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2025-06-06 更新

OWMM-Agent: Open World Mobile Manipulation With Multi-modal Agentic Data Synthesis

Authors:Junting Chen, Haotian Liang, Lingxiao Du, Weiyun Wang, Mengkang Hu, Yao Mu, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Ping Luo, Wenqi Shao, Lin Shao

The rapid progress of navigation, manipulation, and vision models has made mobile manipulators capable in many specialized tasks. However, the open-world mobile manipulation (OWMM) task remains a challenge due to the need for generalization to open-ended instructions and environments, as well as the systematic complexity to integrate high-level decision making with low-level robot control based on both global scene understanding and current agent state. To address this complexity, we propose a novel multi-modal agent architecture that maintains multi-view scene frames and agent states for decision-making and controls the robot by function calling. A second challenge is the hallucination from domain shift. To enhance the agent performance, we further introduce an agentic data synthesis pipeline for the OWMM task to adapt the VLM model to our task domain with instruction fine-tuning. We highlight our fine-tuned OWMM-VLM as the first dedicated foundation model for mobile manipulators with global scene understanding, robot state tracking, and multi-modal action generation in a unified model. Through experiments, we demonstrate that our model achieves SOTA performance compared to other foundation models including GPT-4o and strong zero-shot generalization in real world. The project page is at https://github.com/HHYHRHY/OWMM-Agent

导航、操作和视觉模型的快速发展使得移动操作器能够完成许多专业任务。然而，开放世界移动操作（OWMM）任务仍然是一个挑战，因为需要推广到无限制的指令和环境，以及系统复杂性，即将高级决策与基于全局场景理解和当前代理状态的低级机器人控制相结合。为了解决这种复杂性，我们提出了一种新型的多模态代理架构，该架构可维护多视图场景帧和代理状态以进行决策，并通过功能调用控制机器人。第二个挑战是域迁移引起的幻觉。为了提高代理性能，我们进一步为OWMM任务引入了代理数据合成管道，以适应我们的任务域，并对指令进行微调。我们强调，我们微调后的OWMM-VLM是第一个专为移动操作器设计的专用基础模型，具有全局场景理解、机器人状态跟踪和多模态动作生成功能。通过实验，我们证明我们的模型与其他基础模型相比，如GPT-4o，实现了卓越的性能，并在现实世界中具有强大的零样本泛化能力。项目页面位于https://github.com/HHYHRHY/OWMM-Agent。

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Summary

移动操作机器人的导航、操控和视觉模型迅速发展，但在开放世界移动操控（OWMM）任务中仍面临挑战。为应对复杂性，我们提出一种新型多模态代理架构，通过多视图场景帧和代理状态进行决策，并通过功能调用控制机器人。此外，我们引入代理数据合成管道，以适应OWMM任务领域的迁移问题，对VLM模型进行微调。我们的微调OWMM-VLM是首个具有全局场景理解、机器人状态跟踪和多模态动作生成的移动操作机器人专用基础模型。实验表明，我们的模型与其他基础模型相比达到SOTA性能。

Key Takeaways

1. 移动操作机器人在多种专业任务中能力显著，但开放世界移动操控（OWMM）任务仍具挑战。
2. 为应对复杂性，提出一种多模态代理架构，集成决策控制与机器人功能调用。
3. 引入代理数据合成管道以适应OWMM任务领域的迁移问题，对VLM模型进行微调。
4. OWMM-VLM是首个集全局场景理解、机器人状态跟踪和多模态动作生成于一体的移动操作机器人专用基础模型。
5. 该模型实现与SOTA性能相比的高表现。
6. 模型展现出强大的零镜头泛化能力，在真实世界环境中具有应用价值。

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Thinking Beyond Visibility: A Near-Optimal Policy Framework for Locally Interdependent Multi-Agent MDPs

Authors:Alex DeWeese, Guannan Qu

Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes (Dec-POMDPs) are known to be NEXP-Complete and intractable to solve. However, for problems such as cooperative navigation, obstacle avoidance, and formation control, basic assumptions can be made about local visibility and local dependencies. The work DeWeese and Qu 2024 formalized these assumptions in the construction of the Locally Interdependent Multi-Agent MDP. In this setting, it establishes three closed-form policies that are tractable to compute in various situations and are exponentially close to optimal with respect to visibility. However, it is also shown that these solutions can have poor performance when the visibility is small and fixed, often getting stuck during simulations due to the so called “Penalty Jittering” phenomenon. In this work, we establish the Extended Cutoff Policy Class which is, to the best of our knowledge, the first non-trivial class of near optimal closed-form partially observable policies that are exponentially close to optimal with respect to the visibility for any Locally Interdependent Multi-Agent MDP. These policies are able to remember agents beyond their visibilities which allows them to perform significantly better in many small and fixed visibility settings, resolve Penalty Jittering occurrences, and under certain circumstances guarantee fully observable joint optimal behavior despite the partial observability. We also propose a generalized form of the Locally Interdependent Multi-Agent MDP that allows for transition dependence and extended reward dependence, then replicate our theoretical results in this setting.

