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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

共收录 3072 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 946 篇

2601.06997 2026-06-10 cs.RO cs.CV 版本更新 50%

ObjSplat: Geometry-Aware Gaussian Surfels for Active Object Reconstruction

ObjSplat: 几何感知的高斯面元用于主动物体重建

Yuetao Li, Zhizhou Jia, Yu Zhang, Qun Hao, Shaohui Zhang

机构 * School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology(光学与光子学学院,北京理工大学) School of Optoelectronic Engineering, Changchun University of Science and Technology(光电工程学院,长春理工大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出ObjSplat框架,利用高斯面元统一表示,通过几何感知视点评估和下一最佳路径规划器,实现高效高保真的主动物体重建。

Comments Accepted to IEEE T-ASE. Code: https://github.com/Li-Yuetao/ObjSplat , Project Page: https://li-yuetao.github.io/ObjSplat-page/

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2605.01799 2026-06-09 cs.CV 版本更新 50%

Embody4D: A Generalist Data Engine for Embodied 4D World Modeling

Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎

Peiyan Tu, Hanxin Zhu, Jingwen Sun, Shaojie Ren, Cong Wang, Yuyan Xu, Jiayi Luo, Xiaoqian Cheng, Zhibo Chen

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Beijing Zhongguancun Academy(北京中关村学院) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Beihang University(北京航空航天大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型,通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制,将单目机器人视频转换为多视角视频,解决具身智能中视角稀疏问题,提升下游规划与学习性能。

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2605.26323 2026-06-09 cs.DC 版本更新 50%

Totoro$^+$: An Adaptive and Scalable Edge Federated Learning System

Totoro$^+$: 一种自适应且可扩展的边缘联邦学习系统

Cheng-Wei Ching, Xin Chen, Taehwan Kim, Jian-Jhih Kuo, Dilma Da Silva, Liting Hu

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对边缘网络中联邦学习应用的可扩展性和自适应问题,提出基于分布式哈希表的对等模型实现完全去中心化的FL系统,通过专用参数服务器、局部感知P2P多环结构、发布/订阅森林抽象和博弈论路径规划模型,显著提升可扩展性和自适应性。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). This version includes the appendix

Journal ref IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 37, no. 7, pp. 1740-1757, July 2026

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2504.19399 2026-06-09 cs.RO 版本更新 50%

Follow Everything: A Leader-Following and Obstacle Avoidance Framework with Goal-Aware Adaptation

跟随一切:具有目标感知适应的领导者跟随与避障框架

Qianyi Zhang, Shijian Ma, Boyi Liu, Jianhao Jiao, Dimitrios Kanoulas

机构 * Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, China(南开大学机器人与自动化信息系统研究所) Centre for Data Science, University of Macau, China(澳门大学数据科学中心) Electrical and Computer Engineering Department, Hong Kong University of Science and Technology, China(香港科学与技术大学电子与计算机工程系) Department of Computer Science, University College London, UK(伦敦大学学院计算机科学系) Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China(香港理工大学航空与航空工程系)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出统一框架,用分割模型替代检测模型以跟随任意形态领导者,并设计目标感知适应机制和基于图的规划器,实现领导者暂时离开视野时的鲁棒跟随与避障。

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2504.05912 2026-06-09 q-fin.ST stat.AP 版本更新 50%

Financial resilience of agricultural and food production companies in Spain: A compositional cluster analysis of the impact of the Ukraine-Russia war (2021-2023)

西班牙农业和食品生产企业的财务韧性:乌克兰-俄罗斯战争影响的成分聚类分析(2021-2023)

Mike Hernandez-Romero, Germà Coenders

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本研究利用基于财务比率的成分聚类分析,探讨乌克兰-俄罗斯战争对西班牙农业和食品生产企业财务韧性的影响,发现到2023年韧性企业数量增加,表明行业对冲突经济挑战的适应。

Journal ref European Accounting and Management Review, 11, 1 (2025), 55-80

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2605.25531 2026-06-09 eess.SP 版本更新 50%

From Denoising to Decision Making: A Survey on Diffusion Model-Enabled Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks

从去噪到决策:面向无线网络的扩散模型赋能深度强化学习综述

Nguyen Cong Luong, Zeping Sui, Jie Cao, Min Xu, Nguyen Duc Hai, Zhihao Dong, Nguyen Duc Duy Anh, Qiushi Zhao, Nguyen Quoc Khanh, Zhe Fu, Shaohan Feng, Bo Ma

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文综述了扩散模型与深度强化学习结合的方法,通过捕捉无线资源管理中的复杂多模态动作结构,提升决策质量,并系统总结了其在移动边缘计算、无人机辅助、车联网、AIGC驱动系统、无线资源分配、物理层安全及机器人/无人机规划等领域的应用。

