AI Agent

When Evidence is Sparse: Weakly Supervised Early Failure Alerting in Dialogs and LLM-Agent Trajectories

当证据稀疏时：对话和LLM-Agent轨迹中的弱监督早期失败预警

Avinash Baidya, Xinran Liang, Ruocheng Guo, Xiang Gao, Kamalika Das

机构 * Intuit AI Research（Intuit AI研究院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 针对对话和LLM-Agent轨迹中早期失败预警问题，提出一种两阶段方法，通过注意力机制从稀疏的轨迹级标签中学习回合级失败证据，并结合α-STOP策略实现可控的早期预警，在多个基准上显著提升帕累托前沿质量并降低训练成本。

Comments 9 pages, 14 figures, and appendix

Multi-Agent Temporal Logic Planning via Penalty Functions and Block-Coordinate Optimization

基于惩罚函数和块坐标优化的多主体时序逻辑规划

Eleftherios E. Vlahakis, Arash Bahari Kordabad, Lars Lindemann, Pantelis Sopasakis, Sadegh Soudjani, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 针对信号时序逻辑下的多主体规划问题，提出基于惩罚函数的无约束松弛和块坐标梯度下降法，实现可扩展的协同规划。

Comments Submitted to L-CSS

Agent-ToM: Learning to Monitor Autonomous LLM Agents via Theory-of-Mind Reasoning

Agent-ToM: 通过心智理论推理学习监控自主LLM智能体

Nesreen K. Ahmed, Nima Nafisi

机构 * Cisco Outshift（思科Outshift） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 针对自主LLM智能体的隐蔽恶意行为监控难题，提出基于心智理论推理的Agent-ToM框架，通过信念推断、意图假设与验证实现结构化轨迹分析，在监控基准上取得优于集成方法的性能。

Comments 23 pages, 9 figures

AID: Agent Intent from Diffusion for Multi-Agent Informative Path Planning

AID: 从扩散模型中获取代理意图用于多代理信息路径规划

Jeric Lew, Yuhong Cao, Derek Ming Siang Tan, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出AID框架，利用扩散模型生成非自回归长时轨迹，通过行为克隆和强化学习优化，提升多代理信息路径规划效率与信息获取能力。

Decoupling Geometric Planning and Execution in Scalable Multi-Agent Path Finding

解耦几何规划与执行的可扩展多智能体路径寻找

Fernando Salanova, Eduardo Montijano, Cristian Mahulea

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种混合优先级框架，将几何规划与执行时的冲突解决解耦，通过几何冲突预emption和去中心化局部控制器实现高效多智能体路径寻找，实验表明方法在大规模实例中具有线性运行时间趋势和100%成功率。

Comments 6 pages, 3 figures, WODES conference paper

Collaborative Task and Path Planning for Heterogeneous Robotic Teams using Multi-Agent PPO

异构机器人团队协同任务与路径规划的多智能体PPO方法

Matthias Rubio, Julia Richter, Hendrik Kolvenbach, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab (RSL), ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室（RSL）） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于多智能体PPO的协同规划策略，用于解决复杂的目标分配与调度问题，通过对比穷举搜索得到的单目标最优解，评估其在行星探索场景中的在线重规划能力。

Comments 8 pages, 3 figures, associated code on https://github.com/leggedrobotics/multi_robot_global_planner

Collisionless Multi-Agent Path Planning in the Hamilton-Jacobi Formulation

无碰撞多智能体路径规划的哈密顿-雅可比形式化

Christian Parkinson, Adan Baca, Huy Nguyen

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的无碰撞多智能体路径规划方法，采用变分形式的数值方法解决高维问题，适用于异构智能体和高维动态系统，通过对偶混合梯度优化方案实现最优轨迹求解。

Graph-of-Constraints Model Predictive Control for Reactive Multi-agent Task and Motion Planning

基于约束图的模型预测控制：用于反应性多智能体任务与运动规划

Anastasios Manganaris, Jeremy Lu, Ahmed H. Qureshi, Suresh Jagannathan

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于约束图的模型预测控制（GoC-MPC），用于解决多智能体任务与运动规划中的依赖几何约束序列问题，支持部分有序任务、动态智能体协调及扰动恢复，实现高效鲁棒的多智能体操作。

Comments 8 main content pages, 4 main content figures, camera ready version submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

Multi-Agent Motion Planning on Industrial Magnetic Levitation Platforms: A Hybrid ADMM-HOCBF approach

