AI Agent

An Agentic AI Framework Overcomes Fundamental Limitations of Large Language Models for Glaucoma Detection from Fundus Photography

一种智能体AI框架克服了大型语言模型在眼底照相青光眼检测中的基本局限

Jalil Jalili, Hossein Taghizad, Anuwat Jiravarnsirikul, Christopher Bowd, Akram Belghith, Raheleh Kafieh, Christopher A. Girkin, Sally L. Baxter, Robert N. Weinreb, Linda M. Zangwill, Mark Christopher

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；function calling(abstract)

AI总结 该研究开发的智能体AI框架整合LLM与专用深度学习工具，提升了眼底照相青光眼检测的准确率、一致性，纠正了仅用LLM的缺陷，具有通用性，或推动医学AI向多智能体系统转变。

When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication

当智能体AI遇上集成感知与通信

Kai Li, Conggai Li, Sarah Ali Siddiqui, Syed Sohail Ahmed, Xin Yuan, Shenghong Li, Wei Ni

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学） 纠错

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

AI总结 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。

Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures

Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG

迈向可信且经济高效的数据集成：从朴素检索增强生成到智能体检索增强生成

Chuangtao Ma, Arijit Khan

机构 * Aalborg University, Denmark（丹麦奥胡斯大学） ； Bowling Green State University, USA（美国布恩威尔州立大学） 纠错

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

AI总结 探讨大语言模型和人工智能智能体在企业数据集成中面临的挑战，介绍从经典RAG到智能体RAG的演变，研究经济高效集成的优化策略，为构建可靠、可解释和可扩展的数据集成系统指明方向。

Comments To Appear in the IEEE Data Engineering Bulletin

Agentic systems for breast cancer treatment recommendations

用于乳腺癌治疗建议的智能体系统

Vinicius Anjos de Almeida, Nícolas Henrique Borges, Leonardo Vicenzi, Helena Kociolek, Sarah Miriã de Castro Rocha, Frederico Nassif Gomes, Júlia Cristina Ferreira Ribeiro, Lucas Emanuel Silva e Oliveira

机构 * Spesia（斯佩西亚） ； Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo（圣保罗大学医学院） ； Laboratory of Artificial Intelligence Applied to Bioinformatics, SEPT, Universidade Federal do Paraná (UFPR)（巴拉那联邦大学人工智能应用于生物信息学实验室，SEPT） ； Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)（巴拉那天主大学） 纠错

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

AI总结 研究评估用于乳腺癌治疗建议的智能体LLM系统，用72个真实临床病例和1147个特定病例量表，比较七种流程，最佳配置全局得分为0.594±0.025，工具使用和智能体自主性影响各异，虽能生成相关建议，但用于无监督临床使用仍不足。

Comments Under peer review. Source code available at: https://github.com/GRUPOMED4U/breast_cancer_agents_paper

Contract-Based Compositional Shielding for Safe Multi-Agent Reinforcement Learning

基于合约的组合屏蔽实现安全多智能体强化学习

Omar Adalat, Edwin Hamel-De le Court, Francesco Belardinelli

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出一种去中心化屏蔽方法，通过合约机制协调智能体局部LTL安全义务，在无集中运行时控制下保证全局安全并优化团队奖励。

Comments Accepted to EUMAS 2026, the 23rd European Conference on Multi-Agent Systems

Agent4cs: A Multi-agent System for Code Summarization in Large Hierarchical Codebases

Agent4cs：面向大型分层代码库的代码摘要多智能体系统

Yongjian Tang, Ezgi Sarikayak, Doruk Tuncel, Jie M. Zhang, Thomas Runkler

机构 * Siemens AG（西门子股份公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Kings College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架Agent4cs，通过自底向上方式对大型代码库进行摘要，包含摘要、关键词提取和质量保证三个智能体，在语义一致性和关键词覆盖率上分别提升8%和38%。

Comments Accepted to the main track of the 23rd European Conference on Multi-Agent Systems (EUMAS 2026)

Low Variance Trust Region Optimization with Independent Actors and Sequential Updates in Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning

低方差信任区域优化：合作多智能体强化学习中的独立参与者与顺序更新

Bang Giang Le, Viet Cuong Ta

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

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

AI总结 针对合作多智能体强化学习中顺序更新导致优势函数方差指数级增长的问题，提出裁剪目标控制优势波动上限，实现亚线性收敛到ε-纳什均衡，并在三个基准测试中优于基线方法。

