AI Agent

Distributed primal-dual algorithm for constrained multi-agent reinforcement learning under coupled policies

耦合策略下约束多智能体强化学习的分布式原始对偶算法

Pengcheng Dai, He Wang, Dongming Wang, Wenwu Yu

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

AI总结 研究耦合环境下的约束多智能体强化学习，针对现有方法不足，提出智能体采用依赖邻居状态和参数的耦合策略及分布式可扩展原始对偶算法，证明算法收敛性，仿真验证其优于现有算法。

Multi-Agent Reinforcement Learning for SLA-Aware Network Slicing in UAV-Enabled MEC

用于无人机支持的MEC中基于SLA感知的网络切片的多智能体强化学习

Mohammad Farhoudi, Zeinab Sasan, Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

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

AI总结 研究无人机支持的MEC中保证SLA稳定性的问题，提出预测性多智能体强化学习框架，通过协调轨迹控制和资源分配维持SLA稳定，设计奖励函数，用MAPPO训练智能体，模拟表明该框架能显著提升SLA稳定性且保持性能优势。

MAGS-SLAM: Monocular Multi-Agent Gaussian Splatting SLAM for Geometrically and Photometrically Consistent Reconstruction

MAGS-SLAM：单目多智能体高斯点云SLAM用于几何和光度一致的重建

Zhihao Cao, Qi Shao, Shuhao Zhai, Jing Zhang, Anh Nguyen, Hesheng Wang, Baoru Huang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Macau（澳门大学） ； University of Ottawa（多伦多大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 MAGS-SLAM通过单目视觉实现多智能体高斯点云SLAM，无需RGB-D传感器即可完成几何和光度一致的场景重建，实验表明其跟踪精度和渲染质量可与现有RGB-D方法媲美。

QuantHarness: Price-Driven Multi-Agent LLMs for High-Frequency Trading

QuantHarness：用于高频交易的价格驱动多智能体大语言模型

Fei Xiong, Xiang Zhang, Aosong Feng, Siqi Sun, Chenyu You

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

AI总结 研究针对高频交易需求，引入QuantHarness多智能体LLM框架，将交易分解为四个智能体，利用结构化信号与LLM推理结合，经多金融工具实验验证，该框架在多指标上优于基线方法，为高频金融市场实时决策提供可行路径。

Effect of Graph Gluing on Consensus in Networked Multi-Agent Systems

图粘合对网络多智能体系统共识的影响

Rohollah Moghadam, Santosh Kandel

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

AI总结 研究图粘合操作对多智能体网络系统性能的影响，分析连接策略与代数连通性之间的关系，通过仿真验证理论成果。

Learning Latency-Aware Orchestration for Multi-Agent Systems

学习多智能体系统的延迟感知编排

Xi Shi, Mengxin Zheng, Qian Lou

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

AI总结 针对多智能体系统推理延迟高的问题，提出延迟感知多智能体系统（LAMaS）。训练时通过约束优化学习延迟感知执行图，推理时用轻量级控制器补充。实验显示其在降低端到端延迟超50%的同时保持精度，且具模块化可移植性。

Comments This submission was intended to be an updated version of arXiv:2601.10560. Any subsequent updates will appear there

Dynamic Multi-Agent Pickup and Delivery in Robotic Cellular Warehousing Systems

机器人化仓储系统中的动态多智能体取送货

Cheng Ren, Ming Li, Xinping Guan, George Q. Huang

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（工业与系统工程系，香港理工大学） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对订单内部SKU动态追加的仓库场景，首次形式化动态多智能体取送货问题，提出两种基于令牌传递的事件触发在线重规划算法，显著降低订单流时间。

DeliCIR: Memory-Guided Test-Time Deliberation via Multi-Agent Collaboration for Composed Image Retrieval

DeliCIR: 用于组合图像检索的深思型测试时进化分层多智能体

Xingtian Pei, Yukun Song, Changwei Wang, Shunpeng Chen, Rongtao Xu, Shengpeng Xu, Shibiao Xu