Comments 22 pages, 7 figures, Author list corrected

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2605.24646 2026-06-09 math.OC math.PR 版本更新 50%

Robust Ergodic Control of Jump-Diffusion Systems under Drift and Intensity Uncertainty

漂移和强度不确定下跳扩散系统的鲁棒遍历控制

Abel Azze, Bernardo D'Auria, Giorgio Ferrari

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对同时存在连续波动和罕见冲击的跳扩散系统,考虑漂移和跳跃强度不确定性,提出一种鲁棒遍历奇异控制方法,通过熵惩罚扭曲处理模型模糊性,并证明最优策略由反射屏障表征。

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2604.10999 2026-06-09 cs.CV 版本更新 50%

TraversalBench: Challenging Paths to Follow for Vision Language Models

TraversalBench: 为视觉语言模型设计的复杂路径挑战测试集

Clara Petrova, Zhuo Chen, Marin Soljačić

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Department of Physics(麻省理工学院物理系) Massachusetts Institute of Technology, Institute for Data, Systems, and Society(麻省理工学院数据、系统与社会研究所) NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions(国家科学基金会人工智能与基本相互作用AI研究所)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出TraversalBench,一个用于评估视觉语言模型复杂视觉路径跟随能力的受控基准测试集,发现自相交是主要困难来源,揭示了模型在路径感知上的局限性。

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2603.24782 2026-06-09 physics.soc-ph 版本更新 50%

Mobility shapes heat exposure inequalities in cities

流动性塑造城市热暴露不平等

Marc Duran-Sala, Mattia Mazzoli, Martin Hendrick, Gabriele Manoli

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 通过分析23个西班牙城市和30个美国城市的手机流动性数据与城市温度场,提出基于网络的框架量化不同社会人口群体的热暴露不平等,发现低收入群体通勤中热暴露更高,且重力模型和辐射模型可复现不平等模式。

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2508.05163 2026-06-09 eess.SY cs.SY math.OC 版本更新 50%

Resilience metrics to guide back-up investments in the power system during extreme weather

极端天气下指导电力系统备用投资的韧性指标

Aleksander Grochowicz, Hannah C. Bloomfield, Marta Victoria

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 提出基于影子价格的方法识别系统定义事件,分类极端天气对电力系统的影响,并设计区分短长期韧性的指标与压力测试,以指导备用容量投资。

Journal ref Grochowicz, A., Bloomfield, H.C. & Victoria, M. Resilience metrics to guide back-up investments in the power system during extreme weather. Nat Sustain (2026)

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2605.04222 2026-06-08 eess.SY cs.RO cs.SY 版本更新 50%

Safety by Invariance, Liveness through Refinement: Heterogeneous Contract Framework for Co-Design of Layered Control

通过不变性保证安全,通过精化实现活性:分层控制协同设计的异构契约框架

Yoshinari Takayama, Alessio Iovine, Bart Besselink, Guillaume Sandou, Adnane Saoud

机构 * Laboratory of Signals and Systems (L2S), CNRS, CentraleSupelec, Paris-Saclay University, France(信号与系统实验室(L2S),CNRS,CentraleSupelec,巴黎-萨克雷大学,法国) College of Computing, University Mohammed VI Polytechnic, Benguerir, Morocco(计算学院,穆罕默德六世理工学院,贝内乌尔,摩洛哥)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 针对分层控制架构缺乏统一规范语言、跨时间尺度互联保证及层间组合分离的问题,提出将安全-活性分解引入异构假设-保证契约框架,通过连续时间层的不变性保证安全,离散时间层的精化实现活性,并形式化层间协调条件。

Comments 21 pages

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2606.01072 2026-06-08 cs.RO cs.CV 版本更新 50%

Expanding Spatial and Temporal Context for Robotic Imitation Learning With Scene Graphs

利用场景图扩展机器人模仿学习的时空上下文

Jianing Qian, Qinhe Peng, Emmanuel Panov, Leonor Fermoselle, Dinesh Jayaraman, Bernadette Bucher, Tarik Kelestemur

机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) RAI Institute(RAI研究院) University of Michigan(密歇根大学)

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 提出使用场景图作为显式结构化记忆机制,通过动态维护对象中心关系及其时间演化,解决机器人模仿学习中的部分可观测性和长时推理问题。

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2604.00270 2026-06-08 cs.CV 版本更新 50%

OmniSch: A Multimodal PCB Schematic Benchmark For Structured Diagram Visual Reasoning