Journal ref utonomous Agents and Multi-Agent Systems 39.1 (2025): 12

TeachMateGPT: A Multi-Agent Knowledge-Grounded Framework for Pedagogical Assessment Generation from Science Curriculum Materials

TeachMateGPT：面向科学课程材料的多智能体知识基教学评估生成框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, M. F. Mridha, Jubayer Al Mahmud

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿赫桑乌拉科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） 纠错

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

AI总结 TeachMateGPT作为多智能体知识基框架，通过四项改进解决现有RAG系统局限，生成的科学评估题提升了忠实度与相关性，相关数据集经教师评分验证。

CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

CLAIR-Fin：用于跨模态金融问答中声明级验证与自适应辩论的对抗性多智能体框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿萨努拉科技大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 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 本研究提出CLAIR-Fin九智能体框架，针对跨模态金融问答的声明级验证与自适应辩论，在BB-FinQA-X数据集上提升了模型忠实度，且弃权比例合理，优于相关基线方法。

MARC v1: An Open-Source Multi-Agent Framework for Clinical AI Reasoning and Coordination

MARC v1：一个用于临床AI推理与协作的开源多智能体框架

Saisha Shetty, Satvik Tripathi, Austin Lin, Colin Zhao, Theodore Kim, Don Enwerem, Jacinta Arnold, Shahriar Faghani, Tessa S Cook

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

AI总结 该研究提出开源多智能体框架MARC v1，以确定性多智能体编排替代整体式LLM提示用于临床推理，含角色专业化智能体与分解器模块，支持多部署方式，具备模型无关、可解释等特性。

Comments 13 pages, 4 figures

Is Per-Agent Policy Composition Safe? Rethinking Successor-Feature Transfer in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

智能体策略组合是否安全？重新思考合作多智能体强化学习中的后继特征迁移

Zijian Zhao, Sen Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 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 针对多智能体强化学习中独立策略组合不安全的问题，提出MA-USFA分层方法，兼顾策略组合的安全性与灵活性，无需任务适配即可部署。

Social Chain of Thought: A Multi-Agent Architecture Grounded in Medical Differential Diagnosis Methodology

社会思维链：一种基于医学鉴别诊断方法论的多智能体架构

Del Coburn, Scott Sanner, Dan Silver

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

AI总结 本文提出基于医学鉴别诊断方法论的多智能体架构SCoT，通过多轮专家协作提升复杂病例诊断召回率，其优势无法通过单一推理实现。

Comments 14 pages, 9 figures, 6 tables

Robust Multi-Agent Bandits with Heavy-Tailed Rewards and Information Asymmetry

具有重尾奖励和信息不对称的鲁棒多智能体多臂老虎机

Daphne Feng, Ricardo Parada, Lily Jiang, Sophia Yi, William Chang

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

AI总结 该研究针对重尾奖励和信息不对称的多智能体多臂老虎机问题，为三种信息不对称场景开发鲁棒分散式算法，通过实验验证了理论结果并阐明相关权衡。

MARA: Flow-Matching-Guided Multi-Agent Resource Allocation for Computational Resource Efficient Learning

MARA：流匹配引导的多智能体资源分配，用于计算资源高效学习

Hanye Zhao, Muning Wen, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 研究并发任务的离散计算节点分配问题，提出MARA方法，结合条件流匹配与多智能体策略，在三类工作负载下完成任务率优于基准LARA。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables

Social Gym and SPaRTan: Benchmarking and Improving LLM Social Reasoning via Multi-Agent Game Tournaments

Social Gym与SPaRTan：通过多智能体游戏锦标赛对LLM社会推理进行基准测试与改进

Keyu He, Xuhui Zhou, Maarten Sap

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

AI总结 该研究推出Social Gym多智能体社会游戏环境与SPaRTan自博弈反思迁移方法，前者可客观基准测试LLM社会推理，后者可提升GPT-5-mini的弱角色表现，为改进LLM社会推理提供了可复现基础。

Population-Scalable Multi-Agent World Modeling

支持种群规模扩展的多智能体世界建模

Renjie Zhao, Yuxiang Wu, Mingyu Zhang, Jiaxin Li, Sisi Li, Yimin Sheng, Tianxi Tan, Zhenkai Zhang, Jianyi Zhu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 针对多智能体世界模型的种群可扩展性问题，提出无需重训练即可扩展至任意智能体数量的Khora模型，通过解耦世界状态演化与渲染实现跨视图一致性，验证了泛化性并构建了实时交互系统。

