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FraudSociety 是首个联合建模信息与金融动态的 LLM 智能体仿真系统，用于模拟金融诈骗经济并评估反欺诈干预策略的有效性。
本文提出了交互效应传播（IE-Prop）模型，通过分别学习上游智能体正确与错误时的影响，估计并传播基于大语言模型的多智能体系统中的错误风险。在三种架构和多个基准测试中，该模型的 AUROC 均稳定优于基线方法。
提出一个基于语料库的多智能体LLM系统通信失败分类体系，基于3211条失败轨迹分析发现失败主要源于恢复/校正与共识/决策问题，而非首轮错误，并建议加强分歧处理与少数信号保留。
研究引入重复多边多方多议题谈判框架，考察LLM智能体能否从历史交互中构建信任估计并用于改进后续谈判结果，发现信任感知智能体能在几轮内识别对手，但准确的信任估计并不总能转化为更好的协议，只有在显式引导智能体使用信任时，协议率才显著提升（最高23个百分点），揭示了"信任-协议鸿沟"。
提出 RIVER 框架，将 LLM 多智能体交互分解为原子主张，评估收敛、探索与保留三个信息动态维度，并在 40 个新闻生成案例上比较五种交互策略的信息流动机制。
CEPO 是一个用于多智能体系统提示词优化的通用框架，它将共享的系统级协调与智能体专属的执行提示词分离，在四个领域的 11 项基准测试中，持续提升了四种现有提示词优化器的表现。
DynaFlow 提出了一种框架，使主智能体能够合成可执行工作流以自适应地协调子智能体，在六个基准测试中以 Qwen3.5-27B 为主干模型达到 88.08% 的准确率，较基线提升 10.90 个百分点。
微软AI首席执行官穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）称，其MAI-DxO多智能体诊断系统在《新英格兰医学杂志》（NEJM）复杂病例中正确诊断率达83%，而全科医生仅为36%。该研究发表于《Science》，标志着向"医疗超级智能"迈出了一步。研究显示，大部分性能提升来自GPT-5和GPT-5.5等底层模型，编排层带来的增益相对较小，且主要体现在复杂病例上。
微软声称，根据一项发表在《科学》杂志上的同行评审研究，其由 GPT-5 驱动的多智能体诊断协调系统在诊断疾病时，准确率最高可达人类医生的四倍。该公司表示，在实际部署之前仍需进行临床验证，这是其实现“医疗超级智能”目标的一部分。
一篇关于分布式认知（@distcog）结束隐身模式并获得 Verdict Capital 支持的评论。该项目旨在通过专业化模型网络复现人类的集体智能，同时也引发了人们对于 AI 是否正变得不再分布式的疑问。
一位从业者描述了自己构建的编码工作台：一支 Claude Code 智能体团队自动领取 Jira 工单并实现功能。他讲述了这样一个超现实的时刻——两个人类基本上只是在彼此的 Claude 智能体之间转发消息，随后编码智能体便接管了一切，由此引发思考：在这种工作流中，人类是否还有存在的必要？
该论文提出 Contrastive Attribution Topology Search（CATS），通过 LLM 对比执行轨迹为多智能体系统中的单个智能体分配信用，逐步剪枝弱连接以构建紧凑且安全的团队，在 BigCodeBench 上提升 5.3 个百分点准确率并减少 54% 部署 token，同时在 HotpotQA 下毒测试中成功剔除全部对抗性智能体。
本文提出了一项审计，用于检验经过强化学习训练的大语言模型定价智能体是否确实通过惩罚背叛者来维持合谋。研究发现，经过强化学习训练的小型大语言模型主要学会的是固定规则或威慑策略，而非真正的卡特尔执行机制；仅凭结果指标，无法区分真正的合谋与遵循规则的行为。
VibeGame 是一个框架，能够利用 AI 原生游戏引擎从自然语言提示构建完整的 2D 游戏。该引擎提供帧同步运行时控制，并配备一个八智能体对抗团队，将实现与审查分离。框架引入了一种免训练的自我进化机制，将已接受的项目提炼为可复用组件，在 GameCraft-Bench 子集上超越了其他智能体框架。
Monaco 正在推出 Agent Matrix，这是一个部署多个 AI 智能体协同工作的平台，旨在加速企业营收增长。
本文主张对大语言模型生成的论辩图进行分层验证，将确定性检查、求解器与大语言模型审查相结合。研究表明，大语言模型审查器能较好地检测结构缺陷，但结果不稳定，容易误拒正确的论辩图，且速度慢于精确检查方法。
本文提出了GRSE（群体相对技能演化），这是一种受GRPO启发的方法，通过对比重复执行过程，为协作式LLM团队中的智能体-技能对分配行为信用，从而在HotpotQA和LoCoMo数据集上改进了技能演化效果，优于以往方法。
本文介绍了 ComplianceAgent，它是 COMPASS 多智能体框架中的法律合规子智能体。该智能体利用大语言模型对照法律语料库对文本进行评分，结合纠错重写循环与人工升级机制，并在采用人工标注黄金标准的加拿大与魁北克法律语料库上进行了评估。
M-Plan 是一个闭环多智能体系统框架，融合长期记忆与短期记忆，并结合全局-局部及过去-当前的双重引导，以提升 LLM 智能体在长时程多轮任务中的规划能力，在 ALFWorld、Webshop 和 PDDL 上超越了基线方法。
该论文提出了 MAMath-Bench，一个面向多智能体数学推理的过程感知基准，包含 1003 道跨 11 个数学类别与文本、图像、音频多模态的题目，从答案正确性、推理过程可靠性与对抗扰动鲁棒性三个维度进行评估，并发现多智能体协作并不总能提升最终准确率且易受对抗推理错误影响。