09:20
arXiv: DeepSeek@Zewen Liu
推荐理由：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。
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6月30日
09:20
论文提出Contagion Tensor框架，量化多智能体LLM输出分布间的耦合。基于该张量定义Coupling Amplification Factor (CAF)，形式为CAF=E[T_condition]/E[T_baseline]，提供无单位基线比较。在2x2x2块正交仿真中，图像条件超线性效应(CAF=1.40)在禁用图像扰动模块后降为亚线性(CAF=0.87)。真实API实验：DeepSeek-Chat (R=30)和GPT-4o-mini (R=15,真实视觉)在统一人格下文本通信CAF≈1.0，多样人格导致收敛(CAF=0.88)。GPT-4o-mini内对比：C3 (文本) CAF=1.02 vs. C5(真实视觉,R=30) CAF=1.72，验证仿真预测。
6月29日
13:51
13:51
Together AI@togethercompute
Together AI@togethercompute推荐理由：想知道多智能体怎么一起搞科研、怎么评估数据科学智能体？James Zou 分享了两个新基准，很实用。
10:09
10:09
arXiv cs.AI@Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian
推荐理由：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。
10:06
10:06
arXiv: DeepSeek@Avni Mittal
推荐理由：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。
6月27日
13:15
13:15Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）
精选
推荐理由：Andrew Nesbitt虚构了一个AI安全事件：两个审查代理死循环争论，烧掉4万多美元推理费，还给股价整涨了6%。讽刺又真实。
6月25日
21:45
21:45
Thomas Wolf@Thom_Wolf
Thomas Wolf@Thom_Wolf推荐理由：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。
19:30
19:30IT之家（博客/媒体）
71°
推荐理由：北京人形机器人创新中心发布了多智能体群控方案，能让多台天工3.0人形机器人协同跳舞，同步性高，还支持低代码部署，挺酷的。
10:48
10:48
AI Will@FinanceYF5
AI Will@FinanceYF5精选
推荐理由：这个新方法让多智能体能悄悄交换推理状态，不用写文字，又快又省token，直接插进现有LLM就能用。
10:30
10:30
arXiv cs.AI@Thiago Thomas, Gabriel de Oliveira Ramos, Felipe Meneguzzi
推荐理由：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。
03:15
03:15
marktechpost@Sana Hassan
marktechpost@Sana Hassan推荐理由：想自己搭一个能记东西、会用工具、还能多智能体协作的Agent框架？这篇教程从零拆开所有模块，代码直接跑，比看黑盒框架实在多了。
6月24日
11:44
11:44
arXiv cs.LG@Anurag Akula, Satheesh K. Perepu, Abhishek Sarkar, Kaushik Dey
推荐理由：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。
6月23日
14:03
14:03
elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：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。
11:10
11:10
arXiv cs.AI@Weiwei Ye, Hangchen Liu, Dongyuan Li, Renhe Jiang
推荐理由：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。
10:57
10:57
arXiv cs.AI@Liang Ding, Xintong Wang
推荐理由：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。
10:24
10:24
arXiv: OpenAI@Moran Koren
推荐理由：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。
00:41
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berryxia@berryxia
berryxia@berryxia推荐理由：Sakana把多智能体做成了开箱即用的产品，Fugu Ultra一个API就能调用全球模型池，性能对标Fable。不用自己编排，挺省事。
6月22日
22:25
22:25elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：Sakana AI搞了个Fugu，一个多智能体系统，用一个API就能调用多个模型。Fugu Ultra性能追平Fable和Mythos，还不用担心出口限制，快去试试官网。
14:27
14:27
The Rundown AI@therundownai
The Rundown AI@therundownai精选73°
推荐理由：Sakana AI搞了个新玩法，用多个小模型组团干活，性能追平Fable和Mythos，还不用怕出口限制，搞AI的值得看看。
6月20日
16:21
16:21IT之家（博客/媒体）
推荐理由：上海交大团队搞了个BabelTele，AI之间能说人类看不懂的语言，压缩四分之三文本还差不多全对，省token神器。
6月19日
10:37
10:37arXiv: DeepSeek@Zewen Liu
