AI Agent

Hypothesis-Disciplined Multi-Agent Automated Formalization of Asymptotic Statistical Theory

假设约束的多智能体自动形式化渐近统计理论

Tingzhou Wei, Zeyu Zheng, Ethan X. Fang, Junwei Lu

机构 * Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计与生物信息学系） ； Department of Mathematical Sciences, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学数学科学系） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计系） 纠错

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

AI总结 提出一种假设约束的多智能体Lean 4形式化流程，通过七个专业角色协调工作，实现渐近统计理论中参数和半参数模型的形式化，确保公理干净且忠实于原文。

AgentFinVQA: A Deployable Multi-Agent Pipeline for Auditable Financial Chart QA

AgentFinVQA：一种可部署的多智能体管道用于可审计的金融图表问答

Aravind Narayanan, Shaina Raza

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出多智能体管道AgentFinVQA，通过分解查询步骤并记录可追溯的模型评估包，在金融图表问答中实现可审计性与本地部署，在FinMME上提升准确率7.68个百分点。

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

Knowledge-Based Zero-Replay Debugging of Multi-Agent LLM Traces

基于知识的无重放多智能体LLM轨迹调试

Dong Ho Kang, Hyeonjeong Cha, Daein Weon

机构 * ustechlab.com（ustechlab） 纠错

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

AI总结 提出一种知识图谱驱动的无重放预测方法，通过结构化事件知识图谱和轻量级预测器，在不执行重放的情况下定位高影响事件，将轨迹定位召回率从0.73提升至0.93。

Comments 21 pages, 1 figure, 6 tables. Submitted to Knowledge-Based Systems

Divide and Cooperate: Role-Decomposed Multi-Agent LLM Training with Cross-Agent Learning Signals

分工与合作：基于跨智能体学习信号的角色分解多智能体LLM训练

Jaewan Park, Solbee Cho, Jay-Yoon Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 提出DAC框架，将多步推理分解为搜索和生成两个子任务，分别由专用智能体处理，并通过跨智能体学习信号解决信用分配问题，在QA基准上超越全参数微调的单体模型。

Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation

思想与言语解耦：基于知识反事实推理的鲁棒多智能体辩论

Jakub Masłowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出知识反事实推理（KG-CFR）双阶段架构，通过私有规划缓冲与公共执行层分离，在动态资源分配环境下将扰动后论证质量从0.694提升至0.822，并减少语义循环。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

Benchmarking Open-Ended Multi-Agent Coordination in Language Agents

开放式多智能体协作在语言智能体中的基准测试

Kale-ab Abebe Tessera, Andras Szecsenyi, Cameron Barker, Alexander Rutherford, Davide Paglieri, Aidan Scannell, Henry Gouk, Elliot J. Crowley, Tim Rocktäschel, Amos Storkey

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出基于JAX的开放式多智能体协作基准Alem，评估13种现代LLM在长时生存世界中的零样本协作能力，发现协调能力是前沿LLM智能体的独立瓶颈。

Comments 42 pages, preprint

Traceable Multi-Agent System for Knowledge-Based Forecasting

用于基于知识的预测的可追踪多智能体系统

Junhyeok Kang, Sangjun Han, Hyeokjun Choe, Soonyoung Lee

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

AI总结 本文提出可追踪多智能体预测演示系统TraceMAS，通过两类因果环图关联证据与预测，在原油价格预测中验证其可让自主智能体兼顾灵活性与过程可检查性。

Comments Accepted at KDD 2026 Workshop on Enterprise AI Agents (Oral)

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts

DeepRoot: 一个基于知识图谱协调的多智能体系统，用于历史医学文本的治疗推理

Zijian Carl Ma, Sean J. Wang, Sijbren Kramer, Li Erran Li

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepRoot多智能体系统，通过联合构建和利用验证知识图谱，将接地与推理分离并组合，从历史医学文本中恢复药物-疾病治疗关系，显著优于基线LLM和工具调用LLM。

Journal ref ICML 2026 GenBio; ACM CAIS 2026 Workshop AI Agents for Discovery in the Wild

Auditing Emergent LLM-Agent Collaboration through Cooperation-Obligation Coupling

通过合作-义务耦合对大语言模型智能体（LLM-agent）的涌现协作进行审计

Zuyuan Zhang, Hanqing Yang, Carlee Joe-Wong, Tian Lan

专题命中 多智能体 ：agent(title,title_cn)

AI总结 针对LLM-agent协作审计的可审计性缺口，本文提出iCORE表示方法，建立合作-义务耦合审计框架，实验验证其可准确检测缺陷并显著提升轨迹与终端性能。

Multi-Agent Robotic Control with Onboard Vision-Language Models

基于机载视觉语言模型的多智能体机器人控制

Kajetan Rachwał, Maciej Majek, Bartłomiej Boczek, Jakub Matejczyk, Dominik Matejkowski, Adam Dąbrowski, Tim Seyde, Alexander Amini, Maria Ganzha