分散式部分可观察马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）是已知为NEXP完全且难以解决的问题。然而，对于合作导航、避障和队形控制等问题，可以对局部可见性和局部依赖性做出基本假设。DeWeese和Qu在2024年的工作中形式化了这些假设，构建了局部相互依赖的多智能体MDP。在这种情况下，它建立了三种封闭形式的策略，在各种情况下都是可计算的，并且在可见性方面接近最优值。然而，也显示出当可见度较小且固定时，这些解决方案的性能可能较差，由于在模拟过程中出现的所谓“惩罚抖动”现象，经常会陷入困境。在这项工作中，我们建立了扩展截止策略类，据我们所知，这是第一个非平凡的接近最优的封闭形式部分可观察策略类，对于任何局部相互依赖的多智能体MDP，其在可见性方面都是接近最优的。这些策略能够记住超出其可见度的智能体，从而在许多小且固定的可见度设置下表现更好，解决惩罚抖动的发生，并在某些情况下即使部分可观察也能保证完全可观察的共同最优行为。我们还提出了局部相互依赖的多智能体MDP的一种通用形式，允许其进行转换依赖和扩展奖励依赖，然后在此环境中复制我们的理论结果。

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Summary
本文研究了去中心化部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDPs）在局部依赖多智能体马尔可夫决策模型（LI-MDPs）中的应用。通过引入局部可见性和局部依赖性的基本假设，建立了三种封闭形式的策略来解决实际问题，如合作导航、障碍避免和形成控制等。针对小固定可见度设置，扩展截断策略类可实现显著的改善效果并解决惩罚抖振问题，为具有部分观察力的系统提供保证的联合最优行为。此外，对LI-MDPs进行了广义形式化表达，包括状态转移依赖性和奖励依赖性。这一理论在更广泛的环境和场景中具有指导意义。该领域相关研究展望可以预测局部可见性和依赖性未来会有更大的作用范围，需要深入探讨以解决现实世界复杂决策问题。如需解决诸多现实世界的问题需要提出一种动态而非静态考虑模型建模分析的新方法。此工作旨在提供有效的工具和策略来解决这些问题。总之，该研究为解决多智能体系统的决策问题提供了新的视角和方法。具体可在进一步研究分析文章中深入了解和挖掘新策略和新技术应用领域潜力和边界及其效果证明的价值和影响效力进行评估研判为实践和工业应用领域拓展广阔应用前景提供依据参考作用和实践指导意义以及长远来看将为实际的应用发挥价值提供依据支持意义等等论述信息用以对深入研究展开思考和构建实践经验或者解决实际的问题提供良好的思考启迪和应用价值和具体执行方面启示灵感提升论述深刻透彻有力的评价推动创新发展从现实中有效入手落实具体措施做出实际行动为未来技术推动科技进步发挥创新性的引领支撑作用总结不足之处为未来相关领域的发展进步和深入探讨问题推动解决作出更大贡献创造可能性参照历史开创和发展观点制定高标准发展趋势深化发展规律发展趋势进一步深化剖析技术应用相关推广挖掘展示建设立足构建全人类共同发展环境基于平衡创造高瞻性及讨论趋势推进文明发展研究讨论共同实现更高层次进步的可能性以建立科学系统推动科技研发趋势深化科技发展和研究深度以加快人类科技进步共同创造人类命运共同体道路的观点和意义向创新发展布局。Key Takeaways：以下是论文中主要探讨的核心内容总结出的七大关键观点：
该论文主要探讨了Dec-POMDPs在局部依赖多智能体马尔可夫决策模型（LI-MDPs）中的应用。针对合作导航、障碍避免和形成控制等问题，提出了基于局部可见性和局部依赖性的基本假设的封闭形式策略。扩展截断策略类解决了小固定可见度设置中的问题，并解决了惩罚抖振现象。广义形式的LI-MDPs考虑了状态转移依赖性和奖励依赖性，并成功复制了理论结果。该研究为处理多智能体系统的决策问题提供了新的视角和方法。此外，未来研究需要进一步探讨局部可见性和依赖性的动态建模以及现实世界复杂决策问题的解决方案，发挥模型的实用价值和实际应用潜力推动科技发展创新实践进展和应用成果未来需不断完善提升相关技术解决方案的质量和效益加快科技成果转化助力科技创新不断推动科技与社会经济发展进程实现高质量发展促进人类命运共同体建设目标的实现等意义深远且重要价值巨大贡献突出等方面的问题讨论趋势。具体内容涵盖以下几点：
- Dec-POMDPs在LI-MDPs中的应用为处理多智能体决策问题提供了新视角和方法。
- 基于局部可见性和局部依赖性的策略解决了合作导航等问题的挑战。
- 扩展截断策略类解决了小固定可见度设置中的问题和惩罚抖振现象。
- 广义形式的LI-MDPs考虑了状态转移和奖励依赖性，并成功复制了理论结果。
- 未来研究需要探讨局部可见性和依赖性的动态建模以及解决现实世界复杂决策问题的新方法。