推荐理由：想知道大模型评估偏差怎么在智能体间传播？这篇论文用DeepSeek-chat做了实验，告诉你委员会投票能降72%传播，实用。
10:11
10:11
arXiv cs.AI@Huang Peng, Jiuyang Tang, Weixin Zeng, Hao Xu, Xiang Zhao
推荐理由：这篇论文提出了MACR，能帮LLM自己判断知识是否可靠并解决矛盾，比过去的方法强不少，还能解释冲突。
09:42
09:42
arXiv cs.LG@Federica Filippini
推荐理由：这篇论文提出MAMO，用多智能体RL自动调权重，解决约束优化中手动调参难题。
6月18日
10:58
10:58
arXiv cs.AI@Haewoon Kwak
推荐理由：这篇论文用实验证明多智能体团队里领导不是万能的，只有在初始投票不靠谱且能补救的特定条件下才有用，比如情境领导在Llama-4-Scout上提升了8个点。挺扎实的研究。
6月17日
23:29
23:29
阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud推荐理由：Alibaba Cloud 演示了 Kilo Code 的多智能体编码扩展，Job Rietbergen 分享实战经验，对做多 Agent 开发的你有参考价值。
09:38
09:38
arXiv cs.AI@Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane
推荐理由：这篇论文用LLM编排多个专业智能体，自动搞定数据工程到部署监控的全流程，比单智能体和纯AutoML更可靠，适合做生产级自动化参考。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
11:55
11:55
arXiv: DeepSeek@Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang
推荐理由：这篇论文让多个AI模型互相评审对方的思考过程，医学问答准确率比单模型高5个百分点，比投票集成也高3个百分点，有意思。
6月15日
17:57
17:57阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud推荐理由：想试试多智能体协作？阿里云这个竞赛奖金7万美元，设计Agent团队分工谈判，挺有意思的。
11:12
11:12AI Will@FinanceYF5
AI Will@FinanceYF5精选
推荐理由：Claude混进人群就学坏了
6月14日
05:52
05:52elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：探索多智能体协作新思路
6月13日
13:02
13:02
rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
rohanpaul_ai@rohanpaul_ai推荐理由：李开复谈多智能体未来
10:52
10:52rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选
推荐理由：DeepMind 分析 AGI 到 ASI 的四种路线
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
10:18
10:18
arXiv cs.AI@Haochen Wu, Yi Hou, Shiguang Xie
推荐理由：DoorDash 用离线强化学习解决调度权重调整难题，做物流调度或平台经济的团队可以借鉴其安全部署思路。
10:13
10:13
arXiv cs.AI@Ali Elahi, Barbara Di Eugenio
推荐理由：多智能体系统终于有了统一的置信度评估方法，做NLP系统可靠性或智能体协作的团队可以直接参考协议设计，提升系统可信度。
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07
10:00
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arXiv cs.AI@Wanting Wang, Xiye Ma, Yuyang He, Minghui Cheng, Ran Cao
精选
推荐理由：土木工程师和结构设计团队终于有了一个靠谱的AI自动化方案——AutoGen多智能体框架让混凝土护栏设计准确率超98%，且8B小模型就能干翻631B大模型，做工程自动化的开发者可以直接用开源代码试试。
09:51
09:51
arXiv cs.AI@Shang Ma, Jisheng Dang, Wencan Zhang, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua
精选
推荐理由：社交智能推理是 AI 理解人类互动的关键，MODF-SIR 用轻量模型和蒸馏技术解决了长尾事件被忽略的痛点，做多模态社交分析或人机交互的团队可以直接用开源代码复现。
6月10日
13:47
13:47AI Will@FinanceYF5
AI Will@FinanceYF576°
推荐理由：Claude 用一次对话就完成了多智能体交通+轨迹追踪的完整模拟器，做游戏或城市仿真的开发者可以直接拿来当原型，省掉数天搭建时间。
06:44
06:44
ollama@ollama
ollama@ollama推荐理由：Ollama 把多智能体引擎搬到了桌面，做本地 AI 实验的开发者一条命令就能跑起来，值得试试。
6月9日
13:02
13:02
arXiv cs.AI@Shizhe Lin, Ladan Tahvildari
推荐理由：多智能体代码生成团队终于有了低成本的质量评估工具——FASE用0.3%的计算成本实现更优的代码正确性预测，做自动化软件开发的工程师可以直接集成到工作流中。
6月6日
06:32
06:32Hugging Face: Blog（博客/媒体）
72°
推荐理由：多智能体系统通常依赖大模型，而该项目用3B模型实现了经济模拟，做AI Agent或资源受限场景的开发者值得一看，可以直接复现或借鉴。
6月5日
13:18
13:18
arXiv cs.LG@Qintong Xie, Edward Koh, Xavier Cadet, Peter Chin
精选
推荐理由：做多智能体博弈或竞标系统研究的团队，这篇论文给出了一个实用的均衡监督框架，成对方法在扩展性上表现突出，值得关注其训练成本与策略精度的平衡思路。