AI Agent

Transformer-Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Networked Systems with Long-Range Interactions

基于Transformer的具有长程交互的网络系统多智能体强化学习

Vidur Sinha, Muhammed Ustaomeroglu, Guannan Qu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（电气与计算机工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多智能体强化学习在处理长程交互及网络泛化性上的局限，提出均值场稳定性分析等，贡献了基于Transformer的STACCA框架，提升了在相关网络控制任务中的性能与泛化性。

Comments 12 pages, 9 figures

Optimal-Agent-Selection: State-Aware Routing Framework for Efficient Multi-Agent Collaboration

最优智能体选择：用于高效多智能体协作的状态感知路由框架

Jingbo Wang, Sendong Zhao, Haochun Wang, Yuzheng Fan, Ting Liu

机构 * Research Center for Social Computing and Information Retrieval（社会计算与信息检索研究中⼼） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中智能体调度和协调策略的不足，提出状态感知路由框架STRMAC，通过编码交互历史和智能体知识选择合适智能体，并引入自进化数据生成法，实验表明其性能达最优。

MAD-PINN: A Decentralized Physics-Informed Machine Learning Framework for Safe and Optimal Multi-Agent Control

MAD-PINN：一种用于安全和最优多智能体控制的分散式物理信息机器学习框架

Manan Tayal, Aditya Singh, Shishir Kolathaya, Somil Bansal

机构 * Center for Cyber-Physical Systems, Indian Institute of Science（印度科学研究院中心 for 联合体系统） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学电气与系统工程系） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（斯坦福大学航空与航天工程系） 纠错

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

AI总结 针对大规模多智能体系统安全与性能协同优化难题，提出MAD-PINN框架。利用基于上图的公式化方法，通过物理信息神经网络近似求解，采用分散训练与执行策略，实验表明其性能优越且具可扩展性。

Comments 9 Pages, 4 Figures, 4 Tables. First two authors have contributed equally

TAMA: A Human-AI Collaborative Thematic Analysis Framework Using Multi-Agent LLMs for Clinical Interviews

TAMA：一种使用多智能体大语言模型进行临床访谈的人机协作主题分析框架

Huimin Xu, Seungjun Yi, Terence Lim, Jiawei Xu, Andrew Well, Carlos Mery, Aidong Zhang, Yuji Zhang, Heng Ji, Keshav Pingali, Yan Leng, Ying Ding

机构 * School of Information, University of Texas at Austin（信息学院，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Biomedical Engineering, University of Texas at Austin（生物医学工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； College of Natural Sciences, University of Texas at Austin（自然科学院，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Graphen, Inc.（Graphen公司） ； Department of Cardiac Surgery, Division of Pediatric Cardiac Surgery, Vanderbilt University School of Medicine（心脏外科系，范德比尔特大学医学中心） ； Pediatric Heart Institute, Monroe Carell Jr. Children’s Hospital at Vanderbilt（儿童心脏研究所，范德比尔特儿童医院） ； Department of Computer Science, University of Virginia（计算机科学系，弗吉尼亚大学） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（计算机科学系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science, University of Texas at Austin（计算机科学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； McCombs School of Business, University of Texas at Austin（麦克阿瑟商学院，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Dell Medical School, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校德莱尔医学院） 纠错

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

AI总结 提出人机协作主题分析框架TAMA，利用多智能体系统结构化对话及心脏专家专业知识，用于临床访谈分析，在罕见病访谈转录本分析中性能优于单智能体方法。

Comments Manuscript accepted to ACM Transactions on Computing for Healthcare

Learning-based Multi-agent Race Strategies in Formula 1

基于学习的F1多智能体比赛策略

Giona Fieni, Joschua Wüthrich, Marc-Philippe Neumann, Christopher H. Onder

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich（动态系统研究所，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种强化学习方法优化F1多智能体比赛策略，通过交互模块和自对弈训练使智能体自适应对手行为，在能量管理、轮胎退化、空气动力学和进站决策上取得稳健表现。