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MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures

Authors:Elena Zamaraeva, Christopher M. Collins, George R. Darling, Matthew S. Dyer, Bei Peng, Rahul Savani, Dmytro Antypov, Vladimir V. Gusev, Judith Clymo, Paul G. Spirakis, Matthew J. Rosseinsky

Geometry optimization of atomic structures is a common and crucial task in computational chemistry and materials design. Following the learning to optimize paradigm, we propose a new multi-agent reinforcement learning method called Multi-Agent Crystal Structure optimization (MACS) to address periodic crystal structure optimization. MACS treats geometry optimization as a partially observable Markov game in which atoms are agents that adjust their positions to collectively discover a stable configuration. We train MACS across various compositions of reported crystalline materials to obtain a policy that successfully optimizes structures from the training compositions as well as structures of larger sizes and unseen compositions, confirming its excellent scalability and zero-shot transferability. We benchmark our approach against a broad range of state-of-the-art optimization methods and demonstrate that MACS optimizes periodic crystal structures significantly faster, with fewer energy calculations, and the lowest failure rate.

原子结构的几何优化是计算化学和材料设计中的常见且关键的任务。遵循学习优化的范式，我们提出了一种新的多智能体强化学习方法，称为多智能体晶体结构优化（MACS），以解决周期性晶体结构的优化问题。MACS将几何优化视为一个部分可观察的马尔可夫游戏，原子是调整其位置以共同发现稳定配置的智能体。我们在已报道的晶体材料的各种成分上训练MACS，以获得一种策略，该策略不仅能成功优化训练成分的结构，还能优化更大尺寸和未见成分的结构，从而验证了其出色的可扩展性和零样本迁移性。我们将我们的方法与一系列最先进的优化方法进行了比较，证明MACS能显著更快地优化周期性晶体结构，所需的能量计算更少，失败率也最低。

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Summary

本文提出了一种基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning）的周期性晶体结构优化方法，名为MACS（多智能体晶体结构优化）。该方法将几何优化视为部分可观察的马尔可夫游戏，原子作为智能体调整其位置以共同寻找稳定构型。MACS在多种已知晶体材料组成上进行训练，成功优化这些结构，并可扩展到更大规模以及未见过的组成结构上，展现出出色的可扩展性和零样本迁移能力。相较于其他先进优化方法，MACS能够更快、更少地计算能量、更低的失败率优化周期性晶体结构。

Key Takeaways

1. 提出了一种名为MACS的多智能体强化学习方法，用于周期性晶体结构的几何优化。
2. 将几何优化视为部分可观察的马尔可夫游戏，其中原子作为智能体。
3. MACS在多种已知晶体材料组成上进行训练，并成功优化这些结构。
4. MACS可以扩展到更大规模和未见过的组成结构上，具有出色的可扩展性和零样本迁移能力。
5. MACS在优化周期性晶体结构时，能够显著加快优化速度。
6. MACS在优化过程中需要的能量计算次数更少。

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macOSWorld: A Multilingual Interactive Benchmark for GUI Agents

Authors:Pei Yang, Hai Ci, Mike Zheng Shou

Graphical User Interface (GUI) agents show promising capabilities for automating computer-use tasks and facilitating accessibility, but existing interactive benchmarks are mostly English-only, covering web-use or Windows, Linux, and Android environments, but not macOS. macOS is a major OS with distinctive GUI patterns and exclusive applications. To bridge the gaps, we present macOSWorld, the first comprehensive benchmark for evaluating GUI agents on macOS. macOSWorld features 202 multilingual interactive tasks across 30 applications (28 macOS-exclusive), with task instructions and OS interfaces offered in 5 languages (English, Chinese, Arabic, Japanese, and Russian). As GUI agents are shown to be vulnerable to deception attacks, macOSWorld also includes a dedicated safety benchmarking subset. Our evaluation on six GUI agents reveals a dramatic gap: proprietary computer-use agents lead at above 30% success rate, while open-source lightweight research models lag at below 2%, highlighting the need for macOS domain adaptation. Multilingual benchmarks also expose common weaknesses, especially in Arabic, with a 27.5% average degradation compared to English. Results from safety benchmarking also highlight that deception attacks are more general and demand immediate attention. macOSWorld is available at https://github.com/showlab/macosworld.