机构 * Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算机网络与信息安全部重点实验室，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超算中心），青岛科技大学（山东科学院）） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Mohamed bin Zayed University（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出一种分层感知-深思框架PDF，通过分层多智能体架构、意图路由管理器、决策管理器及锦标赛式测试时缩放策略，实现经验自进化与测试时缩放定律在组合图像检索中的首次应用，在三个基准数据集上达到最优性能。

Comments 10 pages, 3 figures,4 tables

A hierarchical memory architecture overcomes context limits in long-horizon multi-agent computational modeling

分层内存架构克服长期多智能体计算建模中的上下文限制

Shivendra G. Tewari, Holly Kimko

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

AI总结 研究针对大语言模型在长期多智能体计算建模中因无状态架构受限的问题，提出Ensemble QSP多智能体框架，其分层内存架构可保持上下文稳定，经测试能自主进行药代动力学 - 药效学模型选择，提升参数恢复能力，且架构与领域无关。

Comments 19 pages, 4 figures, 2 tables. Preprint submitted for publication

An Agent-Centric Dynamical Systems Perspective on Multi-Agent Reinforcement Learning

基于智能体中心动力系统视角的多智能体强化学习

James Rudd-Jones, María Pérez-Ortiz, Mirco Musolesi

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

AI总结 提出将多智能体强化学习训练建模为耦合随机动力系统，利用动力系统理论分析智能体行为的稳定性和敏感性，以应对随机性挑战。

Real-time adaptive quantum error correction by model-free multi-agent learning

通过无模型多智能体学习实现实时自适应量子纠错

Manuel Guatto, Francesco Preti, Michael Schilling, Tommaso Calarco, Francisco Andrés Cárdenas-López, Felix Motzoi

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

AI总结 研究针对现实硬件中错误通道随时间漂移的问题，提出将量子纠错分为离线码发现和在线自适应的统一框架，利用多智能体强化学习和BRAVE实现“发现一次，持续适应”策略，有效降低逻辑不忠实度并扩展噪声鲁棒性。

MAR3: Multi-Agent Recognition, Reasoning, and Reflection for Reference Audio-Visual Segmentation

MAR3：多智能体识别、推理与反思用于参考音频视觉分割

Yuan Zhao, Zhenqi Jia, Yongqiang Zhang

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

AI总结 本文提出MAR3框架，通过多智能体机制解决参考音频视觉分割中的表达难度识别、模态主导性分析及反思学习问题，提升分割精度。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Recursive Multi-Agent Trading System: Iterative Optimized Portfolio Strategy Under Geopolitical Uncertainty

递归多智能体交易系统：地缘政治不确定性下的迭代优化投资组合策略

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

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

AI总结 提出递归多智能体交易系统（RMATS），通过递归管理器代理协调四个专业代理（情绪、报告、分析和风险），在561个交易日和24个资产的多类资产上实现最大回撤9.62%，低于MVO和FinBERT情绪，并在5个地缘政治压力情景中的3个中表现出最低事件期回撤，证明其作为风险控制导向架构的有效性。

Cost and Accuracy of Long-Term Memory in Distributed Multi-Agent Systems Based on Large Language Models

基于大语言模型的分布式多智能体系统中长期记忆的成本与准确性

Benedict Wolff, Jacopo Bennati

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

AI总结 针对分布式多智能体系统中长期记忆的成本与准确性评估空白，构建独立可复现测试平台，比较多种架构并发现检索不完整是准确率差距主因，RAG基线以更低总拥有成本达到高准确率。

Comments Copyright IEEE 2026. Manuscript accepted at IEEE COMPSAC 2026. Not for redistribution. Published version: https://doi.org/10.1109/XXXXXX

JustAct: A Framework for Auditable Multi-Agent Systems Regulated by Inter-Organisational Policies

JustAct：一个由组织间政策监管的可审计多智能体系统框架

Christopher A. Esterhuyse, Tim Müller, L. Thomas van Binsbergen

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

AI总结 研究跨越组织边界的开放多智能体系统中行动受复杂政策监管的问题，提出JustAct框架，智能体可凭动态政策信息证明行动合理，通过特定语言和系统的实例及案例研究展示评估该框架。

Sparse Sensor Placement in Multi-Agent Reinforcement Learning Control of Rayleigh-Bénard Convection