HiComm: Hierarchical Communication for Multi-agent Reinforcement Learning

HiComm: 面向多智能体强化学习的分层通信

Runze Zhao, Dongruo Zhou, Sumit Kumar Jha, Nathaniel D. Bastian, Ankit Shah

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

AI总结 提出HiComm，一种基于接收者驱动的分层通信模块，通过三级解码（组-发送者-实体）将消息从非结构化向量传输转变为结构化信息检索，在降低通信量的同时提升多智能体协作性能。

Comments 23 pages, 7 tables, under review

Think-Before-Speak: From Internal Evaluation to Public Expression in Multi-Agent Social Simulation

Think-Before-Speak: 从内部评估到多智能体社会模拟中的公开表达

Kaiqi Yang, Tai-Quan Peng, Sanguk Lee, Hui Liu

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国民法大学） 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TBS框架，通过分离智能体的内部推理与公开话语生成，模拟从内部评估到公开表达的路径，并在气候政策讨论中验证其机制敏感性。

Comments 8 pages of main content, 14 pages including references and appendices, 3 figures. Accepted to the KDD'26 Workshop on SciSoc Agents & LLMs

When Less Latent Leads to Better Relay: Information-Preserving Compression for Latent Multi-Agent LLM Collaboration

少而精的潜在信息带来更好的中继：面向潜在多智能体大语言模型协作的信息保持压缩

Yiping Li, Zhiyu An, Wan Du

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种信息保持压缩方法，通过引入正交回填机制，在减少通信开销的同时保持信息完整性，提升了多智能体大语言模型协作性能。

When Embedding-Based Defenses Fail: Rethinking Safety in LLM-Based Multi-Agent Systems

基于嵌入的防御失效：重新思考基于大语言模型的多智能体系统的安全性

Lingxi Zhang, Guangtao Zheng, Hanjie Chen

机构 * Rice University（稻属大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了基于嵌入的防御在多智能体系统中的失效模式，提出利用置信度信号提升系统鲁棒性，通过实验验证了早期干预的重要性。

Multi-agent imitation learning with function approximation: Linear Markov games and beyond

具有函数逼近的多智能体模仿学习：线性马尔可夫博弈及其扩展

Luca Viano, Till Freihaut, Emanuele Nevali, Volkan Cevher, Matthieu Geist, Giorgia Ramponi

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 本文首次理论分析线性马尔可夫博弈中的多智能体模仿学习，利用特征级集中性系数替代状态-动作级系数，并提出首个计算高效的交互式MAIL算法，样本复杂度仅依赖特征维度d。

Debate2Create: Robot Co-design via Multi-Agent LLM Debate

Debate2Create: 通过多智能体大语言模型辩论实现机器人协同设计

Kevin Qiu, Marek Cygan

机构 * University of Warsaw（华沙大学） 纠错

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

AI总结 提出Debate2Create框架，利用多智能体LLM辩论和物理评估迭代优化机器人的形态与奖励函数，在MuJoCo基准上取得显著性能提升。

StackPlanner: A Centralized Hierarchical Multi-Agent System with Task-Experience Memory Management

StackPlanner: 一种具有任务经验记忆管理的集中式分层多智能体系统

Ruizhe Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Zhixin Zhang, Jiaran Gao, Yuzhen Xiao, Tao Feng, Yue Fang, Yuxuan Liu, Ruiqing Li, Hongbin Lai, Huheng Huang, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； School of Public Affaris, Zhejiang University（浙江大学公共管理学院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； GRG Banking Equipment Co., Ltd.（GRG银行设备有限公司） ； Center on Frontiers of Computing Studies, Peking University（北京大学计算前沿中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海）） 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StackPlanner分层多智能体框架，通过显式记忆控制解耦高层协调与子任务执行，并利用结构化经验记忆和强化学习复用协调经验，解决长期协作中的记忆膨胀和错误累积问题。

TransLaw: A Large-Scale Dataset and Multi-Agent Benchmark Simulating Professional Translation of Hong Kong Case Law

TransLaw：模拟香港判例法专业翻译的大规模数据集与多智能体基准

Xi Xuan, Chunyu Kit

机构 * City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对香港判例法英译中资源匮乏、法律术语和格式要求严格的问题，构建了首个大规模句对齐平行语料库HKCFA Judgment 97-22，并提出多智能体框架TransLaw，通过分解翻译任务、集成法律词汇库和检索增强生成，显著提升翻译质量，但仍未达到人类专家的风格自然度。

