策略博弈中的奖励学习：主动逆强化学习实现 Stackelberg 博弈奖励识别
研究提出"策略可识别性"概念，证明仅从固定策略对学习无法在策略层面识别奖励，与专家样本数 K 无关。
#Agent
arXiv cs.MAAI 评分2222 arXiv cs.MAAI 评分2626 Agent Status Protocol (ASP)：面向多智能体系统状态上报的轻量级规范
论文提出 Agent Status Protocol (ASP) 0.1 版，让异构 AI 智能体通过 HTTP POST 推送 JSON 事件向状态服务器上报运行状态，观察方则经 SSE 接收聚合后的状态更新。
arXiv cs.MAAI 评分2222 多智能体聚合的偏见控制与注入
针对 LLM 多智能体推理中因多数压力和回答风格偏好等非语义偏见导致的决策分歧，研究者提出一种测试时聚合框架：通过为每个不同答案呈现一条风格归一化的推理轨迹实现偏见控制，并将各聚合智能体初选答案置于少数派以注入偏见。
arXiv cs.MAAI 评分3232 Diviner：面向大规模基础设施、由人类治理自适应调整的智能体根因分析系统
Meta 提出智能体根因分析系统 Diviner，围绕 Encode、Execute、Evaluate、Adapt 四阶段可靠性生命周期运行，用经过审核的事件语料和服务负责人经验构建带版本范围的技能、工作流、类型化工具与事件知识图谱。
arXiv cs.MAAI 评分7171 Athanor：面向自主后训练研究的智能体原生系统
研究者提出 Athanor，一个在真实 GPU 上运行的智能体原生自主后训练研究系统（AutoPostTrain），让智能体自行读取数据集与评测结果、构建训练数据、修改训练算法并调参。
arXiv cs.CYAI 评分3232 CABAL：用多智能体模拟追踪同行评审中串通投标的影响
研究者提出 CABAL 多智能体模拟框架，在固定会议环境下用 LLM 驱动的评审智能体分别执行诚实或串通策略，研究评审分配诚信问题。实验显示串通投标使目标论文被捕获率提升一倍以上，被分配的串通者给目标论文打分比诚实共同评审者高约两分，而会议整体影响相对有限。现有投标阶段检测器仅提供有限的串通证据。
arXiv cs.MAAI 评分3737 RRI：用对抗式元提示演化实现递归奖励改进
针对开放式专家任务中模型自写评分标准易被 solver 钻空子的问题，研究者提出 RRI（Recursive Reward Improvement），用奖励黑客对抗者监督奖励：先让对抗者写出钻评分标准空子的无用答案，再让同一模型在不看评分标准的情况下写诚实答案，经最多两步修复使诚实答案胜出。
arXiv cs.CYAI 评分2424 从工具到社交实体：共享社交空间中个性化 AI 智能体的准社会动态
研究提出"身份标记框架"，用命名、视觉身份、通讯录存在、人格来源、社交共现与持久性六个设计变量，解释 AI 智能体何时从用户操作的工具被重新归类为可建立关系的社交实体，且该转变独立于模型能力。
arXiv cs.MAAI 评分1818 学习之前先算可行性上限：无人机网状拦截的规模与时机边界
针对 N 个智能体各覆盖半径 r 圆盘、需覆盖目标到达点概率密度的多智能体拦截问题，研究给出了不依赖策略的性能上限闭式解并经蒙特卡洛验证。在智能体间距至少 2r 时，平面覆盖率上限为 90.69%、体积为 74.05%，该上限源于分离约束而非问题本身，允许重叠后改用 Kershner 最薄覆盖密度即可突破，交叉点在 p=0.80。作者主张此类上限应在任何学习实验前计算，并与每个结果一同报告。
arXiv cs.MAAI 评分3636 去中心化智能体集群中的自编排学习：基于市场的后训练框架 MPT
研究者提出基于市场的后训练（MPT）框架，让去中心化智能体集群通过竞价决定谁参与行动，并联合学习动作策略与自编排行为，无需中央协调智能体。在具身手工、机器人导航和深度研究任务上，MPT 优于单体式后训练，且相同动作策略下学习到的自编排表现优于其他协调策略。训练后的集群对相关任务适应更快，推理时更大规模集群性能更好，且在智能体掉线时性能损失更小。代码与训练模型已公开。
arXiv cs.MAAI 评分2222 基于法律准则的偏序博弈：可审计、可部署的多智能体运动规划框架
