👥 多智能体¶

🧠 NeurIPS2025 · 17 篇论文解读

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🔥 高频主题： Agent ×14 · LLM ×3 · 推理 ×2

3D-Agent: Tri-Modal Multi-Agent Collaboration for Scalable 3D Object Annotation: 提出 Tri-MARF 三模态多智能体框架，通过 VLM 标注 Agent（多视角多候选描述）+ 信息聚合 Agent（BERT 聚类 + CLIP 加权 + UCB1 多臂赌博机选择）+ 点云门控 Agent（Uni3D 文本-点云对齐过滤幻觉），实现 CLIPScore 88.7（超越人类标注 82.4）、吞吐量 12k 物体/小时，已标注约 200 万 3D 模型。
Adaptive Coopetition: Leveraging Coarse Verifier Signals for Resilient Multi-Agent LLM Reasoning: 提出 Adaptive Coopetition (AdCo) 框架，利用 UCB 多臂老虎机策略和粗粒度验证器信号，使多个 LLM 智能体在推理过程中自适应地切换协作与竞争模式，在数学推理基准上实现 20% 的相对提升。
Automated Composition of Agents: A Knapsack Approach for Agentic Component Selection: 将 Agent 组件选择问题形式化为在线背包问题，提出 Composer Agent 框架：通过沙盒实测（而非静态语义检索）评估组件真实能力，结合 ZCL 在线算法在预算约束下动态选取最优组件组合，单 Agent 工具选择成功率提升最高 31.6%，多 Agent 子代理选择成功率从 37% 跃升至 87%。
Belief-Calibrated Multi-Agent Consensus Seeking for Complex NLP Tasks: 提出 Belief-Calibrated Consensus Seeking (BCCS) 框架，通过引入信念（belief）校准的共识判断、冲突感知的协作者分配和领导者选择三个模块，让多智能体系统在复杂NLP任务上达成更稳定的共识，在 MATH 和 MMLU 上的困难任务分别提升 2.23% 和 3.95%。
Communicating Plans, Not Percepts: Scalable Multi-Agent Coordination with Embodied World Models: 提出基于轻量世界模型的"意图通信"架构，通过生成并共享未来轨迹计划来实现多智能体协调，在可扩展性和性能上全面超越端到端涌现通信方案。
Debate or Vote: Which Yields Better Decisions in Multi-Agent Large Language Models?: 通过理论和实验证明，多智能体辩论（MAD）的性能提升主要来自多数投票（ensembling）而非辩论本身——辩论过程构成 martingale（期望不变），即辩论不系统性地提升正确率，并基于此理论提出通过偏向正确信号来改进 MAD。
GauDP: Reinventing Multi-Agent Collaboration through Gaussian-Image Synergy in Diffusion Policies: 提出 GauDP，通过从多智能体的去中心化 RGB 观测中构建全局一致的 3D 高斯场，并将高斯属性动态分配回各智能体的局部视角，实现可扩展的、感知增强的多智能体协作模仿学习。
Large Language Models Miss the Multi-Agent Mark: Position paper 通过调研 1400+ 篇论文，系统论证当前 MAS LLMs 在四个维度偏离传统 MAS 基础理论——LLM 缺乏原生社会行为、环境设计以 LLM 为中心、缺少异步协调和标准通信协议、涌现行为缺乏量化，指出该领域有忽视 40 年 MAS 成果而重新发明轮子的风险。
Lessons Learned: A Multi-Agent Framework for Code LLMs to Learn and Improve: 提出 LessonL 框架，使多个小 LLM 智能体通过相互学习的"课程"(lesson)对成功和失败案例进行反思，协同优化代码性能，3 个 7B-14B 模型组合达到 GPT-4o 甚至接近 o3 的代码优化效果。
MASFIN: A Multi-Agent System for Decomposed Financial Reasoning and Forecasting: 提出 MASFIN 多 agent 系统，将金融预测任务分解为多个子任务（宏观分析、行业分析、技术分析、情感分析等），由专门的 LLM agent 协作完成，实现比单一模型更准确和可解释的金融预测。
MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision: MAS-ZERO 是首个推理时自动 MAS 设计框架，通过 meta-agent 迭代设计、批评和改进 MAS 配置（包括任务分解和 sub-MAS 分配），无需验证集和训练，在推理（+16.69%）、编程（+16.66%）和搜索代理（+5.45%）任务上均超越手动和自动 MAS baseline，同时保持 Pareto 最优的准确率-成本权衡。
MedAgentBoard: Benchmarking Multi-Agent Collaboration with Conventional Methods for Diverse Medical Tasks: 提出 MedAgentBoard，一个系统评估多智能体协作、单 LLM 和传统方法在多样化医学任务上表现的综合基准，揭示多智能体协作并不总是优于强单模型或专用传统方法。
MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems: 提出 MetaMind——一个受心理学元认知理论启发的多智能体框架，通过 ToM Agent（心理状态假设生成）、Moral Agent（社会规范约束精炼）和 Response Agent（响应生成与自我验证）三阶段协作，显著提升 LLM 的社会推理能力，在多个社会智能基准上达到 SOTA 并首次接近人类水平。
Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration: 提出"木偶师"(Puppeteer)式多 Agent 协作范式——一个中心化编排器通过 RL 学习在每个推理步骤动态选择激活哪个 Agent，在封闭域和开放域任务上同时提升性能和效率，并发现演化后的拓扑趋向更紧凑的环形结构。
R&D-Agent-Quant: A Multi-Agent Framework for Data-Centric Factors and Model Joint Optimization: 提出 R&D-Agent(Q)，一个数据驱动的多智能体框架，通过五个协作模块（Specification、Synthesis、Implementation、Validation、Analysis）自动化量化策略的因子挖掘与模型创新联合优化，在真实股票市场上以不到 $10 的成本实现约 2× 于传统因子库的年化收益。
The PokeAgent Challenge: Competitive and Long-Context Learning at Scale: 提出 PokéAgent Challenge，一个基于宝可梦对战和RPG速通的双赛道大规模AI基准，通过NeurIPS 2025竞赛验证了专家RL方法远超通用LLM方法，并揭示宝可梦对战衡量的能力与现有49个LLM基准近乎正交。
Thought Communication in Multiagent Collaboration: 提出 ThoughtComm 框架，将多智能体通信形式化为隐变量生成模型，证明了在非参数条件下共享思想和私有思想均可辨识，并通过稀疏正则化自编码器提取潜在思想、经前缀注入回馈给每个智能体，在数学推理任务上相比当前 SOTA 的 Multiagent Finetuning 平均提升 19.06%。