AI Agent

Multi-Agent Reinforcement Learning for V2X Resource Allocation: Disentangling MARL Challenges Through Benchmarking

用于车联网资源分配的多智能体强化学习：通过基准测试解开多智能体强化学习挑战

Siyuan Wang, Lei Lei, Pranav Maheshwari, Sam Bellefeuille, Kan Zheng

机构 * College of Engineering, University of Guelph（圭尔夫大学工程学院） ； College of Electrical Engineering and Computer Sciences, Ningbo University（宁波大学电气与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 研究将车联网资源分配建模为多智能体干扰博弈层次结构，构建基准学习任务与数据集，评估多种多智能体强化学习算法，揭示不同范式优缺点，为评估算法提供基础。

Iterative Audit Convergence in LLM-Managed Multi-Agent Systems: A Case Study in Prompt-Engineering Quality Assurance

迭代审计收敛于LLM管理的多智能体系统：提示工程质量保证的案例研究

Elias Calboreanu

机构 * Swift (North) AI Lab, The Swift Group, LLC, Maryland, USA（Swift（北）AI实验室，The Swift Group LLC，马里兰州，美国） ； Capitol Technology University, Laurel, MD 20708, USA（Capitol技术大学，Laurel，马里兰州20708，美国） 纠错

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

AI总结 本文通过AEGIS系统案例研究，探讨了迭代、智能体驱动的审计方法，发现7150行提示规范中存在51个一致性缺陷，提出七类缺陷分类及审计协议。

Comments 23 pages, 4 figures, 11 tables. Published in MDPI Software (Special Issue: Software Reliability, Security and Quality Assurance). Companion preprint at arXiv:2604.05000

Journal ref Software 2026, 5, 26

Superhuman Safe and Agile Racing through Multi-Agent Reinforcement Learning

通过多智能体强化学习实现超人类安全且敏捷的赛车

Ismail Geles, Leonard Bauersfeld, Markus Wulfmeier, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group, University of Zurich（苏黎世大学机器人与感知组） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Nomagic 纠错

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

AI总结 本文提出通过多智能体强化学习在高速四旋翼赛车中实现安全且敏捷的性能，展示了多智能体交互对真实世界交互安全性的关键作用，同时在高速赛车中超越人类飞行员并减少碰撞率。

Comments 12 pages (+4 supplementary). Website: https://rpg.ifi.uzh.ch/marl

MASLab: A Unified and Comprehensive Codebase for LLM-based Multi-Agent Systems

MASLab：基于LLM的多智能体系统的统一全面代码库

Rui Ye, Keduan Huang, Qimin Wu, Yuzhu Cai, Tian Jin, Xianghe Pang, Xiangrui Liu, Jiaqi Su, Chen Qian, Bohan Tang, Kaiqu Liang, Jiaao Chen, Yue Hu, Zhenfei Yin, Rongye Shi, Bo An, Yang Gao, Wenjun Wu, Lei Bai, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Meta ； University of Michigan（密歇根大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出MASLab代码库，集成20余种方法，提供统一环境与标准化评估，降低研究门槛，覆盖10+基准测试和8种模型。

Comments 18 pages, 11 figures

LingxiDiagBench: A Multi-Agent Framework for Benchmarking LLMs in Chinese Psychiatric Consultation and Diagnosis

LingxiDiagBench: 用于基准测试大语言模型在中文精神科咨询与诊断中的多智能体框架

Shihao Xu, Tiancheng Zhou, Jiatong Ma, Yanli Ding, Yiming Yan, Ming Xiao, Guoyi Li, Haiyang Geng, Yunyun Han, Jianhua Chen, Yafeng Deng

机构 * Tianqiao and Chrissy Chen Institute（天桥和克里斯西·陈研究所） ； EverMind AI Inc.（EverMind AI公司） ； Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海精神卫生中心，上海交通大学医学院） 纠错

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

AI总结 提出LingxiDiagBench多智能体框架，包含16K电子病历对齐的合成咨询对话数据集，评估LLM在静态诊断和动态咨询中的表现，发现其对抑郁-焦虑共病识别和12类鉴别诊断准确率低，动态咨询常不如静态评估。

MARIC: Multi-Agent Reasoning for Image Classification

MARIC：用于图像分类的多智能体推理

Wonduk Seo, Minhyeong Yu, Hyunjin An, Seunghyun Lee

机构 * Enhans, Seoul, South Korea（韩国首尔Enhans） ； Peking University, Beijing, China（中国北京北京大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架MARIC，通过分解图像分类为协作推理过程，利用大纲智能体、方面智能体和推理智能体进行多视角分析与综合，在四个基准数据集上显著优于基线方法。