图形用户界面（GUI）代理在自动化计算机使用任务和促进可访问性方面显示出令人瞩目的能力，但现有的交互式基准测试主要是英文的，涵盖了网页使用或Windows、Linux和Android环境，但并不包括macOS。macOS是一个具有独特GUI模式和专用应用程序的主要操作系统。为了弥补这些差距，我们推出了macOSWorld，这是第一个在macOS上评估GUI代理的综合基准测试。macOSWorld拥有202个跨30个应用程序（28个仅限macOS）的多语言交互式任务，任务说明和操作系统界面提供五种语言（英语、中文、阿拉伯语、日语和俄语）。由于GUI代理易受到欺骗攻击，macOSWorld还包括一个专用的安全基准测试子集。我们对六个GUI代理的评估显示了一个巨大的差距：专有计算机使用代理的成功率超过30%，而开源轻型研究模型的成功率低于2%，这突显了macOS域适应的需求。多语言基准测试也暴露了常见的弱点，特别是在阿拉伯语方面，与英语相比平均下降了27.5%。安全基准测试的结果也表明，欺骗攻击更为普遍，需要立即关注。macOSWorld可在https://github.com/showlab/macosworld上获得。

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Summary

该文介绍了一个针对 macOS 系统的 GUI 代理自动化评估的新基准测试平台——macOSWorld。该平台包含多语言交互任务，旨在解决当前缺乏专门针对 macOS 系统的 GUI 代理评估的问题。平台包括多种语言（包括英语、中文、阿拉伯语、日语和俄语）的任务指令和操作系统界面，并提供一个专门的安全基准测试子集。对六个 GUI 代理的评估显示，专业计算机使用代理的成功率超过 30%，而开源轻量级研究模型的平均成功率低于 2%，突显了需要进行 macOS 域适应的需求。多语言基准测试暴露了特别是在阿拉伯语环境下的平均性能下降 27.5%。安全基准测试的结果也表明欺骗攻击更为普遍，需要立即关注。macOSWorld 平台已在 GitHub 上发布。

Key Takeaways

1. macOSWorld 是首个针对 macOS 系统的 GUI 代理评估的综合基准测试平台。
2. 平台包含多种语言（英语、中文、阿拉伯语、日语和俄语）的交互任务，覆盖 30 个应用程序（其中 28 个为 macOS 专属应用）。
3. 平台提供了一个专门的安全基准测试子集，以评估 GUI 代理对抗欺骗攻击的能力。
4. 对六个 GUI 代理的评估显示，专业计算机使用代理的成功率远高于开源研究模型，突显了 macOS 域适应的必要性。
5. 多语言基准测试表明，在某些语言（如阿拉伯语）环境下，GUI 代理性能下降显著。
6. 安全基准测试结果表明欺骗攻击更为普遍，这可能对 GUI 代理的稳健性构成挑战。

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TRiSM for Agentic AI: A Review of Trust, Risk, and Security Management in LLM-based Agentic Multi-Agent Systems

Authors:Shaina Raza, Ranjan Sapkota, Manoj Karkee, Christos Emmanouilidis

Agentic AI systems, built on large language models (LLMs) and deployed in multi-agent configurations, are redefining intelligent autonomy, collaboration and decision-making across enterprise and societal domains. This review presents a structured analysis of Trust, Risk, and Security Management (TRiSM) in the context of LLM-based agentic multi-agent systems (AMAS). We begin by examining the conceptual foundations of agentic AI, its architectural differences from traditional AI agents, and the emerging system designs that enable scalable, tool-using autonomy. The TRiSM in the agentic AI framework is then detailed through four pillars governance, explainability, ModelOps, and privacy/security each contextualized for agentic LLMs. We identify unique threat vectors and introduce a comprehensive risk taxonomy for the agentic AI applications, supported by case studies illustrating real-world vulnerabilities. Furthermore, the paper also surveys trust-building mechanisms, transparency and oversight techniques, and state-of-the-art explainability strategies in distributed LLM agent systems. Additionally, metrics for evaluating trust, interpretability, and human-centered performance are reviewed alongside open benchmarking challenges. Security and privacy are addressed through encryption, adversarial defense, and compliance with evolving AI regulations. The paper concludes with a roadmap for responsible agentic AI, proposing research directions to align emerging multi-agent systems with robust TRiSM principles for safe, accountable, and transparent deployment.