多智能体在工业磁悬浮平台上的运动规划：一种混合ADMM-HOCBF方法

Bavo Tistaert, Stan Servaes, Alejandro Gonzalez-Garcia, Ibrahim Ibrahim, Louis Callens, Jan Swevers, Wilm Decré

机构 * MECO Research Team, Dept. of Mechanical Engineering, KU Leuven and Flanders Make（MECO研究团队，机械工程系，KU莱顿和弗拉芒制造） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种新颖的混合运动规划方法，用于具有holonomic特性的多智能体系统。通过结合去中心化的交替方向乘子法（ADMM）与集中式的高阶控制屏障函数（HOCBF）架构，解决了传统集中式MPC在智能体数量增加时的可计算性问题，并提供安全性保障。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted to the European Control Conference 2026

A MILP-Based Solution to Multi-Agent Motion Planning and Collision Avoidance in Constrained Environments

基于混合整数线性规划的多智能体运动规划与碰撞避障方法

Akshay Jaitly, Jack Cline, Siavash Farzan

机构 * Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院机器人工程系） ； Electrical Engineering Department, California Polytechnic State University（加州州立大学弗雷斯诺分校电子工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于混合整数线性规划的多智能体运动规划方法，通过将多凸多边形动作规划嵌入序列-求解流程，利用大M超平面模型实现智能体间分离，并通过L1路径长度加加速度成本生成平滑轨迹。

Comments Accepted to 2025 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2025). This arXiv version adds a supplementary appendix with figures not in the IEEE proceedings

Journal ref IEEE 21st International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2025, pp. 2200-2207

A Multi-Agent System for Building-Age Cohort Mapping to Support Urban Energy Planning

一种多智能体系统用于建筑年龄队列映射以支持城市能源规划

Kundan Thota, Thorsten Schlachter, Veit Hagenmeyer

机构 * Institute for Automation（自动化研究所） ； Applied Informatics (IAI)（应用信息学（IAI）） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）） ； Karlsruhe, Germany（德国卡尔斯鲁厄） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出多智能体系统融合异构数据，通过BuildingAgeCNN实现建筑年龄分类，提升城市能源规划的准确性与可持续性。

Robust Spatiotemporal Motion Planning for Multi-Agent Autonomous Racing via Topological Gap Identification and Accelerated MPC

多智能体自主赛车中鲁棒时空运动规划 via 拓扑间隙识别与加速MPC

Mingyi Zhang, Cheng Hu, Yiqin Wang, Haotong Qin, Hongye Su, Lei Xie

机构 * Department of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Center for Project-Based Learning, D-ITET, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院项目导向学习中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于拓扑间隙识别与加速MPC的框架，通过预测对手行为和动态占用走廊，实现高速多智能体自主赛车中鲁棒的时空规划与高精度控制。

VideoChat-M1: Collaborative Policy Planning for Video Understanding via Multi-Agent Reinforcement Learning

VideoChat-M1: 通过多智能体强化学习实现视频理解的协作策略规划

Boyu Chen, Zikang Wang, Zhengrong Yue, Kainan Yan, Chenyun Yu, Yi Huang, Zijun Liu, Yafei Wen, Xiaoxin Chen, Yang Liu, Peng Li, Yali Wang

机构 * Shenzhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition（深圳计算机视觉与模式识别重点实验室） ； 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, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； VIVO AI Lab（VIVO人工智能实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（孙逸仙大学深圳校区） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 VideoChat-M1通过多智能体强化学习实现视频理解的协作策略规划，显著提升复杂视频任务的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Multi-agent path-planning in a moving medium via Wasserstein Hamiltonian Flow

通过Wasserstein哈密顿流实现移动介质中的多智能体路径规划

Christina Frederick, Haomin Zhou

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于Wasserstein哈密顿流的有限维变分模型，用于在移动介质中实现多智能体路径规划，通过优化运行成本和初始速度来解决智能体位置与目标分布的不匹配问题。

An Autonomous Agent Framework for Feature-Label Extraction from Device Dialogues and Automatic Multi-Dimensional Device Hosting Planning Based on Large Language Models

基于大语言模型的自主代理框架：用于设备对话中特征-标签提取与自动多维设备托管规划

Huichao Men, Yizhen Hu, Yu Gao, Xiaofeng Mou, Yi Xu, Xinhua Xiao

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(title,abstract)；planning(title,abstract)