Comments Accepted at ICML 2026 - AI for Law

MEAL: A Benchmark for Continual Multi-Agent Reinforcement Learning

MEAL: 持续多智能体强化学习基准

Tristan Tomilin, Luka van den Boogaard, Samuel Garcin, Constantin Ruhdorfer, Bram Grooten, Fabrice Kusters, Yali Du, Andreas Bulling, Mykola Pechenizkiy, Meng Fang

机构 * Eindhoven University of Technology, The Netherlands（埃因霍温理工大学，荷兰） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学，英国） ； University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学，德国） ； King's College London, UK（伦敦国王学院，英国） ； University of Liverpool, UK（利物浦大学，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 提出MEAL基准，利用JAX和GPU加速实现100任务序列训练，揭示长序列中出现的失败模式。

Comments To be published in the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

UniMM: A Unified Mixture Model Framework for Multi-Agent Simulation

UniMM：一种用于多智能体仿真的统一混合模型框架

Longzhong Lin, Xuewu Lin, Kechun Xu, Haojian Lu, Lichao Huang, Rong Xiong, Yue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Horizon Robotics 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UniMM框架统一回归混合模型与离散NTP模型，通过闭环样本生成缓解分布偏移，并在WOSAC基准上取得最优性能。

Comments Accepted author manuscript. The version of record has been published in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Early Access, 2026

Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?

多智能体系统是专家混合：谁成为影响者？

Franka Bause, Jonas Niederle, Martin Pawelczyk, Rebekka Burkholz

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） ； Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过Friedkin-Johnsen意见动力学模型分析多智能体LLM协商机制，揭示输入依赖的FJ参数使系统成为专家混合，并探讨基于自信度、感知自信度和初始观点对齐的影响者形成机制。

Comments Accepted at the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026

R2BC: Multi-Agent Imitation Learning from Single-Agent Demonstrations

R2BC: 从单智能体演示进行多智能体模仿学习

Connor Mattson, Varun Raveendra, Ellen Novoseller, Nicholas Waytowich, Vernon J. Lawhern, Daniel S. Brown

机构 * Kahlert School of Computing, University of Utah（犹他大学凯勒尔计算学院） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 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R2BC方法，通过轮换单智能体演示训练多机器人系统，无需联合动作空间演示，在模拟和实物任务中性能媲美或超越基于特权同步演示的基线方法。

Comments 8 pages, 6 figures. In Proceedings: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)

LLM-Powered Multi-Agent System for Automated Crypto Portfolio Management

基于LLM的多智能体系统实现自动化加密货币投资组合管理

Yichen Luo, Yebo Feng, Jiahua Xu, Paolo Tasca, Yang Liu

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Exponential Science（指数科学） 纠错

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

AI总结 提出一个三智能体系统（市场、新闻、交易），通过分层、协作和辩论架构融合多模态信号，在2025年回测中实现133.52%累计收益和1.502夏普比率，优于单智能体和深度学习基线。

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

HCP-MAD:Heterogeneous Consensus-Progressive Reasoning for Efficient Multi-Agent Debate

HCP-MAD：用于高效多智能体辩论的异构共识渐进推理

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Allen He, Yongdong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出HCP-MAD框架，通过异构共识验证和自适应停止机制，在保持准确率的同时大幅降低多智能体辩论的token成本。

EMS: Multi-Agent Voting via Efficient Majority-then-Stopping

EMS: 通过高效多数决后停止的多智能体投票

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Yongdong Zhang

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

AI总结 提出EMS方法，通过可靠性感知调度和自适应增量投票，在保持多数投票准确性的同时，平均减少35%的智能体调用和44%的令牌消耗。

AgentLeak: A Benchmark for Internal-Channel Privacy Leakage in Multi-Agent LLM Systems

AgentLeak：多智能体大语言模型系统中内部通道隐私泄露的基准测试

Faouzi El Yagoubi, Godwin Badu-Marfo, Ranwa Al Mallah

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出AgentLeak基准，通过评估内部通道（如智能体间消息、共享内存）的隐私泄露，发现多智能体系统虽降低最终输出泄露，但内部通道使总暴露率达68.9%，远超输出审计的检测范围。

