#多智能体

看这篇论文你就知道，不用微调也能高效提取临床症状。Pythia靠多智能体自己写提示词，敏感度0.76、特异度0.95，比传统词典和BERT都稳，还能本地部署。

这篇论文把LLM智能体在狼人杀中的信念和行为拆开审计，发现加信念能让好人胜率从20%提到39%，但行动和信念不太一致，框架本身是个好工具。

GRADE用17B参数在MMLUPro上以一半计算量超基线4.8分，靠四个门控路由动态调深度，很实用。

这篇论文拿多个模型种群跑了几万局游戏，发现换一条规则，事故率能差 58 个百分点，而且匿名化也挡不住针对性消除。做多智能体安全的一定要看。

这个框架在BioASQ 14b比赛里factoid子任务拿了第一，针对不同问题类型用不同推理策略，很实用。

这篇论文提出GaP，把机器人编程的可靠性和模型无关策略的适应性结合起来，在8个变分自动化任务上吊打基线。做机器人任务规划的话值得一看。

运筹学问题用自然语言描述就能自动建模生成代码，OptiAgent在多个基准上SOTA，迭代自纠正机制很靠谱。

蚂蚁和港科大的新框架Skill-MAS，把多智能体经验打包成可复用的元技能，在DeepSeek-V4-Flash上验证有效，做多智能体开发可以看看。

官方一手pandaily@[email protected] (Pandaily)3 个信源在谈原文

Arxiv上发了篇Copewell的论文，搞多智能体群组做心理支持，用情绪模型路由到不同专家AI，还有伦理监督。想了解AI心理健康新架构可以看看。

林业标注太费人力？TreeAgent用专家规则加VLM自动标注偏差，比传统监督学习强还省心。

这篇论文发现LLM聊多了会互相带跑偏，Claude Haiku像个引力源，其他模型会被它影响。

这篇论文提出了 ANTAP，用代数投影代替代理描述做路由，把注入攻击成功率打到了接近零，比传统方法安全太多。

Rhetor能自动生成带实时问答的直播演示，比纯浏览器代理或固定视频强，在Excalidraw上达到100%定位准确率。

想了解多智能体LLM之间怎么互相影响输出？这篇论文给出了可量化框架CAF，还拿DeepSeek和GPT-4o-mini做了实验，能看到图像条件会放大耦合效应。

多智能体容易各说各话？LLawCo让它们自己学会“必要时说话”“等待伙伴”，在PARTNR-Dialog和TDW-MAT上成功率都涨了4-7个百分点，挺实在的。

这篇论文让AI玩三方狼人杀，发现GPT-4.1狼人总犯傻投票出Jester，而DeepSeek学会了装可疑又不露馅。想看看AI怎么玩心眼？读它。

这个实验展示了100多个AI智能体像人类社区一样自发协作、互相监督，甚至发现了验证漏洞。一周将Gemma 4推理速度优化5倍，很酷。

Thomas Wolf@Thom_Wolf3 个信源在谈原文

这篇论文提出了MAGR-BB，用强化学习和分支定界让多智能体目标识别又快又准，Blocksworld上效果拔群。

ASALT这个新方法解决了MARL中状态空间维度不同时知识迁移的难题，实验效果不错，值得做多智能体迁移学习的同学看看。

Sakana AI的Fugu Ultra多智能体系统，3D渲染强到离谱，性能比肩Fable和Mythos，还不用怕出口管制，快去试试。

elvis@omarsar0原文

想用AI帮你从头到尾写论文？PAPERCLAW能自动搜文献、定假设、跑实验、写全文，你还能中途插手改方向。

这篇论文分析了智能体AI在不确定环境中的失败机制，还给出了SCI和DMM实用框架。如果你做AI智能体开发，这些形式化结论值得参考。

这篇论文为你演示了如何用LLM做经济理论研究，重点不是让模型生成答案，而是设计验证流程来确保结果可靠，三种方法对比很清楚。