OmniSch:面向结构化图表视觉推理的多模态PCB原理图基准

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Yuxin Tian, Mingjia Wang, Yubo Wang, Muchuan Wang, Sharique Khatri, Akshit Kartik, Yixi Wang, Amey Santosh Rane, Yida Wang, Sung-Liang Chen, Yifan Yang, Yi-Chao Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University, USA(宾夕法尼亚州立大学) Independent Researcher(独立研究者) Binghamton University, USA(布ingham顿大学) Shanghai Jiao Tong University, China(上海交通大学) Microsoft Research(微软研究院)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract)

AI总结 提出首个多模态PCB原理图理解基准OmniSch,包含四项任务评估大模型在视觉定位、图推理和几何推理上的能力,揭示现有模型在工程图表理解上的显著差距。

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2601.22096 2026-06-08 eess.SY cs.SY 版本更新 50%

Reformulating Energy Storage Capacity Accreditation Problem with Marginal Reliability Impact

以边际可靠性影响重新表述能源存储容量认证问题

Qian Zhang, Feng Zhao, Tongxin Zheng, Le Xie

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文通过边际可靠性影响(MRI)重新构建能源存储容量认证模型,提出直接计算MRI的方法,并探讨合格容量、存储调度规则等因素对认证的影响,为系统运营商和政策制定者提供实践指导。

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2511.10763 2026-06-08 cs.NI 版本更新 50%

Millimeter-Wave UAV Channel Model with Height-Dependent Path Loss and Shadowing in Urban Scenarios

毫米波无人机频道模型:具有高度依赖路径损耗和阴影的城市场景

Abdul Saboor, Evgenii Vinogradov

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种依赖高度的毫米波频道模型,研究了城市几何对LOS概率和大尺度衰减的影响,通过MATLAB仿真验证了高度依赖的路径损耗指数和阴影衰减趋势。

Comments Accepted in the International Journal of Microwave and Wireless Technologies

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2510.10436 2026-06-08 cs.CR 版本更新 50%

Post-Quantum Cryptography and Quantum-Safe Security: A Comprehensive Survey

后量子密码学与量子安全:综述

Gaurab Chhetri, Shriyank Somvanshi, Pavan Hebli, Shamyo Brotee, Subasish Das

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文综述后量子密码学的发展,涵盖各类密码家族的分类、性能比较、硬件加速及部署应用,强调量子安全系统的实际应用与挑战。

Comments Preprint under active peer review for ACM Computing Surveys

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2509.04265 2026-06-08 math.DS 版本更新 50%

Reinforcement-Learning-Guided Data-Driven Estimation of Spectral Properties of Stochastic Koopman Semigroups

基于强化学习的数据驱动随机Koopman半群谱性质估计

Yuanchao Xu, Jing Liu, Weiping Ding, Zhongwei Shen, Isao Ishikawa

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 本文提出Reinforced SDMD方法,结合强化学习与随机动态模式分解,用于更准确估计随机Koopman半群的谱性质,通过探索奖励机制优化采样区域以提高估计精度。

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2507.10924 2026-06-08 cs.GR 版本更新 50%

OffsetCrust: Variable-Radius Offset Approximation with Power Diagrams

OffsetCrust:基于功率图的可变半径偏移近似

Zihan Zhao, Pengfei Wang, Minfeng Xu, Shuangmin Chen, Shiqing Xin, Changhe Tu, Wenping Wang

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出OffsetCrust框架,通过构造功率图高效解决可变半径偏移问题,缓解传统crust方法的对齐问题,并在MAT重建中展示实用性。

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2505.17739 2026-06-08 cs.MA cs.CY cs.HC cs.RO 版本更新 50%

Feasible Action Space Reduction for Quantifying Causal Responsibility in Continuous Spatial Interactions

可行动作空间缩减用于量化连续空间交互中的因果责任

Ashwin George, Luciano Cavalcante Siebert, David A. Abbink, Arkady Zgonnikov

机构 * Deflt University of Technology(德福特技术大学)

专题命中 规划决策 :agent(abstract)

AI总结 针对连续动作空间,提出FeAR度量的连续空间公式,用于量化空间交互中智能体的因果责任,并展示其在分析回溯责任和估计前瞻责任中的应用。

Comments In review

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2. 多智能体 502 篇

2505.04997 2026-08-14 cs.AI cs.MA 版本更新 93%

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent:迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute(里士满理工学院计算机科学系) Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute(里士满理工学院机械、航空航天与核工程系) Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系) College of Education, Zhejiang Normal University(浙江师范大学教育学院) School of Computer Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院)

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

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型,实现自动化CFD工作流程,显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)

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2606.08274 2026-07-28 cs.MA 版本更新 93%

Toward Human-Centered Multi-Agent Systems: Integrating Cognition, Culture, Values, and Cooperation in AI Agents