Comments 19 pages, 9 figures, 16 tables. Code and dataset available at https://github.com/Privatris/AgentLeak

DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation

DynaDebate: 通过动态路径生成打破多智能体辩论中的同质性

Zhenghao Li, Zhi Zheng, Wei Chen, Jielun Zhao, Yong Chen, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北自动控制技术研究所） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, UESTC（深圳先进研究 institute, 电子科技大学） 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DynaDebate框架，通过动态路径生成、过程中心辩论和触发式验证机制，解决多智能体辩论中推理路径同质化问题，提升辩论效果。

Comments 19pages,7 figures

BLUEmed: Retrieval-Augmented Multi-Agent Debate for Clinical Error Detection

BLUEmed: 基于检索增强的多智能体辩论用于临床错误检测

Saukun Thika You, Nguyen Anh Khoa Tran, Wesley K. Marizane, Hanshu Rao, Qiunan Zhang, Xiaolei Huang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出BLUEmed框架，结合混合检索增强生成与多智能体辩论，通过分解临床笔记、检索证据、专家辩论及安全层过滤，在术语替换错误检测中达到最优性能。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026

Counterfactual Credit Policy Optimization for Multi-Agent Collaboration

多智能体协作的反事实信用策略优化

Zhongyi Li, Wan Tian, Jinju Chen, Huiming Zhang, Yang Liu, Yikun Ban, Fuzhen Zhuang

机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体大语言模型协作中信用分配难题，提出CCPO框架，通过反事实信用估计和验证器锚定的自评估两种分配器，将团队奖励转化为个体学习信号，提升数学推理任务表现。

DiffCoord: Differentiable Coordination for Distributed Multi-Agent Trajectory Optimization

DiffCoord: 分布式多智能体轨迹优化的可微协调

Bingheng Wang, Yichao Gao, Tianchen Sun, Shanker Ajay, Lin Zhao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出DiffCoord框架，将截断ADMM-DDP管道的耦合参数通过端到端元学习联合优化，利用智能体神经网络实现任务自适应，并扩展到不同智能体数量。在协作空中运输系统中验证，相比现有方法将每智能体梯度计算时间减少70%。

Robust Instruction Compliance in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

鲁棒的指令遵从：合作多智能体强化学习

Wo Wei Lin, Ethan Rathbun, Enrico Marchesini, Xiang Zhi Tan

机构 * Department of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学系） ； Department of Computer Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对外部指令中断行为并冲突长期目标的问题，提出宏动作值修正方法（MAVIC），通过修正指令边界的Bellman备份实现一致值估计，在复杂合作环境中保持高指令遵从和基础任务性能。

Bimanual Robot Manipulation via Multi-Agent In-Context Learning

通过多智能体上下文学习的双臂机器人操作

Alessio Palma, Indro Spinelli, Vignesh Prasad, Luca Scofano, Yufeng Jin, Georgia Chalvatzaki, Fabio Galasso

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Hessian.AI（黑森AI） 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BiCICLe框架，将双臂操作建模为多智能体主从问题，通过解耦动作空间实现标准LLM的少样本学习，在TWIN基准上平均成功率70.5%，超越无训练基线。

Precomputing Multi-Agent Path Replanning Using Temporal Flexibility

利用时间灵活性预计算多智能体路径重规划

Issa Hanou, Eric Kemmeren, Devin Wild Thomas, Mathijs de Weerdt

机构 * Department of Computer Science, University of Waterloo（1 温哥华大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对多智能体执行中单个智能体延迟导致冲突的问题，提出FlexSIPP算法，通过预计算延迟智能体的所有可行计划并利用其他智能体的时间灵活性，避免级联延迟，在荷兰铁路网络和MovingAI基准测试中实现高效重规划。

Comments Accepted at SoCS'26

Diffusing to Coordinate: Efficient Online Multi-Agent Diffusion Policies

扩散以协调：高效在线多智能体扩散策略

Zhuoran Li, Hai Zhong, Xun Wang, Qingxin Xia, Lihua Zhang, Longbo Huang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出首个在线离线策略多智能体强化学习框架OMAD，利用扩散策略和松弛策略目标最大化缩放联合熵，实现高效探索与协调，在MPE和MAMuJoCo上样本效率提升2.5至5倍。