瑞利-贝纳德对流的多智能体强化学习控制中的稀疏传感器布置

Jan Stenner, Hans Harder, Sebastian Peitz

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

AI总结 本文通过多智能体强化学习，结合分组正则化蒸馏方法，实现瑞利-贝纳德对流控制中的稀疏传感器布置，在保持控制性能的同时大幅减少传感器数量。

Comments 28 pages, 11 figures, 1 table

A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models

基于物理的多智能体动力学世界模型基准

Nuo Chen, Lulin Liu, Zihao Li, Ziyao Zeng, Zihao Zhu, Wenyan Cong, Junyuan Hong, Yunhao Yang, Zhengzhong Tu, Yan Wang, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Zhangyang Wang, Yang Zhou, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Marquette University（马奎特大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出CrashTwin框架，通过多智能体碰撞场景数据集和校准无关重建流程，从时空一致性、动量与动能守恒、世界动力学完整性三个维度评估世界模型的物理可信度。

Comments 34 pages, 9 figures, 12 tables

The Axiom of Consent: Friction Dynamics in Multi-Agent Coordination

同意公理：多智能体协调中的摩擦动力学

Murad Farzulla

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

AI总结 提出一个基于同意公理的协调摩擦形式化框架，定义核心三元组（对齐、利益、熵）和摩擦泛函，并通过多智能体强化学习实验发现线性对齐依赖被U型关系证伪，进而提出二次型改进。

Comments 94 pages; includes machine-checked Lean 4 proofs. v2: empirical-companion references reconciled to the companion's final findings; the MARL factorial appendix is split out to the companion paper; several formal statements corrected and honestly scoped; reference list repaired

ECTraj: Enhanced Consistency Training for Multi-Agent Trajectory Prediction

增强多智能体轨迹预测的一致性模型

Alen Mrdovic, Qingze, Liu, Danrui Li, Mathew Schwartz, Kaidong Hu, Sejong Yoon, Mubbasir Kapadia, Vladimir Pavlovic

机构 * Rutgers University - New Brunswick（罗格斯大学-新不伦瑞克分校） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The College of New Jersey（新泽西学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ECTraj，通过改进训练和条件生成方法，提升多智能体轨迹预测的一致性模型性能，实现更快推理和更准确预测，建立新的基准。

LitMOF: An LLM Multi-Agent for Literature-Validated Metal-Organic Frameworks Database Correction and Expansion

LitMOF：用于文献验证的金属有机框架数据库校正与扩展的LLM多智能体系统

Honghui Kim, Dohoon Kim, Jihan Kim

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

AI总结 提出LitMOF框架，利用大语言模型多智能体从原始文献验证并修复MOF数据库中的结构错误，成功修复9227个无效条目并发现8771个新MOF，通过直接空气捕获案例证明结构错误严重影响材料筛选可靠性。

QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception

QuantV2X：一种用于协同感知的全量化多智能体系统

Seth Z. Zhao, Huizhi Zhang, Zhaowei Li, Juntong Peng, Anthony Chui, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Hao Xiang, Zhiyu Huang, Fujia Wang, Ran Tian, Chenfeng Xu, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NCSU（北卡罗来纳州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出首个全量化多智能体系统QuantV2X，通过端到端量化策略同时降低计算负载和传输带宽，在低比特约束下达到与全精度相当的精度，并显著降低延迟、提升mAP30。

Comments ECCV 2026

Multi-Agent LLM Governance for Safe Two-Timescale Reinforcement Learning in SDN-IoT Defense

多智能体LLM治理：SDN-IoT防御中安全的两时间尺度强化学习

Saeid Jamshidi, Negar Shahabi, Foutse Khomh, Carol Fung, Mohammad Hamdaqa

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

AI总结 提出两时间尺度SDN-IoT防御方案，快时间尺度使用PPO智能体进行控制器感知的缓解，慢时间尺度使用多智能体LLM治理引擎生成可审计的策略更新，在保证安全约束下提升防御性能。

Policy Gradient with Self-Attention for Model-Free Distributed Nonlinear Multi-Agent Games

基于自注意力的策略梯度用于无模型分布式非线性多智能体博弈

Eduardo Sebastián, Maitrayee Keskar, Eeman Iqbal, Eduardo Montijano, Carlos Sagüés, Nikolay Atanasov

