arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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 492 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 多智能体 492 篇

2510.20963 2026-07-15 cs.LG 版本更新 88%

When and Why Does Multi-Agent Debate Fail and Does It Really Underperform?

多智能体辩论何时以及为何失败,它真的表现不佳吗?

Yongqiang Chen, Gang Niu, James Cheng, Bo Han, Masashi Sugiyama

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) RIKEN Center for Advanced Intelligence Project(日本理化学研究院高级智能项目中心) Hong Kong Baptist University(香港 Baptist大学) The University of Tokyo(东京大学)

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

AI总结 研究多智能体辩论(MAD)失败原因及表现,分析竞争型和寻求共识型MAD范式问题,提出协作协议ColMAD,经实验验证其在错误检测等任务上比之前协议高出10个百分点,且优于单智能体方法,凸显协议设计对MAD潜力实现的关键作用。

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2606.08878 2026-07-14 cs.CL cs.MA 版本更新 88%

PerspectiveGap: A Benchmark for Multi-Agent Orchestration Prompting

PerspectiveGap: 多智能体编排提示的基准测试

Youran Sun, Xingyu Ren, Kejia Zhang, Xinpeng Liu, Jiaxuan Guo

机构 * University of Maryland(马里兰大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 提出PerspectiveGap基准,评估LLM为多智能体系统编写编排提示的能力,实验显示模型平均通过率仅14.9%,表明该能力独特且未被充分评估。

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2605.15207 2026-07-09 cs.LG cs.MA 版本更新 88%

TeamTR: Trust-Region Fine-Tuning for Multi-Agent LLM Coordination

TeamTR: 用于多智能体大语言模型协调的信赖区域微调

Yi Xie, Siao Liu, Falong Fan, Yuanqi Yao, Yue Zhao, Bo Liu

机构 * Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona Engineering College, Soochow University INSAIT, Sofia University "St. Kliment Ohridski" Department of Electrical Computer Engineering, Stony Brook University

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TeamTR,通过信赖区域框架在每个组件更新后重采样轨迹并控制每个智能体的发散度,解决多智能体系统中因上下文分布变化导致的性能下降问题,实验表明其在协调回归抑制和组件替换支持方面优于单智能体和序列基线。

Comments 9pages, Accepted at ICML2026

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2601.06425 2026-07-09 cs.DC cs.AI 版本更新 88%

HiDVFS: Hierarchical Multi-Agent DVFS for Real-Time OpenMP DAG Workloads

HiDVFS:用于实时OpenMP DAG工作负载的分层多智能体DVFS

Mohammad Pivezhandi, Abusayeed Saifullah, Ali Jannesari

机构 * Department of Computer Science Wayne State University(计算机科学系 温尼耶萨大学) Department of Computer Science University of Texas at Dallas(计算机科学系 德克萨斯大学达拉斯分校) Department of Computer Science Iowa State University(计算机科学系 俄克拉荷马州立大学)

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

AI总结 研究针对多核嵌入式系统中DVFS调度问题,提出HiDVFS分层多智能体DVFS调度器,通过多智能体协作及相关训练方法,兼顾截止期限和热限制,在多平台验证中取得较好的完成时间、加速比及能耗降低效果。

Comments 52 pages, 24 figures, 32 tables (supplement included as appendices). Under review at IEEE TPDS. v2: fairness-corrected GearDVFS baseline with fair-port study, multi-seed same-window re-measurement and full number audit, 12-benchmark BOTS evaluation, real-time evaluation (feasibility gate, conformal shield, mixed-criticality). Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21212162

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2508.00554 2026-07-09 q-fin.TR cs.CL q-fin.CP 版本更新 88%

ContestTrade: A Multi-Agent Trading System Based on Internal Contest Mechanism

ContestTrade:一种基于内部竞争机制的多智能体交易系统

Rui Sun, Li Zhao, Zuoyou Jiang, Bo Yang, Yuxiao Bai, Mengting Chen, Jing Li, Zuo Bai

机构 * Stepfun FinStep

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

AI总结 针对基于LLM的智能体在金融交易中决策受市场信息影响的问题,提出ContestTrade多智能体交易系统,通过“量化 - 预测 - 分配”竞争机制及两个专业团队协作,在A股回测中取得较好收益和风险调整绩效。

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2512.13956 2026-07-07 cs.MA cs.AI 版本更新 88%

AOI: Context-Aware Multi-Agent Operations via Dynamic Scheduling and Hierarchical Memory Compression

