AI Agent

Decentralized Multi-Agent Urban Traffic Management via Spatio-Temporal Mobility Profile Planning

基于时空出行剖面规划的去中心化多智能体城市交通管理

Lorenzo Mario Amorosa, Lorenzo Farina, Vittorio Todisco, Alessandro Bazzi

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

AI总结 本文提出VeloCity框架，通过去中心化多智能体时空出行剖面规划，在四张真实城市地图上实现CAVs的高效无冲突交通管理，显著降低通行时间、约束延迟方差并避免拥堵死锁。

A Forward-Inverse Dynamic Game Framework for Enhanced Multi-Agent Trajectory Planning

用于增强多智能体轨迹规划的前向-逆向动态博弈框架

Tianle Liu, Youcheng Niu, Jing Zeng, Shuo Li, Jinming Xu

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对多智能体轨迹规划的动态博弈方法局限，本文提出带状态依赖权重的KL正则化动态博弈及上下文感知逆向博弈模块，经模拟与多机器人实验验证了其有效性。

FaithEyes: Towards Faithful Tool Use via Multi-Agent Process-Image Verification

FaithEyes：通过多智能体过程图像验证实现可信的工具使用

Haoqing Wang, Xingrun Xing, Wei Xia, Ziheng Li, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出多智能体框架FaithEyes，通过子智能体判断主智能体的工具调用以提升工具使用可信性，在视觉感知与推理基准上实现了更优准确率。

Agentic Designer: Progressive Multi-Agent Collaboration for Structure-Aware Interior Layout Generation

智能设计师：用于结构感知室内布局生成的渐进式多智能体协作

Zhijing Yang, Haocheng Lin, Zhihua Xu, Haojie Li, Keze Wang, Liang Lin, Tianshui Chen

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 针对室内布局生成难题，提出智能设计师这一渐进式多智能体框架，将布局生成视为迭代约束验证决策过程，通过渐进共识机制协调三个智能体，经实验验证其显著优于现有方法，提升了结构遵循和功能设计连贯性。

Comments TPAMI 2026

Mosaic: Runtime-Efficient Multi-Agent Embodied Planning

Mosaic：运行时高效的多智能体实体规划

Kunjal Panchal, Saayan Mitra, Sunav Choudhary, Victor Bursztyn, Somdeb Sarkhel, Hui Guan

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

AI总结 研究基于LLM的多智能体实体规划执行延迟高问题，提出Mosaic框架，通过智能体中心语义内存和整数线性规划应对挑战，在多基准测试中执行更快、调用更少、步数更少且成功率更高，证明相关因素对多智能体规划的重要性。

Comments Accepted to ICML 2026

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） 纠错

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。

The Future is Agentic: Definitions, Perspectives, and Open Challenges of Multi-Agent Recommender Systems

未来是代理的：多代理推荐系统定义、视角和开放挑战

Reza Yousefi Maragheh, Yashar Deldjoo

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

AI总结 本文探讨多代理推荐系统从被动生成到主动规划的转变，提出基于状态代理的框架，分析其在提升推荐效果中的作用，并通过实验验证代理系统在不同场景下的有效性。

Comments Added controlled experiments to illustrate the points of the paper. Also edited for more clarity in conveying the concepts

Multi-Agent Motion Planning with Bézier Curve Optimization under Kinodynamic Constraints

多智能体运动规划中的贝塞尔曲线优化在动力学约束下

Jingtian Yan, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Robotics and Automation Letters（IEEE机器人与自动化 letters） 纠错

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

AI总结 本文提出PSB规划器，通过考虑智能体的动力学约束，生成平滑的速度剖面，提升多智能体路径规划的效率与实用性。

Game-Theoretic Multi-Agent Reinforcement Learning for Swarm Trajectory Planning in Low-Altitude Wireless Networks

低空无线网络中基于博弈论的多智能体强化学习群体轨迹规划

Nguyen Duc Minh Quang, Ruoxi Chong, Zhiqiang Wei, Chang Liu, Derrick Wing Kwan Ng

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

AI总结 针对低空无线网络中多无人机在多小区基站下因资源块分配导致的轨迹耦合问题，提出合作随机拥塞博弈模型和CTDE-MAPPO算法，实现通信与任务联合优化。

Comments Submitted to IEEE/CIC ICCC 2026 in Wuhan

Multi-Agent Next-Best-View Optimization for Risk-Averse Planning

多智能体风险规避规划中的下一最佳视角优化

Amirhossein Mollaei Khass, Vivek Pandey, Guangyi Liu, Athanasios Cosse, Emrah Bayrak, Nader Motee

机构 * Department of Mechanical Engineering and Mechanics, Lehigh University（莱文大学机械工程与力学系） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人） 纠错

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

AI总结 提出一种分布式、风险感知的多智能体下一最佳视角框架，通过共识ADMM优化信息增益并建模碰撞风险，在降低通信开销的同时接近集中式方法的映射质量和轨迹安全性。