机构 * Faculty of Mathematics and Information Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学数学与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型用于机器人控制的挑战，提出多智能体系统架构，在机载硬件部署智能体，用紧凑型VLMs并经微调及新型编排智能体，经硬件在环模拟验证，证明该机载架构可行高效，有实际应用潜力且模拟环境已开源。

Comments 6 pages, 2 figures, accepted to 24th International Conference on Practical applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS'26)

Envisioning Sensemaking in Multi-Human, Multi-Agent Collaborative Knowledge Work

设想多人类、多智能体协作知识工作中的意义建构

Zhitong Guan, Soo Young Rieh

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

AI总结 探讨生成式AI如何重塑协作知识工作中的意义建构，提出五项设计原则及一个动态共享表征工作空间框架，支持人类与AI代理共同构建可协商的知识。

Comments This is the Author's Accepted Manuscript version of the article: Guan, Z., \& Rieh, S. Y. (2026). Envisioning Sensemaking in Multi-Human, Multi-Agent Collaborative Knowledge Work. Accepted for publication in \textit{Sensemaking @ CHI 2026}

A Multi-Agent Platform for Automated Enterprise Analytics and Insight Generation

用于自动化企业分析与洞察生成的多智能体平台

Manoj N M, Vijayakrishna S, Manjunath Srinivas, Rohit Pahan

机构 * Rakuten India Enterprise Private Limited（乐天印度企业私人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于CrewAI的多智能体框架，含五个专业智能体，经300个测试用例验证，功能准确率95.3%，较单智能体基线提升显著，可用于自动化企业分析与洞察生成。

Multi-Agent AI System for Radiology Report Structuring and Quality Assurance with Independent Radiologist Evaluation

用于放射科报告结构化与质量保证的多智能体AI系统：独立放射科医师评估

Iryna Hartsock, Cesar Lam, Christopher Otteni, Aliya Qayyum, Robert Gatenby, Cyrillo Araujo, Ghulam Rasool

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

AI总结 本研究开发了一款本地部署的多智能体AI系统，可实现放射科报告结构化与质量保证，经独立放射科医师评估，该系统表现良好，或有助于放射科报告标准化。

Comments 14 pages, 2 figures, 4 tables

Semantic Uncertainty-Guided Orchestration in Hierarchical Multi-Agent Systems

分层多智能体系统中基于语义不确定性的协调策略

John Knowlton, Aritra Guha, Risto Miikkulainen

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室） ； Cognizant AI Lab（高知特人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出HASSUM框架，利用语义熵和密度估计不确定性实现多智能体自适应协调，在StrategyQA等基准上验证其可提升复杂推理任务的可靠性。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables

Learning Agent Execution for KV-Cache Management in Agentic Serving

面向智能体服务的KV缓存管理的智能体执行学习

Rui Zhang, Chaeeun Kim, Shaoting Feng, Kuntai Du, Yuhan Liu, Yi Zhong, Cheng-Wei Ching, Junchen Jiang, Liting Hu

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体LLM服务中KV缓存复用不足的问题，提出CacheScout，通过在线学习智能体执行转换优化缓存管理，显著提升缓存命中率、降低延迟并提高吞吐量。

Reconcile Once, Write Anytime: A Trust-Tiered Librarian and a Multi-Agent Writer for Drift-Free, Point-in-Time Research

一次对账，随时撰写：用于无漂移、时点研究的信任分层图书馆与多智能体撰写器

Xing Zhang, Yanwei Cui, Guanghui Wang, Peiyang He

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

AI总结 该研究提出双层智能体系统，通过信任分层图书馆与多智能体撰写器分离知识库与报告撰写，消除报告矛盾与漂移，实验验证其在多指标、多场景下的有效性与效率优势。

NeuroRefiner: Morphology-Aware Multi-Agent Refinement for 3D Fluorescence Microscopy Neuron Segmentation

NeuroRefiner：面向3D荧光显微镜神经元分割的形态感知多智能体细化方法

Haiyang Yan, Jinyue Guo, Yanchao Zhang, Bingqing Wang, Zhenchen Li, Jing Liu, Jiazheng Liu, Linlin Li, Hua Han

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 针对3D荧光显微镜神经元分割的拓扑与细节保留难题，本文提出NeuroRefiner多智能体系统结合TopoRefineNet工具，在多数据集上实现优于现有方法的分割性能，ZBFWB数据集F1分数提升3.02%。

Comments Accept by ECCV 2026

IDRAAK: From Multi-Agent NLP to Few-Shot Prompting for Semantic Drift Detection in Technical Requirements

IDRAAK：从多智能体自然语言处理到用于技术需求语义漂移检测的少样本提示

Shiva Ahir

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

AI总结 IDRAAK是基于语义需求表示的可解释框架，通过含6个少样本示例的LLM单次调用检测技术需求语义漂移，性能优于多种替代方案，证明少样本提示是高效替代方法。

