机上的应用。