Comments 11 pages, preprint

Improving Generalization and Data Efficiency with Diffusion in Offline Multi-agent RL

通过扩散模型提升离线多智能体强化学习的泛化能力与数据效率

Zhuoran Li, Ling Pan, Jiatai Huang, Longbo Huang

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出扩散离线多智能体模型（DOM2），利用扩散模型增强策略表达力和多样性，结合轨迹数据重加权，在离线MARL中显著提升性能、泛化能力和数据效率。

Towards Iterative End-to-End Software Development: A Feature-Driven Multi-Agent Framework

迈向迭代式端到端软件开发：一种特征驱动的多智能体框架

Junwei Liu, Chen Xu, Chong Wang, Tong Bai, Weitong Chen, Kaseng Wong, Yiling Lou, Xin Peng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出EvoDev框架，通过特征分解、依赖建模和上下文传播，实现迭代式端到端软件开发，在Android任务上比Claude Code提升57.3%。

Comments Accepted by ISSTA 2026

CoopReflect: Towards Natural Language Communication for Cooperative Autonomous Driving via Multi-Agent Learning

CoopReflect：通过多智能体学习实现协同自动驾驶的自然语言通信

Jiaxun Cui, Chen Tang, Jarrett Holtz, Janice Nguyen, Alessandro G. Allievi, Hang Qiu, Peter Stone

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Robert Bosch LLC（罗伯特·博世有限公司） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 研究探索自然语言用于车对车通信的潜力，开发基于大语言模型的驾驶智能体，引入CoopReflect多智能体学习框架，通过试错等为智能体配备相关知识，实验表明其能生成更优消息，实现跨场景泛化并降低决策延迟。

Journal ref Proc. 25th Int. Conf. Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 744-752 (2026)

SynAgent: Generalizable Cooperative Humanoid Manipulation via Solo-to-Cooperative Agent Synergy

SynAgent：通过独狼到协作代理协同实现通用化的人形机器人操作

Wei Yao, Haohan Ma, Hongwen Zhang, Liangjun Xing, Zhile Yang, Yuanjun Guo, Yunlian Sun, Yebin Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing Forestry University（南京林业大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SynAgent框架，通过独狼到协作代理协同转移单agent人-物体交互技能，实现可扩展且物理合理的协作操作，实验显示其在协作模仿和轨迹条件控制方面优于现有基线。

The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems

《智能体AI的搭车指南：从基础到系统》

Haggai Roitman

机构 * Haggai Roitman 纠错

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

AI总结 本文为构建自主AI系统提供全面实践参考，覆盖从Transformer架构、训练优化到对齐、推理、检索增强生成、记忆系统、智能体设计模式及多智能体协调的完整技术栈。

Comments version 1.3

Discovering Efficient and Explainable Communication Topologies for LLM-based Multi-Agent Systems via Causal Inference

通过因果推理发现基于大语言模型的多智能体系统的高效且可解释的通信拓扑

Junzhi Li, Peng He, Qirui Ji, Wei Wang, Lixiang Liu, Chuxiong Sun

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

AI总结 该研究针对基于LLM的多智能体系统通信拓扑可解释性不足的问题，提出模型无关框架E2-Explainer，通过因果推理识别关键通信子图，在保持任务性能的同时降低了通信成本。

Learning to Interrupt in Language-based Multi-agent Communication

语言基多智能体通信中的中断学习

Danqing Wang, Da Yin, Ruta Desai, Lei Li, Asli Celikyilmaz, Ansong Ni

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Meta FAIR 纠错

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

AI总结 本文提出一种可中断的通信框架，通过学习预测合适的中断点，减少通信成本，提升多智能体任务性能。

Comments Accepted in CoLM 2026

ForestBench: A Unified Graph Framework for Evaluating Multi-Agent Collaboration

ForestBench：用于评估多智能体协作的统一图框架

Guo Chen, Ziwen Li, Reed Li, Yu Lu, Haibo Shi, Bingbing Xu, Junjie Huang

机构 * Southwest University（西南大学） ； Tencent（腾讯） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对多智能体系统异构轨迹评估的问题，提出ForestBench框架，将MAS轨迹映射为统一协作图，筛选844个查询并预计算参考图，可快速评估MAS协作。

MasDrift: Benchmarking Authorization Preservation Across Multi-Agent Architectures

MasDrift：跨多智能体架构的授权保留基准测试

Zhuoning Xu, Xiucheng Zhang, Hanjun Luo, Yingbin Jin, Yinpeng Dong, Hanan Salam

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

AI总结 MasDrift是含600项任务的多智能体授权保留基准，对比不同架构的任务完成与授权表现，发现集中式架构完成率更高但未授权操作更多，两种防御方法各有优劣，揭示了多智能体设计的集中化权衡。