Comments 8 pages, 5 figures. Submitted to IROS 2026

Motion and Cooperative Transportation Planning for Multi-Agent Systems under Temporal Logic Formulas

多智能体系统在时序逻辑公式下的运动与协作运输规划

Christos K. Verginis, Dimos V. Dimarogonas

机构 * KTH Center for Autonomous Systems（KTH 自主系统中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种混合控制框架，用于在高阶目标表达为线性时序逻辑（LTL）公式的情况下，多智能体系统的运动规划。设计控制协议以实现智能体在预定义兴趣区域间的过渡及协作运输物体。通过抽象智能体与物体的耦合行为为有限状态转移系统，设计满足智能体和物体规格的高层多智能体计划。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1611.05186

Distributed Communication-aware Motion Planning for Multi-agent Systems from STL and SpaTeL Specifications

分布式通信感知多智能体系统运动规划

Zhiyu Liu, Bo Wu, Jin Dai, Hai Lin

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

AI总结 本文提出一种分布式运动规划框架，结合STL和SpaTeL规格，实现通信质量与运动控制的协同设计。

Comments Submitted for publication on 2017 IEEE Conference on Decision and Control (CDC2017)

Communication-aware Motion Planning for Multi-agent Systems from Signal Temporal Logic Specifications

面向信号时间逻辑规范的多智能体通信感知运动规划

Zhiyu Liu, Jin Dai, Bo Wu, Hai Lin

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

AI总结 本文提出一种数学框架，用于合成满足复杂高层正式局部规范的多智能体运动计划，通过联合优化运动规划与无线通信，确保通信质量的同时避免碰撞。

Comments 6 pages, 3 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1705.10259

Multi-Agent Motion Planning and Object Transportation under High Level Goals

多智能体运动规划与在高层目标下的物体运输

Christos Verginis, Dimos Dimarogonas

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

AI总结 本文提出了一种混合控制框架，用于在高层目标下多智能体系统的运动规划，通过设计控制协议实现智能体和物体在预定义兴趣区域间的转换与运输，抽象为有限状态转移系统，并设计满足时序逻辑公式要求的高层多智能体计划。

Comments To appear in the World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC), Toulouse, France, July 2017

Combined Top-Down and Bottom-Up Approaches to Performance-guaranteed Integrated Task and Motion Planning of Cooperative Multi-agent Systems

结合自上而下与自下而上方法的性能保证协同多智能体系统集成任务与运动规划

Rafael Rodrigues da Silva, Bo Wu, Jin Dai, Hai Lin

机构 * Department of Electrical Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, IN, 46556 USA.（电气工程系，诺丁汉大学，诺丁汉，IN，46556 USA） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层框架，通过结合自下而上的反应式运动控制器与自上而下的任务计划，实现协同多智能体系统的性能保证任务与运动规划，通过假设-保证范式验证局部任务与全局任务的一致性。

Comments Submitted to Automatica

Multi-Agent Planning under Local LTL Specifications and Event-Based Synchronization

多智能体在局部LTL规范下的规划与基于事件的同步

Jana Tumova, Dimos V. Dimarogonas

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

AI总结 本文研究多智能体系统计划合成问题，通过分解为有限时间 horizon 的规划问题，提出基于事件的同步方法，以降低计算复杂度并保证规范最终满足。

Comments 14 pages, 4 figures, extended version of a preprint submitted to Automatica. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1403.4174

Decomposition of Multi-Agent Planning under Distributed Motion and Task LTL Specifications

多智能体规划的分布式运动与任务LTL规范分解

Jana Tumova, Dimos V. Dimarogonas

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

AI总结 本文提出一种高效的分布式多智能体规划方法，通过分阶段自动机构建解耦规划过程，解决中心化规划的计算复杂性问题，并通过实例验证其有效性。

Comments 7 pages, 1 figure, extended version of a preprint submitted to CDC

Cooperative Task Planning of Multi-Agent Systems Under Timed Temporal Specifications

多智能体系统在时序时序规范下的协同任务规划

Alexandros Nikou, Jana Tumova, Dimos V. Dimarogonas

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

AI总结 本文研究了在时序约束下多智能体系统的协同任务规划问题，提出了一种两阶段系统化方法，确保个体和团队任务规范均得到满足。

Comments Submitted to American Control Conference 2016

Multi-agent Path Planning and Network Flow

多智能体路径规划与网络流

Jingjin Yu, Steven M. LaValle

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

AI总结 将图上的多智能体路径规划问题归约到网络流问题，利用组合网络流算法和线性规划技术求解，并证明当目标置换不变时存在最长完成时间不超过 n+V-1 步的可行解路径集，给出 O(nVE) 时间算法，进一步研究时间和距离最优性及其帕累托最优结构。

Comments Corrected an inaccuracy on time optimal solution for average arrival time

Generative Multi-Robot Motion Planning via Diffusion Modeling with Multi-Agent Reinforcement Learning Guidance