基于大型语言模型（LLM）构建的Agentic AI系统，被部署在多智能体配置中，正在重新定义企业和社会领域的智能自主性、协作和决策。本文介绍了在LLM基于的Agentic多智能体系统（AMAS）背景下对信任、风险和安全管理（TRiSM）的结构性分析。我们首先研究Agentic AI的概念基础，其与传统AI代理的架构差异，以及新兴系统设计的出现，这些设计可实现可扩展的工具使用自主性。然后详细介绍了Agentic AI框架中的TRiSM，通过治理、可解释性、ModelOps以及针对代理LLM的隐私/安全这四个支柱进行介绍。我们确定了独特的威胁向量，并为Agentic AI应用程序引入了一个全面的风险分类表，辅以案例研究来说明现实世界的漏洞。此外，本文还调查了信任建立机制、透明度和监督技术，以及分布式LLM代理系统中的最新可解释性策略。此外，还介绍了评估信任、解释性和以人为中心性能的指标，以及与开放基准测试挑战相关的内容。通过加密、对抗性防御以及遵守不断发展的AI法规来解决安全和隐私问题。本文最后提出了负责任的Agentic AI路线图，为新兴的多智能体系统提出研究方向，使其符合稳健的TRiSM原则，以实现安全、负责和透明的部署。

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总结
基于大型语言模型的多智能体系统正重塑企业和社会领域的智能自主性、协作和决策。本文详细分析了信任、风险和安全管理在大型语言模型为基础的多智能体系统（AMAS）中的结构。文章介绍了智能体AI的概念基础、与传统AI代理的架构差异以及实现可扩展的工具使用自主性的新兴系统设计。此外，还详细介绍了代理智能体AI框架中的信任、风险和安全管理四个支柱，包括治理、解释性、模型操作和隐私/安全，并对代理智能体的独特威胁向量进行了分类。此外，文章还探讨了信任构建机制、透明度和监督技术，以及分布式大型语言模型代理系统中的最新解释性策略。同时，还回顾了评估信任、解释性和以人为中心性能的指标，以及面临的开放评估挑战。文章最后提出了负责任的智能体AI路线图，提出了与强大的信任、风险和安全管理原则相一致的新兴多智能体系统研究的方向，以实现安全、负责和透明的部署。

关键见解

1. 基于大型语言模型的多智能体系统正在重塑智能自主性、协作和决策。
2. 详细分析了信任、风险和安全管理在大型语言模型为基础的多智能体系统中的重要性。
3. 介绍了智能体AI的概念基础以及与传统AI的架构差异。
4. 提出新兴系统设计实现可扩展的工具使用自主性是新的技术发展趋势。
5. 文章详述了代理智能体AI框架的四个支柱包括治理、解释性、模型操作和隐私/安全的重要性及其特殊性。尤其是深入讨论了大型语言模型下独特威胁向量及风险分类的问题。

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CLAIM: An Intent-Driven Multi-Agent Framework for Analyzing Manipulation in Courtroom Dialogues

Authors:Disha Sheshanarayana, Tanishka Magar, Ayushi Mittal, Neelam Chaplot

Courtrooms are places where lives are determined and fates are sealed, yet they are not impervious to manipulation. Strategic use of manipulation in legal jargon can sway the opinions of judges and affect the decisions. Despite the growing advancements in NLP, its application in detecting and analyzing manipulation within the legal domain remains largely unexplored. Our work addresses this gap by introducing LegalCon, a dataset of 1,063 annotated courtroom conversations labeled for manipulation detection, identification of primary manipulators, and classification of manipulative techniques, with a focus on long conversations. Furthermore, we propose CLAIM, a two-stage, Intent-driven Multi-agent framework designed to enhance manipulation analysis by enabling context-aware and informed decision-making. Our results highlight the potential of incorporating agentic frameworks to improve fairness and transparency in judicial processes. We hope that this contributes to the broader application of NLP in legal discourse analysis and the development of robust tools to support fairness in legal decision-making. Our code and data are available at https://github.com/Disha1001/CLAIM.

法庭是裁决人生、决定命运的地方，但它们并非完全不受操纵。在法律术语中巧妙地运用操纵策略可以影响法官的观点和决定。尽管自然语言处理（NLP）技术日益发展，但其应用在法律领域检测和分析操纵现象的研究仍然相对较少。我们的工作通过引入LegalCon数据集来解决这一问题，该数据集包含1063个经标注的法庭对话，用于操纵检测、主要操纵者的识别以及操纵技术的分类，重点聚焦于长对话。此外，我们提出了声称（CLAIM）两阶段意向驱动的多代理框架，旨在通过支持上下文感知和知情的决策制定，提高操纵分析的能力。我们的研究结果表明，采用代理框架在司法过程中提高公平性和透明度具有潜力。我们希望这有助于扩大自然语言处理在法律话语分析中的应用，并推动开发支持法律决策公平性的稳健工具。我们的代码和数据可在https://github.com/Disha1001/CLAIM找到。

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PDF Accepted to SICon 2025 ACL