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

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

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

Multi-agent discovery of practical quantum LDPC codes

多智能体发现实用量子低密度奇偶校验码

Dongheng Qian, Tianyi Li

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

AI总结 该研究开发多智能体框架，在块长不超过400、总重量不超过10的二元CSS码范围内，发现了多种高性能实用量子LDPC码，为实验评估提供了硬件相关候选。

Comments 20 pages, 3 figures

A Multi-Agent Framework for Automated Coarse-Grained Molecular Dynamics of Polymers

用于聚合物自动化粗粒度分子动力学的多智能体框架

Joohee Choi, Junhyeong Lee, Seunghwa Ryu

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院（KAIST）） 纠错

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

AI总结 本文提出CGMas多智能体框架，可自动完成聚合物粗粒度分子动力学的拓扑构建等全流程，完成27项任务，22项密度匹配度在5%内，模拟时间大幅缩短，确立了智能体式LLM用于聚合物粗粒化的可行性。

Search-Aided Joint Agent-Environment Reinforcement Learning for Robust Lifelong Multi-Agent Path Finding with Rotations

用于带旋转的鲁棒终身多智能体路径规划的搜索辅助联合智能体-环境强化学习

He Jiang, Jingtian Yan, Yulun Zhang, Yimin Tang, Tanishq Duhan, Rishi Veerapaneni, Guillaume Sartoretti, Jiaoyang Li

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

AI总结 针对带旋转约束的鲁棒终身多智能体路径规划难题，提出搜索辅助联合强化学习方法，通过结合Causal PIBT与联合优化智能体-环境策略，在高密度地图及混合现实仓库环境中取得显著性能提升。

Multi-Agent Reinforcement Learning for Online Traffic Scheduling in Time-Sensitive Application

面向时间敏感型应用的在线流量调度的多智能体强化学习

Marcos Carvalho, Fatih Temiz, Shavbo Salehi, Melike Erol-Kantarci, Daniel F. Macedo

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

AI总结 针对动态XR驱动的MEC场景中TSN调度的挑战，本文提出基于HAPPO算法的MARL框架，将各TSN队列建模为自主智能体，可降低平均帧等待时间最多26.8%、最坏情况延迟约16.8%。

OrchestraBench: Evaluating Multi-Agent Orchestration Failure Modes, Recovery, and Decomposition Quality

OrchestraBench：评估多智能体编排的故障模式、恢复能力与分解质量

Yidian Chen, Yingzi Gu, Natan Vidra, Spurthi Setty, Sharon Zheng

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

AI总结 OrchestraBench 是评估多智能体编排故障模式、恢复能力与分解质量的基准，通过可控故障注入揭示了不同路由策略、智能体模式的故障处理差异及级联规律。

Comments 8 pages, 4 figures

AdaptAgent: A Multi-agent, Domain-Guided Reasoning Framework for Code Adaptation

AdaptAgent：一种用于代码适配的多智能体、领域引导推理框架

Xiaokai Rong, Hridya Dhulipala, Aashish Yadavally, Tien N. Nguyen

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

AI总结 本研究提出AdaptAgent框架，通过分工的多智能体实现代码适配，在真实数据集上的语义正确性优于强基线，各智能体对适配效果均有重要作用。

TumorBoard: Evidence-Grounded Multi-Agent Decision Support for Longitudinal Neuro-Oncology

TumorBoard：基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

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

AI总结 TumorBoard是基于证据的多智能体纵向神经肿瘤学决策支持系统，经360例基准测试，其性能优于现有基线，安全管控模块可有效降低有害建议比例。

Adversarial Stress Testing of Role-Playing Language Agents using Multi-Agent Evaluation

基于多智能体评估的角色扮演语言智能体的对抗性压力测试

Saqib Shouqi, Abdullah Nazly, Januki Wanniarachchi, Ravisha De Alwis

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

AI总结 本研究提出模块化多智能体平台，通过多轮对话对角色扮演语言智能体开展对抗性压力测试，揭示单策略测试无法发现的故障模式，相关成果作为开源平台发布以支持AI安全。

Comments 8 pages, 1 figure, 7 tables; accepted and presented at ADScAI Conference 2026, University of Moratuwa, Sri Lanka

AI Agent Economics: Can Autonomous Economic Behavior Emerge among AI Agents under Minimal External Conditions?

智能体经济学：在 minimal 外部条件下，AI 智能体间能否涌现出自发的经济行为？

Lingyun Zhang, Shang Shang

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

AI总结 该研究探究在无预设策略的情况下，AI 智能体能否涌现经济关系，通过两阶段框架在 GPT 和 DeepSeek 的六智能体世界验证，发现组织源于可执行权利与资源后果，为智能体机制治理审计提供依据。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables

SKIMIX: Multi-Agent Harness-Time Scaling with Skill Mixture for Dynamic Harness Engineering

SKIMIX：面向动态 harness 工程的技能混合多智能体 harness 时间缩放方法

Jia Luo

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

AI总结 SKIMIX 是一种多智能体框架，结合技能检索、抗稀释路由等技术，在六个推理基准上提升开放式数学推理能力，为可扩展智能体设计提供了任务特性相关的实用指导。