基于扩散建模与多智能体强化学习引导的生成式多机器人运动规划

Suk Ki Lee, Venkata Sai Deepak Mutta, Hyunwoong Ko

机构 * School of Manufacturing Systems and Networks, Arizona State University, Mesa, AZ（1制造系统与网络学院，亚利桑那州立大学，梅萨，AZ） ； Michael W. Hall School of Mechanical Engineering, Mississippi State University, Starkville, MS（2迈克尔·W·霍尔机械工程学院，密西西比州立大学，斯塔克维尔，MS） 纠错

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

AI总结 提出一种结合扩散模型与多智能体强化学习的框架，通过值函数引导反向扩散过程实现交互感知的轨迹生成，降低多机器人冲突率。

Comments 11 pages, 6 figures, 1 table. This paper has been accepted for publication in the proceedings of ASME IDETC-CIE 2026

Security-Aware Planning and Control of Multi-Agent Systems with LTL Tasks

具有LTL任务的多智能体系统的安全意识规划与控制

Georgios Mitsos, Dimos V. Dimarogonas, Siyuan Liu

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

AI总结 本文提出了一种安全构造的多智能体系统规划与控制框架，通过LTL规范保护敏感信息免受部分观察的被动入侵者侵害，确保任务执行的保密性。

Comments 8 pages, 2 figures; This paper has been accepted at the IFAC World Congress 2026

Social Theory Should Be a Structural Prior for Agentic AI: A Formal Framework for Multi-Agent Social Systems

社会理论应为代理AI的结构先验：多代理社会系统的正式框架

Lynnette Hui Xian Ng, Iain J. Cruickshank, Adrian Xuan Wei Lim, Kathleen M. Carley

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

AI总结 本文提出多代理社会系统框架，主张将社会理论作为结构先验，以指导代理AI的行为建模与系统治理。

AssemPlanner: A Multi-Agent Based Task Planning Framework for Flexible Assembly System

AssemPlanner：一种面向灵活装配系统的多智能体任务规划框架

Chenhao Zhang, Chaoran Zhang, Zhaobo Xu, Yongbo Yang, Pingfa Feng, Long Zeng

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳 518055，中国） ； Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学机械工程系，清华大学，北京 100084，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出AssemPlanner，一种多智能体任务规划框架，通过自然语言描述的任务转化为可执行的生产操作序列，解决传统方法配置耗时的问题。

CHICO-Agent: An LLM Agent for the Cross-layer Optimization of 2.5D and 3D Chiplet-based Systems

CHICO-Agent：一种用于2.5D和3D芯片片上系统的跨层优化LLM代理

Qihang Wu, Aman Arora, Vidya A. Chhabria

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

AI总结 针对2.5D/3D芯片片上系统设计复杂性问题，提出CHICO-Agent框架，通过LLM驱动优化，降低成本并提供可解释的审计跟踪。

Agentic AI for Education: A Unified Multi-Agent Framework for Personalized Learning and Institutional Intelligence

教育中的代理AI：一个统一的多智能体框架用于个性化学习与机构智能

Arya Mary K J, Deepthy K Bhaskar, Sinu T S, Binu V P

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

AI总结 本文提出AUSS框架，整合学生个性化、教师自动化和机构智能，利用LLMs、强化学习等技术提升教育系统效率与适应性。

Homotopy-Aware Multi-Agent Path Planning on Plane

平面中具有同伦意识的多智能体路径规划

Kazumi Kasaura

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

AI总结 本文提出基于Dynnikov坐标的高效框架，用于平面中多智能体路径规划，通过结合优先规划生成多个同伦不同的解决方案，并验证其在避免局部最优解方面的有效性。

Comments 23 pages with 5 pages of references and appendices, 25 figures

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research 85, Article 15 (February 2026)

Multi-Agent Collaborative Intrusion Detection for Low-Altitude Economy IoT: An LLM-Enhanced Agentic AI Framework

多智能体协作入侵检测用于低空经济物联网：一种基于大语言模型的智能AI框架

Hongjuan Li, Hui Kang, Jiahui Li, Geng Sun, Ruichen Zhang, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Wei Ni, Abbas Jamalipour

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的多智能体协作入侵检测框架，用于提升低空经济物联网的安全性能，实验显示其在多个数据集上达到90%以上的分类准确率。

A Gossip-Enhanced Communication Substrate for Agentic AI: Toward Decentralized Coordination in Large-Scale Multi-Agent Systems

一种增强型通信子系统用于代理AI：迈向大规模多智能体系统中的去中心化协调

Nafiul I. Khan, Mansura Habiba, Rafflesia Khan

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

AI总结 本文提出利用 gossip 协议增强代理通信，以实现大规模多智能体系统中的去中心化协调，强调其在适应性和鲁棒性方面的关键作用。

P1GPT: a multi-agent LLM workflow module for multi-modal financial information analysis

Chen-Che Lu, Yun-Cheng Chou, Teng-Ruei Chen

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

AI Agent Access (A\^3) Network: An Embodied, Communication-Aware Multi-Agent Framework for 6G Coverage

Han Zeng, Haibo Wang, Luhao Fan, Bingcheng Zhu, Xiaohu You, Zaichen Zhang

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