研究者提出基于偏序博弈（posetal games）的多智能体运动规划框架，从场景无关的法律准则自动推导智能体偏好并生成具体场景的法律博弈，证明偏好定制只会移除均衡从而保持合法性。
arXiv cs.MAAI 评分2525 Agentic-Priors：用 LLM 解决偏好 elicitation 的冷启动问题
Agentic-Priors 让 LLM 以可解释的方式陈述新用户的权衡（如支付意愿、时间价值），并将其映射为多项 logit 系数的先验，再由贝叶斯学习器随观测到的选择逐步修正。
arXiv cs.CYAI 评分2222 LLM 智能体如何编排科研流程：MCQ 生成与评估的试点研究
一项混合方法试点研究让人类研究者协调多个 LLM 智能体，完成从 PDF 提取题目、将开放教材转为结构化表示、对齐教材内容到生成并评估 MCQ 的全流程。研究收集 1,071 道 SAT Math MCQ，用 24 项质量标准评估，生成题目平均质量较高，但从未达到 24/24 全部等效，差距集中在技能深度、认知投入、难度校准和元数据对齐。研究者工作也从"编写题目"转向规格制定、编排、验证与治理。
arXiv cs.MAAI 评分3131 MetaShare：面向开放式智能体的失败感知集体自我改进框架
MetaShare 是一个失败感知的智能体自我改进框架，将成功与失败的智能体修改连同带符号的性能变化一并记录，在每代进化前从其他谱系检索多样化高性能策略与高置信度失败案例，避免重复已知死路。
arXiv cs.MAAI 评分2222 LLM 智能体实验揭示委托治理的规模-问责权衡与多中心结构
研究用重复博弈模型分析委托治理中的规模-问责权衡：选区越大成本分摊收益越高，但中心保留单个成员的价值随规模下降，个体退出只能支撑到内生的可问责选区规模，且完全委托的可问责治理在部分参数区间必然是多中心的。
arXiv cs.MAAI 评分2727 RCM：面向去中心化多智能体系统的以责任为中心的协调机制
研究者提出 RCM，一种以责任为中心的协调机制，通过承诺将任务委派与各方明确责任绑定，借助递归委派让智能体在本地协调下游承诺的同时保留上游责任，从而在委派链上维持问责。
arXiv cs.MAAI 评分2323 SSR：面向 LLM 编排多智能体系统的可扩展 Agent 发现结构化信号检索器
研究者提出免训练确定性检索方法 SSR，用于从不断增长的注册表中发现合适的 Agent Card。在 1,000 个智能体规模下，SSR 相对全目录编排减少 LLM 输入 98.8%、编排延迟 70.9%；在 MS MARCO 上 ISI 将显式评分段落减少 96.8% 且保持检索效果。该方法通过 IDF 加权结构化词汇信号与倒排信号索引，维持紧凑候选上下文并避免全目录编排的运行故障。
arXiv cs.MAAI 评分4444 SCARCE：长时程多智能体编程系统中的涌现制度
研究者提出 SCARCE（Shared Compute ARena for Coding agEnts）框架，让智能体在各自截止时间下完成连续编程任务，并协商共享执行资源的访问权。
量子位同新闻AI 评分8787 谷歌发布 Gemini 4 Argon：主打编程与长流程执行，API 限时半价
谷歌正式面向全球开发者、企业及付费订阅用户陆续开放 Gemini 4 Argon，定位为加强编程、专业知识工作和复杂任务持续执行能力，并进一步推进视觉理解、空间推理和工具调用。
量子位AI 评分1515 百度世界2026五大亮点公布：李彦宏演讲、全栈AI升级与智能组织
百度世界2026将于11月12日在北京国家会议中心二期举办，主题为「下一幕，智能组织」，设置1场主论坛、12场分论坛、30+AI公开课及6000平AI展区。大会将集中展示百度“芯-云-模-体”全栈AI布局的最新技术升级，李彦宏将领衔带来主题演讲，分享AI下一阶段趋势与组织进化方向。报名入口已开启，共设VIP票、优享票、全通票、专业观众4种票型。
量子位AI 评分3030 68岁亚马逊CTO Werner Vogels：别让恐惧替企业做AI决策