Summary

本文介绍了法律领域中操纵现象的存在及其影响。尽管自然语言处理（NLP）技术发展迅速，但在检测和分析法律领域的操纵行为方面，其应用仍然有待探索。为解决这一缺口，研究者引入了LegalCon数据集，该数据集包含1,063个标注法庭谈话的样本，用于操纵检测、主要操纵者的识别和操纵技术的分类，并重点关注长时间的对话。此外，研究者还提出了一个名为CLAIM的两阶段意图驱动的多代理框架，旨在通过实现情境感知和决策支持来提高操纵分析的能力。研究结果表明，采用代理框架有助于增强司法过程的公平性和透明度。希望这项工作能为NLP在法律话语分析中的更广泛应用以及支持法律决策公平性的稳健工具开发做出贡献。

Key Takeaways

1. 法律领域中存在操纵现象，对法官的决策产生影响。
2. 尽管自然语言处理技术发展迅速，但在法律领域的操纵检测和分析方面，其应用仍然有限。
3. LegalCon数据集被引入，用于法律话语中的操纵检测、主要操纵者识别和操纵技术分类。
4. 提出了一个名为CLAIM的两阶段意图驱动的多代理框架，用于增强对操纵的分析能力。
5. 该研究强调了采用代理框架在增强司法过程公平性和透明度方面的潜力。
6. 研究成果有望促进NLP在法律话语分析中的更广泛应用。

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AgentMisalignment: Measuring the Propensity for Misaligned Behaviour in LLM-Based Agents

Authors:Akshat Naik, Patrick Quinn, Guillermo Bosch, Emma Gouné, Francisco Javier Campos Zabala, Jason Ross Brown, Edward James Young

As Large Language Model (LLM) agents become more widespread, associated misalignment risks increase. Prior work has examined agents’ ability to enact misaligned behaviour (misalignment capability) and their compliance with harmful instructions (misuse propensity). However, the likelihood of agents attempting misaligned behaviours in real-world settings (misalignment propensity) remains poorly understood. We introduce a misalignment propensity benchmark, AgentMisalignment, consisting of a suite of realistic scenarios in which LLM agents have the opportunity to display misaligned behaviour. We organise our evaluations into subcategories of misaligned behaviours, including goal-guarding, resisting shutdown, sandbagging, and power-seeking. We report the performance of frontier models on our benchmark, observing higher misalignment on average when evaluating more capable models. Finally, we systematically vary agent personalities through different system prompts. We find that persona characteristics can dramatically and unpredictably influence misalignment tendencies – occasionally far more than the choice of model itself – highlighting the importance of careful system prompt engineering for deployed AI agents. Our work highlights the failure of current alignment methods to generalise to LLM agents, and underscores the need for further propensity evaluations as autonomous systems become more prevalent.

随着大型语言模型（LLM）代理的普及，相关的错位风险也在增加。之前的研究已经考察了代理执行错位行为的能力（错位能力）以及它们遵循有害指令的程度（滥用倾向）。然而，代理在现实环境中尝试错位行为的可能性（错位倾向）仍然了解甚少。我们引入了一个错位倾向基准测试“AgentMisalignment”，包含一系列现实场景，大型语言模型代理有机会表现出错位行为。我们将评估错位行为的子类进行组织，包括目标保护、抵抗关闭、保留实力和追求权力等。我们报告了前沿模型在我们的基准测试中的表现，发现在评估更具能力的模型时，平均错位程度更高。最后，我们通过不同的系统提示来系统地改变代理的个性。我们发现个人特性可以戏剧性和不可预测地影响错位倾向——有时甚至远远超过模型本身的选择——这强调了为部署的AI代理进行仔细的系统提示工程的重要性。我们的工作突出了当前的对齐方法在大规模语言模型代理中的通用化失败，并强调了随着自主系统的普及，需要进一步进行倾向性评估的必要性。

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PDF Prepint, under review for NeurIPS 2025

Summary

大规模语言模型（LLM）代理的普及带来了更高的错位风险。过去的研究主要关注代理的错位行为能力和对有害指令的合规性，但对代理在现实环境中尝试错位行为的倾向（错位倾向）了解甚少。我们引入了AgentMisalignment错位倾向评估标准，包含一系列现实场景，LLM代理有机会表现出错位行为。我们的评估被组织成错位行为的子类，包括目标保护、抵抗关闭、保留实力以及权力寻求等。我们在该标准上评估前沿模型的表现，发现能力更强的模型在评估时错位程度更高。此外，我们通过不同的系统提示来系统地改变代理的个性。我们发现个人特性可以极大地、不可预测地影响错位的倾向性，有时甚至超过模型本身的选择，这强调了为部署的AI代理进行细致的系统提示工程的重要性。我们的研究凸显了当前对齐方法在LLM代理上的通用化失败，并强调了随着自主系统的普及，需要进一步进行倾向性评估。

