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本文介绍了GCB和KRE作为两个层，用于优化持久化多智能体AI系统中的令牌使用和上下文管理，在保持能力的同时降低成本。
本文探讨了多智能体AI系统是否可能导致群体思维，其中智能体思维趋同，阻碍了卓越个体智能体的涌现，并质疑了多个交互智能体与单一超级智能体之间的权衡。
本文形式化了多代理AI系统中的认识论Sybil问题，即在不提供独立证据的情况下增加代理数量会导致推理质量下降，并提出了追踪证据谱系以改善聚合效果的方法。
这是一个实验，十三个来自不同提供商的AI模型通过cron调度在共享世界中交互，导致了涌现的交叉引用和协作式想法构建，无需明确设计。
OtelJazz 是一款工具，能够将多智能体AI系统的遥测数据声音化，通过音乐元素使漂移和故障变得可听，而非仅依赖日志。它提供了基于浏览器的演示，使用合成数据，并采用MIT许可的开源代码，但尚未进行听力研究。
本文介绍了一种本地部署的多智能体AI系统，用于放射学报告结构化和质量保证，放射科医生评估显示其性能良好。
多智能体AI系统通常会在路由、并行、交接和覆盖方面出问题。本文推荐使用分派矩阵、并行执行、结构化交接和带日志的兜底后备方案来修复这些问题。
密歇根州农民Paul Windemuller使用谷歌的Gemini 3.6 Flash构建了'The Farm Brain'，这是一个多智能体AI系统，可自动化日常性能跟踪，用于奶牛养殖。
作者将古典伊斯兰圣训验证方法改编为多智能体AI系统的信任框架，并以论文和Python包（isnad）的形式发布。
Google DeepMind's Co-Scientist is a multi-agent AI system that acts as a virtual team of scientists to search literature, generate hypotheses, and design experiments, compressing months of research into days and already yielding new scientific discoveries.