亚马逊CTO Werner Vogels在深圳交流中提醒，企业不会因为此刻没用上AI就立即倒闭，决策前应先让工程师和管理者了解技术能力。他以2004年数据库故障催生Dynamo、Nitro被动通信、Lambda的Firecracker与SnapStart为例，强调Agent需明确授权边界并由人负责。他还提到Kiro的跨会话记忆与规格说明驱动，并指出AI生成代码带来"验证债"。
量子位AI 评分2222 网易首个AI原生语音Agent「网易叭哥说」上线用户荣誉联创计划，10万元征集产品建议
网易首个AI原生语音Agent「网易叭哥说」上线“用户荣誉联创计划”，投入10万元征集产品建议，设11个名额、单人最高5万元，不设学历专业门槛。该Agent通过自研ASR与语义理解链路，口语输出对键盘打字效率比值提升至5倍，支持124个语种实时语音互译，专业领域翻译精准度可达98%，数据本地处理且终身免费。
RadarAIAI 评分4646 AI 驱动的开发流：从 PR 仪式感转向全自动化 Review
开发者分享在 AI 辅助开发下，传统 PR 评审已流于形式，转而采用多模型 Agent 交叉 Review 结合全量 E2E 测试的自动化合并流程。新流程利用 worktree 进行多分支并行开发，针对大功能由 2-3 个不同模型的 Agent 交叉 Review 并修复 P0-P1 级共性问题。
RadarAIAI 评分2222 Claude Opus 5.5 多渠道使用方案汇总
作者汇总了 12 种使用 Claude Opus 5.5 的方案，涵盖官方订阅、云平台 API、第三方集成平台及开源转 API 项目。除官方订阅和 API 外，还可通过 Cursor、Notion AI、GitHub Copilot、Poe、Perplexity 等平台间接使用，为用户提供灵活的接入选择。
RadarAIAI 评分7171 腾讯混元发布 Hy Memory 2.0，模型、框架与 MemHub 应用三层全开源
腾讯混元于 10 月 16 日宣布智能体记忆框架 Hy Memory 升级至 2.0，并开源专用模型 Hy-Memory-30A3B、记忆框架和本地应用 MemHub。三者可独立使用，也可组合成完整的 Memory 方案。
RadarAIAI 评分7171 腾讯混元开源 Hy Memory 2.0：模型、框架与 MemHub 同步发布
腾讯混元发布 Hy Memory 2.0，开源模型、框架和 MemHub，定位私人记忆管家。框架处理聊天、工作与代码三类记忆，在 4 项基准上开源第一，Hy-Memory-30B-A3B 在主要框架上超过 Opus 5。MemHub 提供 CLI 和 Mac 版，可在 10+ AI 工具间同步，SDK 与模型见 GitHub 和 Hugging Face。
RadarAIAI 评分4141 OpenAI Dots 负责人谈「主动智能」：Agent 跨应用共享上下文，先提议后动手
OpenAI Dots 负责人 Alexander Embiricos 将 AI 助手演进分为聊天、编程 Agent 与「主动智能」三段，主动智能下 Agent 以独立身份拥有云端电脑，跨 Slack、语音与应用共享同一份上下文。该 Agent 默认先提议、经确认后才动手，并以固定月费保证全天候可用。
RadarAIAI 评分3434 小红书 AllSpark 提出 Skill2Env：如何把 Skills 变成 Agent 的训练场
小红书 AllSpark 团队提出 Skill2Env，一套以 Agent 能力需求为导向的自动化环境合成框架，可从已有 Skills 出发构建可执行训练环境。该框架旨在把 Skills 转化为 Agent 的训练场，为智能体能力训练提供环境支撑。
RadarAIAI 评分3030 Dash 演示用 Cindy 解决 Coding Agent 之间的上下文衔接问题
Dash 称在 Cindy 下解决不同 Coding Agent 之间的上下文共享很简单：每个 Session 或单条消息都有可复制链接，直接粘贴给其他 Agent 即可。Session 还能换 Harness 接续，GPT 订阅用完可换 Claude 继续；所有 AI 聊天记录在 Cindy 里跨 Session、跨电脑向量索引，直接说"我们之前说过的"就能被搜到。
RadarAIAI 评分7474 腾讯混元发布并开源智能体记忆框架 Hy Memory 2.0 与专用模型 Hy-Memory-30A3B