迈向以人为中心的多智能体系统:在AI智能体中整合认知、文化、价值观与合作

Safia Baloch, Rahemeen Khan

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

AI总结 本文综述了从认知科学、文化对齐、价值学习到多智能体协调的研究,指出现有系统缺乏整合认知、文化、价值观和社会行为的统一框架,并提出了构建文化感知、价值对齐、认知基础与合作的多智能体系统的方向。

Comments 14 pages

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2605.07306 2026-07-07 cs.RO cs.AI 版本更新 93%

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent:一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统,具备闭环推理能力,用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN(能源化工过程智能制造教育部重点实验室,东华大学,上海,中国) Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN(东华大学计算机科学与工程系,上海,中国) Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN(复旦大学附属瑞金医院检验医学科,上海,中国) School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN(石河子大学信息科学与技术学院,石河子,中国)

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

AI总结 本文提出BioProVLA-Agent,通过协议驱动和视觉增强,实现生物实验室操作中的具身多智能体系统,具备闭环推理能力,提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

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2604.07341 2026-08-13 cs.SE cs.LG 版本更新 92%

ReCodeAgent: A Multi-agent Workflow for Language-Agnostic Translation and Validation of Large-Scale Repositories

ReCodeAgent:一种多智能体工作流用于语言无关的大规模仓库翻译与验证

Ali Reza Ibrahimzada, Brandon Paulsen, Daniel Kroening, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Amazon(亚马逊)

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

AI总结 ReCodeAgent通过多智能体方法实现大规模仓库代码翻译与验证的语言无关性,提升翻译正确率并降低成本,验证其效率和设计影响。

Comments Published in ASE 2026

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2602.11198 2026-07-15 cs.CL cs.AI 版本更新 92%

Declarative by Design, Assistable Only by Convention: Benchmarking Multi-Agent Frameworks for AI-Assistability

DDL2PropBank Agent:通过一种新的关系模式映射任务评估多智能体框架的开发者体验

Shafiuddin Rehan Ahmed, Sourabh Deshpande

机构 * Center for Advanced AI, Accenture(Accenture高级人工智能中心)

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

AI总结 DDL2PropBank Agent通过新的关系模式映射任务评估多智能体框架的开发者体验,揭示了不同框架在代码复杂性和AI辅助性上的差异,Agno表现出最佳性能。

Comments ACM Submission

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2506.09046 2026-06-18 cs.LG cs.AI cs.MA 版本更新 92%

Self-Evolving Multi-Agent Systems via Textual Backpropagation

通过文本反向传播的自进化多智能体系统

Xiaowen Ma, Yunpu Ma, Chenyang Lin, Sikuan Yan, Jinhe Bi, Zixuan Cao, Yijun Tian, Volker Tresp, Hinrich Schuetze

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich(慕尼黑路德维希-马克西米利安大学) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Munich Center for Machine Learning(慕尼黑机器学习中心) University of Notre Dame(诺丁汉大学)

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

AI总结 提出Agentic Neural Network框架,将多智能体协作建模为分层神经网络,通过前向分解任务和反向传播反馈实现智能体角色、提示和协作的自进化,在七个基准数据集上超越现有方法。

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2509.00761 2026-07-17 cs.AI cs.CL 版本更新 92%

L-MARS: Legal Multi-Agent System with Agentic Search and Citation-Faithfulness Audit

L-MARS:具有协调推理和代理搜索的法律多智能体工作流

Boqin Yuan, Ziqi Wang

机构 * University of Southern California(南加州大学) University of California, San Diego(加利福尼亚大学圣迭戈分校)

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

AI总结 L-MARS是一种多代理检索框架,通过分解查询为结构化子问题,利用代理网络搜索获取证据,并通过验证代理过滤结果,从而在法律问答中实现高准确率。

Comments Accepted at the AI4Law Workshop at ICML 2026

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2607.16745 2026-07-31 cs.AI cs.MA 版本更新 92%

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

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2606.30524 2026-07-02 cs.SE 版本更新 92%

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)

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2602.17990 2026-06-16 cs.AI 版本更新 92%

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)

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。

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2511.03591 2026-07-02 cs.RO cs.SY eess.SY 版本更新 91%

Manifold-constrained Hamilton-Jacobi Reachability Learning for Decentralized Multi-Agent Motion Planning

流形约束的 Hamilton-Jacobi 可达性学习用于去中心化多智能体运动规划

Qingyi Chen, Ruiqi Ni, Junyoung Kim, Ahmed H. Qureshi

机构 * Purdue University(普渡大学)

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

AI总结 提出流形约束的 HJR 学习框架,通过求解流形约束下的 HJR 问题获取任务感知安全条件,并集成到去中心化轨迹优化规划器中,实现安全且任务可行的多智能体运动规划。

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