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论文提出 Org-Agent，这是一个统一的以约束为中心的推理框架，能够使 LLM 智能体协调来自多个用户的请求，并利用分布在交互过程中的知识，通过依赖图和拓扑调度对任务进行分解。在 MUSES-Bench 和 GroupMemBench 上的实验表明，该框架在跨用户决策和记忆能力方面均有所提升。
MolDesignBench是一个新的基准测试，用于评估基于场景的分子设计中的LLM智能体，包含2000个具有隐式和显式约束的实例，揭示了当前前沿的LLMs成功率较低，尤其是在推理隐式约束和检测不可行性方面。
本文提出了一种神经符号方法，将MaxSAT预言机作为一致性验证器，引导视觉语言模型（VLM）解决数独谜题，从而提高逻辑一致性和求解实例数量。
本文介绍了可满足漂移（satisfiable drift），这是一种多轮推理系统在保持内部逻辑一致性的同时，默默违反先前承诺的故障模式，并主导了矛盾。作者提出了DRIFT-Bench，一个包含816个问题的基准测试，并发现经过修复后，98-100%的残余错误是漂移错误。