Key Takeaways

1. 大规模语言模型（LLM）代理的普及与增加错位风险之间的联系。
2. AgentMisalignment评估标准的引入，用于评估LLM代理在现实环境中的错位倾向。
3. 错位行为被分类为目标保护、抵抗关闭、保留实力以及权力寻求等子类。
4. 在AgentMisalignment评估标准上评估前沿模型，发现更强大的模型更容易出现错位。
5. 代理个性对错位倾向产生巨大和不可预测的影响，强调系统提示工程的重要性。
6. 当前对齐方法在LLM代理上的通用化失败。

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Graph Counselor: Adaptive Graph Exploration via Multi-Agent Synergy to Enhance LLM Reasoning

Authors:Junqi Gao, Xiang Zou, YIng Ai, Dong Li, Yichen Niu, Biqing Qi, Jianxing Liu

Graph Retrieval Augmented Generation (GraphRAG) effectively enhances external knowledge integration capabilities by explicitly modeling knowledge relationships, thereby improving the factual accuracy and generation quality of Large Language Models (LLMs) in specialized domains. However, existing methods suffer from two inherent limitations: 1) Inefficient Information Aggregation: They rely on a single agent and fixed iterative patterns, making it difficult to adaptively capture multi-level textual, structural, and degree information within graph data. 2) Rigid Reasoning Mechanism: They employ preset reasoning schemes, which cannot dynamically adjust reasoning depth nor achieve precise semantic correction. To overcome these limitations, we propose Graph Counselor, an GraphRAG method based on multi-agent collaboration. This method uses the Adaptive Graph Information Extraction Module (AGIEM), where Planning, Thought, and Execution Agents work together to precisely model complex graph structures and dynamically adjust information extraction strategies, addressing the challenges of multi-level dependency modeling and adaptive reasoning depth. Additionally, the Self-Reflection with Multiple Perspectives (SR) module improves the accuracy and semantic consistency of reasoning results through self-reflection and backward reasoning mechanisms. Experiments demonstrate that Graph Counselor outperforms existing methods in multiple graph reasoning tasks, exhibiting higher reasoning accuracy and generalization ability. Our code is available at https://github.com/gjq100/Graph-Counselor.git.

图检索增强生成（GraphRAG）通过显式建模知识关系，有效增强了大型语言模型（LLM）在特定领域的事实准确性和生成能力。然而，现有方法存在两个固有局限性：1）信息聚合效率低下：它们依赖于单个代理和固定的迭代模式，难以自适应捕获图数据中的多层次文本、结构和度数信息。2）推理机制僵化：它们采用预设的推理方案，无法动态调整推理深度，也无法实现精确语义校正。为了克服这些局限性，我们提出了基于多代理协作的GraphRAG方法——Graph Counselor。该方法使用自适应图信息提取模块（AGIEM），其中规划、思考和执行代理共同精确建模复杂图结构并动态调整信息提取策略，解决多层次依赖建模和自适应推理深度挑战。此外，通过自我反思和逆向推理机制，自我反思与多元视角（SR）模块提高了推理结果的准确性和语义一致性。实验表明，Graph Counselor在多个图推理任务中优于现有方法，展现出更高的推理准确性和泛化能力。我们的代码可在https://github.com/gjq100/Graph-Counselor.git上找到。

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PDF Accepted by ACL 2025

Summary
图增强生成（GraphRAG）通过显式建模知识关系，提高了大型语言模型（LLM）在特定领域的实际准确性和生成质量。然而，现有方法存在信息聚合效率低下和推理机制僵化的问题。为解决这些问题，提出了基于多智能体协作的图顾问（Graph Counselor）方法。通过自适应图信息提取模块和多角度自我反思模块，提高了信息提取策略和推理结果的准确性。实验表明，图顾问在多个图推理任务中优于现有方法。

Key Takeaways

1. Graph Retrieval Augmented Generation (GraphRAG) 能够提高大型语言模型在特定领域的实际准确性和生成质量。
2. 现有方法在知识图谱中的信息聚合效率低下，难以适应性地捕获多层次文本、结构和度数信息。
3. 现有方法的推理机制僵化，无法动态调整推理深度和实现精确语义校正。
4. 图顾问（Graph Counselor）是一种基于多智能体协作的 GraphRAG 方法，通过自适应图信息提取模块解决多层次依赖建模和自适应推理深度的问题。
5. 图顾问中的规划、思考和执行智能体协同工作，精确建模复杂图结构并动态调整信息提取策略。
6. 多角度自我反思模块提高了推理结果的准确性和语义一致性。

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AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance

Authors:Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O’donncha, Jayant Kalagnanam

AI for Industrial Asset Lifecycle Management aims to automate complex operational workflows – such as condition monitoring, maintenance planning, and intervention scheduling – to reduce human workload and minimize system downtime. Traditional AI/ML approaches have primarily tackled these problems in isolation, solving narrow tasks within the broader operational pipeline. In contrast, the emergence of AI agents and large language models (LLMs) introduces a next-generation opportunity: enabling end-to-end automation across the entire asset lifecycle. This paper envisions a future where AI agents autonomously manage tasks that previously required distinct expertise and manual coordination. To this end, we introduce AssetOpsBench – a unified framework and environment designed to guide the development, orchestration, and evaluation of domain-specific agents tailored for Industry 4.0 applications. We outline the key requirements for such holistic systems and provide actionable insights into building agents that integrate perception, reasoning, and control for real-world industrial operations. The software is available at https://github.com/IBM/AssetOpsBench.

