Agent 智能体

技术方向 · 让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向 · 共 4328 条

只展示置信度达到公开门槛且每篇排名前三的主题标签，降低泛化误贴。

8月7日周五 · 20 条

当日发布

正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.MA一手来源研究

多智能体LLM系统中推理时并行的两层视角

该论文提出了一种名为TIPEX的可控执行框架，用于统一多智能体LLM系统中的副本并行和结构并行两种推理时并行级别。实验表明，推理时并行能显著提高准确率并降低端到端延迟，但会增加令牌消耗。进一步分析发现，副本并行和结构并行在不同任务复杂度下具有互补效应，中等难度任务受益最大，而过度的并行策略并不一定带来更好的性能。

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.MA一手来源研究

ASGE-RR：面向动态 AI 代理调用的可修订预留服务图嵌入

arXiv 论文提出 ASGE-RR，一种用于动态 AI 代理调用的在线控制器，通过可修订预留机制保护未来调用所需资源。在 OpenHands 和 GPT Researcher 工作流上评估，相比其他控制器，ASGE-RR 在 WAN 测试平台上可完成多达 10% 更多的工作流价值。研究表明运行时揭示的工作流结构创造了新的网络控制机会。

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.SE一手来源研究

编码代理中恶意技能文件的风险评估研究

该研究针对编码代理中的恶意技能文件提出风险评估方法，通过六种LLM将471个真实shell命令转化为2826个看似良性的技能基准，并评估了Gemini CLI和Qwen Code两个企业级代理，发现Gemini CLI在95.5-96.1%的运行中被利用，Qwen Code在71.6-74.0%中被利用，表明技能接口存在严重安全风险，企业需在采用前进行缓解。

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.AI一手来源研究

SkillTrace：LLM智能体技能复用的多轨迹溯源审计框架

arXiv 论文提出 SkillTrace，一个用于 LLM 智能体技能复用审计的多轨迹溯源框架。该框架提取表达、实现和操作三条轨迹，其中操作轨迹用技能操作图表示，并利用 LLM 辅助提取。在 SkillTrace-Bench 基准上达到 AUROC 0.938 和 F1 0.898，并在 36,446 个技能的真实审计中优于基线方法。

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arXiv cs.CL一手来源研究

模拟器接地大语言模型用于工业因果推理：污水处理决策支持的工具使用、结构化注入与工厂可移植检索

该研究比较了三种将冻结的Qwen2.5-32B-Instruct模型与污水处理模拟器（CCSS-IX）结合的方法：实时模拟器工具调用、结构化参数注入和DRR检索器。在198个因果问题上，三种方法分别达到99.5%、79%和75.8%的准确率，均优于基线RAG的48%。DRR检索器仅110M参数，训练时间约17秒，且能跨工厂迁移，在反事实基准上表现最佳。该机制

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arXiv cs.LG一手来源研究

PPDL：将基于 LLM 的流程作为概率程序

arXiv 论文提出 PPDL，一种用于编程基于 LLM 流程的概率语言，使开发者能够量化并传播整个应用流程中的不确定性，并无需修改流程逻辑即可实验不同的推理扩展技术。实验研究展示了该能力，案例研究构建了一个用于 Rocq 定理证明器的代理。

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arXiv cs.AI一手来源研究

Agentic Nesting：一种新的企业应用集成与服务的多智能体方法论

该论文提出了一种名为 Agentic Nesting 的多智能体协作框架，用于企业应用集成。该框架将现有企业应用封装为自主 AI 智能体，并组织成分层嵌套结构，通过中央编排器进行任务分解和动态调度，提供统一的对话式交互界面。其核心贡献在于提出了“应用即智能体”的集成范式和“对话即集成”的交互理念，以解决传统集成方法（如 ESB、API 网关、RPA）的局限性

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.MA一手来源研究

DoctorAgents：面向小型临床时间数据的智能体AutoML框架

DoctorAgents是一个为小型临床时间序列数据设计的智能体框架，通过专门的LLM智能体（生成、验证、优化）将AutoML从穷举搜索转变为推理驱动的迭代优化。它利用文本梯度下降反向传播自然语言反馈，无需穷举搜索即可进行针对性更新。实验表明，DoctorAgents在多种临床任务上优于现有AutoML基线，并生成更可解释的任务特定表示。

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arXiv cs.MA一手来源研究

F²Agent：面向多模态交易的金融智能体融合范式

arXiv 论文提出 F²Agent，一种用于多模态金融交易的新型智能体范式。它通过分层专业智能体提取模态特定信号，并引入模态感知自适应融合机制和噪声鲁棒一致性正则化，以捕捉跨模态依赖并生成抗噪交易信号。在六种股票和加密货币资产上的实验表明，F²Agent 在多项交易指标上优于 16 个基线，平均年化收益率相对提升超过 20%，在 GOOG 和 TSLA 上

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.SE一手来源研究

WasmMend：基于分歧引导的WebAssembly差异自动修复

WasmMend是首个自动修复Native-Wasm功能差异的系统，通过差分轨迹分析定位分歧函数，并引导LLM代理生成补丁。在真实C/C++项目上，WasmMend的修复率达70.0%，优于基线方法的50.2%和增强方法的54.5%，展示了分歧引导推理在跨平台修复中的价值。