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（电气与计算机工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； RoPeRt group, at DIIS - I3A, Universidad de Zaragoza（RoPeRt组，DIIS - I3A，阿拉贡大学） 纠错

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

AI总结 提出一种分布式策略结构，通过策略梯度学习，利用自注意力层处理时变通信拓扑，解决无模型非线性多智能体博弈问题，在多种场景中表现优异。

Comments The paper has been accepted and will be presented at IEEE/RSJ IROS 2026

M2HRI: An LLM-Driven Multimodal Multi-Agent Framework for Personalized Human-Robot Interaction

M2HRI：一种LLM驱动的多模态多智能体框架，用于个性化人机交互

Shaid Hasan, Breenice Lee, Sujan Sarker, Tariq Iqbal

机构 * 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)

AI总结 提出M2HRI框架，通过个性、长期记忆和情境化协调机制赋予每个机器人独特身份，实验表明该方法能提升交互自然性和协调性。

Modeling U.S. Attitudes Toward China via an Event-Steered Multi-Agent Simulator

通过事件驱动的多智能体模拟器建模美国对华态度

Chenxu Zhu, Hantao Yao, Wu Liu, Junbo Guo, Yongdong Zhang

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

AI总结 提出事件驱动多智能体模拟器（ES-MAS），利用CURE数据集和双流数据集成引擎（DSDIE）及新闻驱动动态交互模块（NDDI），模拟美国对华舆论的动态演化，实验表明优于现有模型。

Auction-Based Responsibility Allocation for Scalable Decentralized Safety Filters in Cooperative Multi-Agent Collision Avoidance

基于拍卖的责任分配用于可扩展的去中心化安全滤波器在多智能体协同避碰中

Johannes Autenrieb, Mark Spiller

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

AI总结 提出基于高阶控制屏障函数和拍卖责任分配的可扩展去中心化安全滤波器，通过非对称分配约束减少计算负荷，实现多智能体协同避碰。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted for presentation at the IFAC World Congress 2026

Epistemic Gain, Aleatoric Cost: Uncertainty Decomposition in Multi-Agent Debate for Math Reasoning

认知增益，偶然成本：多智能体辩论中的不确定性分解用于数学推理

Dan Qiao, Binbin Chen, Fengyu Cai, Jianlong Chen, Wenhao Li, Fuxin Jiang, Zuzhi Chen, Hongyuan Zha, Tieying Zhang, Baoxiang Wang

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

AI总结 本文提出贝叶斯不确定性分析框架，将多智能体辩论中的预测不确定性分解为认知不确定性和偶然不确定性，并设计不确定性引导的多智能体强化学习算法，在控制偶然成本的同时提升认知增益，从而提高推理准确性和辩论效率。

Comments ICML2026

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

ROSA: 多模式交通中基于多智能体轨迹预测的环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 提出ROSA系统，结合Transformer多智能体轨迹预测与协调速度引导，提升环岛多模式混合交通的效率与安全，预测精度优于前人工作。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2025 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Distributed Omniscient Observers for Multi-Agent Systems: Design and Applications

多智能体系统的分布式全知观测器：设计与应用

Ganghui Cao, Xunyuan Yin

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

AI总结 针对异构和同构线性多智能体系统，提出基于局部输入输出信息的分布式全知观测器，使每个智能体正确估计所有智能体状态，无需全局通信图知识，应用于分布式纳什均衡求解和人工蜂群社会行为模拟。

Maris: A Formally Verifiable Privacy Policy Enforcement Paradigm for Multi-Agent Collaboration Systems

Maris：一种用于多智能体协作系统的形式化可验证隐私策略执行范式

Jian Cui, Zichuan Li, Chi Wang, Luyi Xing, Xiaojing Liao

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

AI总结 针对多智能体协作系统（MACS）中敏感数据泄露风险，提出一种基于引用监视器的隐私增强开发范式Maris，通过嵌入消息流控制机制实现细粒度数据保护，并在AutoGen和LangChain框架中实现，实验表明其能有效缓解数据泄露威胁且保持高任务成功率。