AOI:通过动态调度和分层内存压缩实现的上下文感知多智能体操作

Zishan Bai, Hanxuan Chen, Jiayi Gu, Wenqian Weng, Enze Ge, Jiacheng Shi, Yichao Zhang, Zhimo Han, Riyang Bao, Xinyuan Song, Jacqueline Pang, Junfeng Hao

机构 * Columbia University(哥伦比亚大学) Hunan University(湖南大学) Central University of Finance and Economics(中央财经大学) Chongqing University(重庆大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) AI Agent Lab, Vokram Group(Vokram集团人工智能代理实验室) College of William and Mary(威廉与玛丽学院) University of Texas(得克萨斯大学) Zhengzhou University of Light Industry(郑州轻工业大学) Emory University(埃默里大学) Department of Nephrology, Affiliated Hospital of Guangdong Medical University(广东医科大学附属医院肾病科)

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AOI框架,通过动态任务调度和分层内存压缩,提升复杂IT基础设施的自主运维能力,实现72.4%的上下文压缩和94.2%的任务成功率。

Comments new revision

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2504.09662 2026-07-07 cs.MA cs.AI cs.HC 版本更新 88%

AgentDynEx: Nudging the Mechanics and Dynamics of Multi-Agent Simulations

AgentDynEx: 调节多智能体模拟的机制与动态

Jenny Ma, Riya Sahni, Karthik Sreedhar, Lydia B. Chilton

机构 * Columbia University(哥伦比亚大学)

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

AI总结 AgentDynEx通过配置矩阵和nudging技术帮助设置多智能体模拟,平衡机制与动态,提升模拟复杂性与动态表现。

Comments 40 pages, 9 figures

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2601.21523 2026-07-07 cs.LG 版本更新 88%

Explicit Credit Assignment through Local Rewards and Dependence Graphs in Multi-Agent Reinforcement Learning

多智能体强化学习中通过局部奖励和依赖图进行显式信用分配

Bang Giang Le, Viet Cuong Ta

机构 * Human-Machine Interaction Laboratory(人机交互实验室)

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

AI总结 研究多智能体强化学习中促进合作的方法,结合全局奖励和局部奖励优点,利用智能体交互图更细粒度识别贡献,减轻局部奖励合作问题,实验表明该方法灵活且优于传统设置。

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2511.13103 2026-07-07 cs.LG cs.MA cs.SY eess.SY 版本更新 88%

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)

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

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2511.02200 2026-07-07 cs.AI 版本更新 88%

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)

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。

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2509.23960 2026-07-07 cs.RO cs.AI 版本更新 88%

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)

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

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2503.20666 2026-07-07 cs.HC cs.CL 版本更新 88%

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)

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

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2602.23056 2026-07-03 cs.AI cs.SY eess.SY 版本更新 88%

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)

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。

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2606.29126 2026-07-02 cs.AI 版本更新 88%

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

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2606.03137 2026-07-02 cs.AI 版本更新 88%

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)

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

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2604.13349 2026-07-02 cs.LG 版本更新 88%

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)

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。

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2605.01133 2026-07-01 cs.CR cs.LG cs.MA 版本更新 88%

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)

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。

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2602.22810 2026-06-24 cs.LG 版本更新 88%

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)

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。

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2510.25850 2026-06-24 cs.RO cs.LG cs.MA 版本更新 88%

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)

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。

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2601.05890 2026-06-23 cs.AI 版本更新 88%

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))

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。

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2507.00875 2026-06-19 cs.CL cs.HC cs.MA 版本更新 88%

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)

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

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2506.14990 2026-06-19 cs.AI 版本更新 88%

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)

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

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2501.17015 2026-06-19 cs.AI cs.MA cs.RO 版本更新 88%

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

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

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2605.25929 2026-06-18 cs.MA cs.LG 版本更新 88%

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)

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

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2510.18085 2026-06-18 cs.RO cs.AI cs.MA 版本更新 88%

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)

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)

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2501.00826 2026-06-17 q-fin.TR cs.AI 版本更新 88%

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)

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。

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2606.01365 2026-06-16 cs.AI 版本更新 88%

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)

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。

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2604.09679 2026-06-16 cs.MA cs.AI 版本更新 88%

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)

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。

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2604.02863 2026-06-16 cs.AI 版本更新 88%

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。

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2602.11510 2026-06-16 cs.AI 版本更新 88%

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)

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

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