Comments Technical report. Project page: https://rhos.ai/research/khora. Online demo: https://ophilus.ai/khora

STEMMA: An Adversarial Multi-Agent Framework for Evaluating Self-Identity Consistency in LLMs

STEMMA：用于评估大语言模型（LLM）自我身份一致性的对抗性多智能体框架

Nuthakki Siva Gopala Krishna, Kanishka Jain

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

AI总结 本研究针对LLM自我身份一致性评估问题，提出对抗性多智能体框架STEMMA，结合手动设计的对抗性提示开展实验，发现多数LLM存在自我表征不一致的问题。

Comments 15 pages

Verication-driven closed-loop multi-agent large language modelframework for code-compliant structural design

验证驱动的闭环多智能体大语言模型框架：面向符合代码规范的结构设计

Jianbin Luo, Weibin Lin, Yiran Lin, Qing Wei, Wei Guo

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

AI总结 本研究提出验证驱动的闭环多智能体LLM框架，通过耦合有限元验证系统与双节点结构提升结构设计的代码合规性，开源基准与脚本，性能提升显著且具可复现性。

Comments 20 pages, 21 figures

When Does Latent Communication Pay? A Causal Audit of Relayed KV Caches in Multi-Agent LLMs

何时潜在通信能发挥作用？多智能体大语言模型中中继键值缓存的因果审计

Jiaming Cheng, Subhransu Das, Rajiv Ramnath

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

AI总结 该研究通过因果审计多智能体LLM的中继KV缓存，发现仅当接收方需要发送方私有信息时，潜在通信才会发挥作用，且不匹配缓存审计是验证潜在想法传输的必要手段。

Learning Sexism Detection Using Multi-Agent Perspectivist Preference Optimization

基于多智能体视角偏好优化的性别歧视检测学习

Hadi Mohammadi, Tina Shahedi, Robert A. Bagheri, Mehdi Dastani, Masoume M. Raeissi

机构 * Utrecht University（乌得勒支大学） ； Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学及研究中心） 纠错

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

AI总结 本研究针对性别歧视检测中标注分歧问题，提出MAP-PO框架，通过聚类标注者并训练对应智能体，结合个体与团队奖励协调智能体，实验验证了聚类训练及团队信号的必要性。

Comments 17 pages, 12 figures, 14 tables. Preprint; under review at EACL 2027 (ACL Rolling Review, August 2026 cycle). Code and data: https://github.com/mohammadi-hadi/MAP-PO

MA-HEAD-Net: Adaptive Rule-Guided Multi-Agent DRL for AoI Minimization in UAV-Assisted Emergency Networks

MA-HEAD-Net：用于无人机辅助应急网络中信息年龄（AoI）最小化的自适应规则引导多智能体深度强化学习框架

Yixin Zhang, Zhuohui Yao, Wenchi Cheng, Walid Saad

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

AI总结 该研究针对异构应急服务的无人机辅助应急通信场景，提出MA-HEAD-Net框架，通过自适应规则引导的多智能体深度强化学习优化联合调度，实现了更低的信息年龄（AoI）与更高的策略形成效率。

Journal ref IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 12, pp. 9962-9978, 2026

Autonomous Repair for Multi-Agent Systems via Monte-Carlo Tree Search

基于蒙特卡洛树搜索的多智能体系统自主修复

Hanxiao Lu, Tianyi Zhang

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

AI总结 该研究提出基于蒙特卡洛树搜索的MARS框架，将多智能体系统修复建模为搜索过程，结合分类学增强评估与诊断引导扩展，在StateMAS基准上性能优于现有方法，且令牌消耗相当。

Comments Under conference review

Adjudicated Captioning: Multi-Agent Alignment Scoring and Consensus-Distilled Beam Arbitration for Strict Zero-Shot Image Captioning

裁决式字幕生成：用于严格零样本图像字幕生成的多智能体对齐评分与共识蒸馏束仲裁

Duy Tran Thanh, Thien-Phuc Doan, Long Nguyen-Vu, Ngo Tan Vu Khanh

机构 * AI Platform OneNexus, OneMount（OneMount AI平台OneNexus） ； School of Electronic Engineering, Soongsil University（崇实大学电子工程学院） ； MoAdata（MoAdata公司） ； University of Economics Ho Chi Minh City (UEH)（胡志明市经济大学） 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 该研究提出裁决式字幕生成多智能体框架，通过多阶段对齐评分与共识蒸馏重排序，在不微调IFCap的情况下，显著提升COCO等数据集的零样本图像字幕生成性能，且可跨数据集迁移。

