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该arXiv论文提出了用于联邦多智能体系统的协作控制算法，其中包含AI智能体与评审者，应用于网络遥测中的故障检测与原因分析，并通过多时间尺度随机逼近提供收敛性保证。
本文认为，集中式 AI 模型难以应对动态、大规模的问题空间，提出使用轻量级智能体与 stigmergy（痕迹通信）的群体智能作为替代方案。文章涵盖 ACO、PSO、ABC 等算法，指出它们的失效场景，并询问多智能体框架的相关看法。
This paper introduces an experimental protocol to measure open-ended LLM conformity, showing that wrong peer input degrades revision quality and that evaluators are not neutral when shown peer context, highlighting the need for anchor calibration.
本文介绍了CoPlan，一种用于人机协同护理规划的协同智能且可争议的界面，它利用多智能体工作流生成候选干预措施和论点，使人类护理规划者能够在最终计划生成之前检查、质疑和修改建议。该方法在居家养老场景中进行了演示，并为可信赖的人机协同护理规划提供了设计框架。
本文研究了在基于LLM的多智能体系统中，使智能体间关系语义显式化如何充当收敛压力，提高一致性但并不稳定地提升准确性。作者认为，关系先验应被诊断性地、针对具体任务地使用，而非作为默认附加项。
一条推文，表达了对动态代理组织概念的惊叹——自我进化的多智能体系统，其图结构在执行过程中会自我重写。
This paper introduces a permutation-equivariant neural operator that maps spacecraft, target, and debris distributions to collision-aware trajectories for entire swarms in one forward pass, trained with self-supervised physics objectives and adversarial threats. It generalizes zero-shot from 10 to 1,000 spacecraft amid dense debris, matching optimal-control accuracy while reducing proximity.
本文提出MARS，一种基于蒙特卡洛树搜索的多智能体系统自主修复框架，以及StateMAS，一个包含1,310条故障轨迹的基准。实验表明，MARS在修复准确率上 consistently 优于现有方法，且 token 成本相当。
本综述综合了257篇关于智能体AI系统验证的论文，提出了一个涵盖行为、安全、时间、监管和多智能体问题的五维分类法。它指出了时间有效性、运行时证据维护、监管可读性和开放式多智能体保障方面的空白，认为可信赖的部署需要在上下文中验证轨迹。
一篇新的20页论文正式将“图工程”定义为提示工程的替代方案，主张构建智能体图（规划器 → 专家 → 验证器），并针对 LangGraph、DSPy、AutoGen、CrewAI、Prompt Flow 和 Claude Code 进行了评估。
推文重点介绍了经典AI教科书《Artificial Intelligence: A Modern Approach》的第四版，涵盖深度学习、迁移学习、多智能体系统、机器人技术和因果性，并附有亚马逊链接。
本文通过引入CE-CM（一种用于推断任务无关伙伴能力的近似贝叶斯方法）以及考虑人类行为多样性的CE-CM-Div，将临时团队协作扩展到多任务场景。实验表明，该方法在能力估计和对人类伙伴的适应方面均有改进。
本文介绍了Σ-Mem，一种用于基于LLM的多智能体系统的在线可靠性记忆，它跟踪同伴的历史能力表现及同伴之间的关系，通过谱界实现稳定自适应，并通过残差引导、路由和加权投票来改善协调性。
关于在公司使用Hermes框架构建AI智能体团队的第一手报告，详细介绍了实际成果和经验教训。
LangChain 的 Interrupt NYC 大会将于 9 月 24 日举行，Apollo 将分享他们如何使用 LangGraph 将 AI 助手迁移到生产级多智能体系统的经验，此外还有其他行业演讲嘉宾。
提出神经符号词汇发现（NSLD）框架，其中基于LLM的智能体在未知环境中自主为未知视觉指代物开发共享词汇，从而为自主探索任务的部署前规划提供支持。
本文探讨了多智能体系统高效协作所需的语义协调层，并介绍了Outshift推出的“认知互联网”以及开源项目AGNTCY，这些被视为迈向分布式人工超级智能的步骤。
本文提出一个基于伊斯兰圣训科学的框架，用于评估多智能体知识系统中的声明级溯源，包括形式化映射、关系模式、决策矩阵，并在20,000条物理教材声明上进行了评估。
一位实践者分享了关于多代理AI管道常在交接点失败的原因，并提出了验证、上下文控制和日志记录等实践来保持可靠性。