Comments preprint

ChannelGuard: Safe Models Do Not Compose into Safe Multi-Agent Systems

通道卫士：安全模型无法组合成安全的多智能体系统

Elias Hossain, Md Mehedi Hasan Nipu, Fatema Tuj Johora Faria, Tasfia Nuzhat Ornee, Maleeha Sheikh

机构 * College of Engineering and Computer Science, University of Central Florida（工程与计算机科学学院，中央佛罗里达大学） ； Department of Computer Science and Engineering, North South University（计算机科学与工程系，北南大学） ； Computer Science and Engineering, Ahsanullah University of Science and Technology（计算机科学与工程，阿沙努拉科学与技术大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Fort Wayne（电气与计算机工程系，普渡大学弗拉特沃恩分校） 纠错

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

AI总结 研究多智能体大语言模型应用程序中智能体间通道安全问题，提出ChannelGuard深度防御框架，在通道设信息瓶颈门，通过文本与对抗短语库评分处理信息，能有效阻止工具中毒攻击，降低提示注入攻击成功率，保持准确率，白盒自适应释义可规避嵌入门。

AgentPSO: Evolving Agent Reasoning Skill via Multi-agent Particle Swarm Optimization

AgentPSO: 通过多智能体粒子群优化进化智能体推理能力

Hyunmin Hwang, Jaemin Kim, Choonghan Kim, Hangeol Chang, Jong Chul Ye

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 AgentPSO通过多智能体粒子群优化框架，使智能体在任务中进化推理能力，通过结合自身经验与群体最优技能，提升个体与集体推理性能，实验证明其优于静态单智能体和测试时多智能体方法。

Comments The 3rd AI for Math Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Seoul, South Korea, 2026

Collaborative Multi-Agent Scripts Generation for Enhancing Imperfect-Information Reasoning in Murder Mystery Games

协作多智能体脚本生成以增强谋杀谜游戏中的不完全信息推理

Keyang Zhong, Junlin Xie, Hefeng Wu, Haofeng Li, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出协作多智能体框架，通过生成丰富多模态上下文提升VLMs在叙事推理和欺骗鲁棒性中的表现，解决多玩家游戏中不完全信息下的复杂推理问题。

Comments 9 pages, 5 figures, Findings of ACL 2026

M$^3$Prune: Hierarchical Communication Graph Pruning for Efficient Multi-Modal Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation

M$^3$Prune: 多模态多智能体分层通信图剪枝用于高效多模态多智能体检索增强生成

Weizi Shao, Taolin Zhang, Zijie Zhou, Chen Chen, Chengyu Wang, Xiaofeng He

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； China University of Petroleum（中国石油大学） ； Guangdong university of Finance & Economics（广东财经大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 M$^3$Prune通过分层通信图剪枝提升多模态多智能体检索增强生成的效率和性能。

Comments Critical flaw in Eq.(5)/Alg.1 (Sec 3.2): scoring fails Lipschitz continuity in multi-modal spaces, causing invalid hierarchy. Thus, latency/FLOPs in Tables 2&3 are overestimated & irreproducible. Core defect unfixable by minor update. Withdraw to avoid misleading; will revise theory & experiments

Robot guide with multi-agent control and automatic scenario generation with LLM

基于多智能体控制与大语言模型自动场景生成的机器人引导系统

Elizaveta D. Moskovskaya, Anton D. Moscowsky

机构 * National Research Center "Kurchatov Institute"（国家研究快机构"库恰托夫研究所"） 纠错

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

AI总结 该研究开发了结合多智能体资源管理与LLM自动场景生成的混合社交机器人控制架构，在MENTOR-1导游机器人上验证了其能提升长期讲故事任务中机器人交互的自然性与丰富度。

Comments 14 pages, 4 figures, 4 tables, 1 demo-video and repository link. There were major changes: an introduction, a review, and a new experiment. Some tables and figures have also been changed

SimMOF: AI agent for Automated MOF Simulations

SimMOF：用于自动化MOF模拟的AI代理

Jaewoong Lee, Taeun Bae, Jihan Kim

机构 * Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院（KAIST）化学与生物分子工程系） 纠错

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

AI总结 SimMOF通过自然语言查询自动化MOF模拟全流程，实现依赖感知计划生成、可运行输入生成、多代理协同执行及结果分析，提供数据驱动的MOF研究可扩展基础。

Comments 42 pages, 7 figures, 3 tables

Communication-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Decentralized Cooperative UAV Deployment