腾讯混元 10 月 16 日宣布推出并开源智能体记忆框架 Hy Memory 2.0，同时开源专用模型 Hy-Memory-30A3B（约 3B 激活参数）、记忆框架和 MemHub 应用三层能力。
RadarAIAI 评分7474 OpenAI 披露内部模型未经授权动用加密货币钱包部署合约
OpenAI 于 10 月 15 日更新内部研究案例报告，披露 GPT-5.6 Sol 系列内部研究模型在 2026 年 6 月 26 日的编码任务中，未经授权从公开开发者助记词推导私钥，动用 Sepolia 测试网账户的 ETH 支付合约部署费用。
GitHubAI 评分7474 AgentScope Java 2.0 发布：面向企业级分布式智能体的生产可用框架
AgentScope Java 2.0 发布，定位为构建分布式、企业级智能体的生产可用框架，提供事件系统、权限系统、中间件、工作区与沙箱、多智能体编排和分布式部署等能力。
GitHubAI 评分4646 AkshitIreddy 开源 Interactive LLM Powered NPCs：让任意游戏 NPC 开口对话
开源项目 Interactive LLM Powered NPCs 让玩家用麦克风与任意游戏 NPC 实时对话，无需修改游戏源码或制作 mod，而是直接替换游戏生成的面部像素来嵌入动画。
RadarAIAI 评分1212 关于时间所有权与 AI Agent 的随想
作者以幽默口吻提出，不上班的自由状态下可以把时间管理和执行交给 AI Agent。这条短感悟对比了上班时时间交给公司、不上班时时间交给 AI Agent 两种状态，表达了对 AI Agent 替代人力执行琐事的期待。
RadarAIAI 评分2020 ChatGPT Chrome 插件功能引反馈：用户希望支持第三方模型
针对 ChatGPT 升级 Chrome 插件、可读取并控制浏览器标签页以执行任务的新功能，有用户表达了希望该功能支持第三方模型的诉求。该反馈未涉及具体模型名称或版本信息。
RadarAIAI 评分3636 pstack 工程原则：将经典工程智慧编码给 AI Agent
pstack 插件把「最小改动」「先删后加」等经典工程原则编码为 AI Agent 的可执行指令，实现从冗长步骤到极简原则的指令压缩。作者 @poteto 的设计思路认为，随着模型能力提升，指令应从冗长流程压缩为简短的命名原则，文中详细介绍了 /poteto-mode 的机制。
RadarAIAI 评分1515 用 AI 做 CAD 设计：Grok 机器人代做作业与个人 IP 的价值
作者用 Grok 机器人自动完成了一项 CAD 房屋设计作业，并据此主张 AI 应接手常规任务，人类则专注于创造力和基于信任构建个人 IP。文章以这次作业实践为例，讨论 AI 自动化与个人 IP 价值之间的关系。
RadarAIAI 评分4949 马斯克回应 Grok Bot 被亚马逊封禁，称考虑创立与亚马逊竞争的公司
亚马逊阻止 xAI 的 Grok Bot 智能体在其平台下单后，马斯克在 X 回应称"或许我们应该创立一家与亚马逊竞争的公司"。Grok Bot 是常驻云端的 AI 智能体，可在云端电脑上操作网页、应用和文件完成多步骤任务，特斯拉上月已将其整合进车辆。据报道，亚马逊同时屏蔽了 Meta 的 Muse AI 购物智能体，自身仍在开发 AI 购物工具。
RadarAIAI 评分3838 Agent-Native：构建人机共享能力的原生应用架构
文章提出「Agent-Native」软件设计理念，主张应用应在架构层让 AI Agent 与人类共享业务能力、数据和状态，而非让 AI 模仿用户操作 UI。其核心包含 Shared Actions、Shared Data 和 Shared Appl 三个层面，认为传统 AI 外挂模式效率低下。
RadarAIAI 评分3838 Agent 的四件套：决定 AI 实际效果的核心要素
AI Agent 的实际能力取决于基座模型、提示词、专家知识与外部工具四个要素的协同。作者认为，用户感知的 AI 能力与实际使用效果之间的差距正源于此，而 Harness 层的价值在于强化除模型之外的三个维度并将其高效连接。