Open-Source LLM-Driven Formal Verification: A Multi-Agent Pipeline for RTL Repair

开源大语言模型驱动的形式化验证：用于RTL修复的多智能体流水线

Ha Trung Tran

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

AI总结 本文提出将LLM与开源形式化后端结合的多智能体RTL修复流水线，通过反例引导迭代实现RTL修复，经ALU案例及6基准测试验证可行性并分析失效模式。

Comments 6 pages, 3 figures

Toward an Organizational Science of Multi-Agent LLM Systems: Decoupling Who, How, and Which Algorithm

迈向多智能体大语言模型系统的组织科学：解耦谁、如何以及使用哪种算法

Huan Chen, Xiang Song, Jian Jin, Pan Ren, Liang-Jie Zhang

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

AI总结 研究多智能体大语言模型系统中组织、协调与协作协议问题，IMACS 将三者分离，通过对照比较和自适应组织路由学习协议，揭示责任分配位置影响结果，强调组织设计需依模型重新验证或学习。

Comments 8 pages, 2 figures

Multi-Agent Privacy Game in Federated Learning: A Unified Mean-Field View

联邦学习中的多智能体隐私博弈：统一的平均场视角

Kun Zhao, Xu Chen

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

AI总结 研究联邦学习中隐私问题，提出将其表述为平均场隐私博弈的方法，每个客户端通过平均场统计量选隐私预算，该框架能产生可处理均衡，适应异构偏好，继承隐私保证，实验表明其实现隐私 - 效用权衡并提供个性化保证。

TriAgent: Divergence-Aware Multi-Agent Committees for Cost-Efficient Financial Sentiment Analysis

TriAgent：用于成本效益型金融情绪分析的差异感知多智能体委员会

Isabel Xu, Cynthia Xu, Rachel Ren, Cong Guo, Jiacheng Ding

机构 * The Overlake School（奥弗湖学校） ； Edwards Vacuum Inc.（爱德华兹真空公司） ； The University of Memphis（孟菲斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于生产LLM的金融情绪分析成本高问题，提出TriAgent多智能体委员会，按上下文粒度分层，用SDI衡量分歧并路由查询，有批评者平稳期等发现及三个推论，节省成本且效果好。

DS@GT ARC at eRisk 2026: Hybrid Multi-Agent LLM System with Structured Algorithmic Guidance for Conversational Depression Screening

DS@GT在eRisk 2026的ARC：用于对话式抑郁症筛查的具有结构化算法指导的混合多智能体大语言模型系统

Victor Gong, David Guecha

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 介绍DS@GT参加eRisk 2026对话式抑郁症筛查挑战赛，其系统历经三个阶段，最终采用混合配置并添加算法组件。提交三次运行结果，混合运行3表现出色，以低成本超付费基线，验证较弱开源模型经算法监督可与专有模型竞争。

Comments Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF), 19 pages, 5 figures

When Do Multi-Agent Systems Help? An Information Bottleneck Perspective

多智能体系统何时发挥作用？信息瓶颈视角

Wendi Yu, Lianhao Zhou, Xiangjue Dong, Sai Sudarshan Barath, Declan Staunton, Byung-Jun Yoon, Xiaoning Qian, James Caverlee, Shuiwang Ji

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） 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 研究从信息瓶颈视角探讨多智能体系统（MAS）与单智能体系统（SAS）差异，指出MAS优势在有限中继时因压缩权衡产生，由参数β控制，通过实验验证，解释了有限智能体间通信何时有利有害。

MAPS: Modeling Co-Existing Subjective Perspectives and Shared Meaning in Multi-Agent Cognitive Dialogue

MAPS：在多智能体认知对话中建模共存的主观视角和共享意义

Molood Arman, Clément Bonnafous

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

AI总结 研究针对当前AI对话系统问题，提出MAPS框架，通过领域加权配置文件、动态GRU记忆和令牌级注意力，让智能体保持个性化推理并趋向共享意义，在多数据集评估中支持语义对齐且不损主观性，为可解释对话系统发展提供路径。