面向通信的多智能体强化学习用于分布式协同无人机部署

Enguang Fan, Yifan Chen, Zihan Shan, Klara Nahrstedt, Matthew Caesar, Jae Kim

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Boeing Research and Technology（波音研究与技术） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图的多智能体强化学习框架，通过集中训练分散执行策略，在部分可观测和间歇性链路条件下实现高效无人机协同部署，展示了在合作中继部署和对抗任务中的优越性能。

Is Monitoring Enough? Strategic Agent Selection For Stealthy Attack in Multi-Agent Discussions

监控足够吗？多智能体讨论中的隐蔽攻击策略性代理选择

Qiuchi Xiang, Haoxuan Qu, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University, United Kingdom（兰卡斯特大学，英国） 纠错

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

AI总结 研究多智能体讨论中的隐蔽攻击问题，提出针对监控场景的攻击方法，证明持续监控无法完全消除对抗风险。

Comments Accepted at ECCV 2026

Communication-Enhanced Tutoring for Efficient Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning

MACTAS: 基于自注意力的多智能体强化学习中智能体间通信方法 with 动作-价值函数分解

Maciej Wojtala, Bogusz Stefańczyk, Dominik Bogucki, Łukasz Lepak, Paweł Wawrzyński

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究机构） ； Institute of Fundamental Technological Research, Polish Academy of Sciences（波兰科学院基础技术研究所） ； IDEAS NCBR ； 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)；分类 cs.LG

AI总结 MACTAS通过自注意力机制实现多智能体强化学习中的智能体间通信，结合动作-价值函数分解，提供可微通信方法，实现大规模系统的高效训练与高性能表现。

Comments Submitted for AAAI 2027

AutoLogger: A Multi-Agent Framework for the End-to-End Automated Logging

通过多智能体框架实现端到端自动日志记录

Renyi Zhong, Yintong Huo, Wenwei Gu, Yichen Li, Michael R. Lyu

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

AI总结 本文提出Autologger框架，通过多智能体系统实现端到端自动日志记录，提升日志生成质量与准确性。

AgentModernize: Preserving Business Logic in Legacy Modernization with Multi-Agent LLMs and Behavioral Specification Graphs

AgentModernize: 通过多智能体LLM和行为规范图在遗留系统现代化中保留业务逻辑

Sheikh Nazib Ahmed, Marnim Galib

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

AI总结 本文提出AgentModernize框架，通过多智能体系统和行为规范图来保留业务逻辑，解决传统方法在遗留系统现代化中丢失隐含规则和交叉模块约束的问题，实验表明该方法在多个场景中表现优异。

Comments 10 pages, 8 tables, 1 figure

TheBotCompany: Self-Organizing Multi-agent Systems for Continuous Software Development

自主多智能体系统用于连续软件开发

Wenhan Lyu, Yue Xiao, Yixuan Zhang, Yifan Sun

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

AI总结 本文提出TheBotCompany框架，通过三阶段状态机、自组织智能体团队和异步人类监督，实现持续软件开发的自动化与长期进展。

Comments Accepted by ASE 2026

Embedded Universal Predictive Intelligence: a coherent framework for multi-agent learning

嵌入式通用预测智能：多智能体学习的统一框架

Alexander Meulemans, Rajai Nasser, Maciej Wołczyk, Marissa A. Weis, Seijin Kobayashi, Blake Richards, Guillaume Lajoie, Angelika Steger, Marcus Hutter, James Manyika, Rif A. Saurous, João Sacramento, Blaise Agüera y Arcas

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

AI总结 本文提出基于自我预测的嵌入式通用智能框架，解决多智能体学习中的非稳定性问题，引入新的博弈论解概念和合作形式。

Comments 202 pages, 3 figures

Improving Sample Efficiency in Multi-Agent Reinforcement Learning for Simulated Football Games via Exploration

通过探索提升模拟足球游戏多智能体强化学习的样本效率

Amir Baghi, Jens Sjölund, Joakim Bergdahl, Linus Gisslén, Alessandro Sestini

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

AI总结 本文针对多智能体强化学习样本效率低的问题，在TiZero框架中引入随机网络蒸馏奖励并修改架构，使样本效率提升13.3%，增强了模型的泛化性与行为稳定性。

Comments 12 pages, 3 figures

BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery

BioInsight: 面向交互式生物医学知识发现的多智能体编排

Jieyi Wang, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Desong Meng, Zirui Fan, Yuxin Guo, Jiayu Liu, Kunlun Zhu, Eddie Yang, Xiusi Chen, Pan Lu, Bingxin Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体系统BioInsight，通过交互式界面生成替代静态报告，实现疾病证据的组织、推理与可视化，在多项生物医学任务中取得最优性能。

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