AI总结 本文提出AirAgent框架，利用大语言模型实现家庭空气系统的自主管理，通过双层协作架构提升空气质量和用户体验。

Game-Theoretic Safe Multi-Agent Motion Planning with Reachability Analysis for Dynamic and Uncertain Environments (Extended Version)

Wenbin Mai, Minghui Liwang, Xinlei Yi, Xiaoyu Xia, Seyyedali Hosseinalipour, Xianbin Wang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（国立新加坡大学电气与计算机工程系） ； Department of Control Science and Engineering, Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology（上海智能科学与技术研究院控制科学与工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments 12 pages, 9 figures

HealthFlow: A Self-Evolving AI Agent with Meta Planning for Autonomous Healthcare Research

Yinghao Zhu, Yifan Qi, Zixiang Wang, Lei Gu, Dehao Sui, Haoran Hu, Xichen Zhang, Ziyi He, Junjun He, Liantao Ma, Lequan Yu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；planning(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments Code: https://github.com/yhzhu99/HealthFlow

Conflict-Based Search and Prioritized Planning for Multi-Agent Path Finding Among Movable Obstacles

Shaoli Hu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AIPOM: Agent-aware Interactive Planning for Multi-Agent Systems

Hannah Kim, Kushan Mitra, Chen Shen, Dan Zhang, Estevam Hruschka

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments EMNLP 2025 Demo

SMART: Scalable Multi-Agent Reasoning and Trajectory Planning in Dense Environments

Heye Huang, Yibin Yang, Wang Chen, Tiantian Chen, Xiaopeng Li, Sikai Chen

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong（香港大学土木工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Autonomous Task Planning for Heterogeneous Multi-Agent Systems

Anatoli A. Tziola, Savvas G. Loizou

机构 * Department of Mechanical Engineering and Materials Science and Engineering, Cyprus University of Technology（机械工程与材料科学与工程系，塞浦路斯技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments Long version of paper submitted to the IEEE ICRA 2023 Conference, in IEEE Transactions on Automatic Control, 2025

Cooperative Multi-Agent Path Planning for Heterogeneous UAVs in Contested Environments

Grant Stagg, Cameron K. Peterson

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments Submitted to AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics (in review)

A Scalable Post-Processing Pipeline for Large-Scale Free-Space Multi-Agent Path Planning with PiBT

Arjo Chakravarty, Michael X. Grey, M. A. Viraj J. Muthugala, Mohan Rajesh Elara

机构 * Intrinsic Innovation LLC ； ROAR Lab（ROAR 实验室） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Is Your LLM-Based Multi-Agent a Reliable Real-World Planner? Exploring Fraud Detection in Travel Planning

Junchi Yao, Jianhua Xu, Tianyu Xin, Ziyi Wang, Shenzhe Zhu, Shu Yang, Di Wang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments Accepted by ICML 2025 Workshop MAS

Prioritized Planning for Continuous-time Lifelong Multi-agent Pathfinding

Alvin Combrink, Sabino Francesco Roselli, Martin Fabian

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments 6 pages, 3 figures

A Hopf-Lax Type Formula for Multi-Agent Path Planning with Pattern Coordination

Christian Parkinson, Adan Baca

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments 6 pages, 3 figures

Automated Movie Generation via Multi-Agent CoT Planning

Weijia Wu, Zeyu Zhu, Mike Zheng Shou

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments The code and project website are available at: https://github.com/showlab/MovieAgent and https://weijiawu.github.io/MovieAgent

DMVC-Tracker: Distributed Multi-Agent Trajectory Planning for Target Tracking Using Dynamic Buffered Voronoi and Inter-Visibility Cells

Yunwoo Lee, Jungwon Park, H. Jin Kim

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments 8 pages, 6 figures

Multi-Agent Path Planning in Complex Environments using Gaussian Belief Propagation with Global Path Finding

Jens Høigaard Jensen, Kristoffer Plagborg Bak Sørensen, Jonas le Fevre Sejersen, Andriy Sarabakha

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments Accepted by "International Conference on Robotics and Automation" - ICRA 2025

Single-Agent Planning in a Multi-Agent System: A Unified Framework for Type-Based Planners

Fengming Zhu, Fangzhen Lin

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

Comments 22 pages, accepted as a full paper by AAMAS 2025