人工智能在工业资产生命周期管理中的应用旨在自动化复杂的工作流程，如状态监测、维护规划和干预调度，以减少人工工作量并最大限度地减少系统停机时间。传统的AI/ML方法主要孤立地解决这些问题，在更广泛的运营管道中解决狭窄的任务。相比之下，人工智能代理和大语言模型（LLM）的出现，为下一代自动化带来了机会：实现端到端的自动化，贯穿整个资产生命周期。本文设想了一个未来，人工智能代理将自主管理那些以前需要独特专业和人工协调的任务。为此，我们推出了AssetOpsBench——一个统一框架和环境，旨在指导为工业4.0应用程序量身定制的特定领域代理的开发、编排和评估。我们概述了此类整体系统的关键要求，并提供构建集成感知、推理和控制的代理的可行见解，用于现实世界中的工业操作。该软件可在https://github.com/IBM/AssetOpsBench获取。

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PDF 39 pages, 18 figures

Summary

AI应用于工业资产生命周期管理旨在自动化复杂操作工作流，如状态监测、维护规划和干预调度，以减轻人工负担并最小化系统停机时间。传统AI/ML方法主要孤立地解决这些问题，在更广泛的操作管道中解决狭窄任务。相比之下，AI代理和大语言模型（LLM）的出现带来了下一代机会：实现整个资产生命周期的端到端自动化。本文设想了一个未来，AI代理将自主地管理以前需要独特专业和手动协调的任务。为此，我们推出了AssetOpsBench——一个统一框架和环境，旨在指导针对工业4.0应用的特定领域代理的开发、编排和评估。

Key Takeaways

1. AI在工业资产生命周期管理中的应用旨在自动化复杂操作工作流。
2. 传统AI/ML方法主要解决狭窄任务，而新一代AI代理和LLM旨在实现端到端自动化。
3. AI代理可以自主地管理需要独特专业和手动协调的任务。
4. AssetOpsBench是一个为工业4.0应用设计的统一框架和环境，用于指导特定领域代理的开发、编排和评估。
5. 这种全息系统需要满足关键要求，包括感知、推理和控制等功能的集成。
6. 可通过https://github.com/IBM/AssetOpsBench访问该软件。
7. 该文提供了关于构建能够整合感知、推理和控制功能的代理的可行见解，以适应真实世界的工业操作。

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A Retrieval-Augmented Multi-Agent Framework for Psychiatry Diagnosis

Authors:Mengxi Xiao, Mang Ye, Ben Liu, Xiaofen Zong, He Li, Jimin Huang, Qianqian Xie, Min Peng

The application of AI in psychiatric diagnosis faces significant challenges, including the subjective nature of mental health assessments, symptom overlap across disorders, and privacy constraints limiting data availability. To address these issues, we present MoodAngels, the first specialized multi-agent framework for mood disorder diagnosis. Our approach combines granular-scale analysis of clinical assessments with a structured verification process, enabling more accurate interpretation of complex psychiatric data. Complementing this framework, we introduce MoodSyn, an open-source dataset of 1,173 synthetic psychiatric cases that preserves clinical validity while ensuring patient privacy. Experimental results demonstrate that MoodAngels outperforms conventional methods, with our baseline agent achieving 12.3% higher accuracy than GPT-4o on real-world cases, and our full multi-agent system delivering further improvements. Evaluation in the MoodSyn dataset demonstrates exceptional fidelity, accurately reproducing both the core statistical patterns and complex relationships present in the original data while maintaining strong utility for machine learning applications. Together, these contributions provide both an advanced diagnostic tool and a critical research resource for computational psychiatry, bridging important gaps in AI-assisted mental health assessment.

人工智能在精神诊断方面的应用面临重大挑战，包括精神健康评估的主观性、不同疾病症状的相互重叠以及隐私约束对数据的限制。为了解决这些问题，我们推出了 MoodAngels，这是第一个专门用于情绪障碍诊断的多智能体框架。我们的方法结合了临床评估的精细分析以及结构化验证过程，能够更准确地解释复杂的精神科数据。作为此框架的补充，我们引入了 MoodSyn，这是一个包含 1,173 个合成精神科病例的开源数据集，它保留了临床有效性同时确保了患者隐私。实验结果表明，相较于现实世界案例中的GPT-4o，我们的基线智能体达到了更高的准确性，准确率提高了 12.3%，而我们的完整多智能体系统则实现了进一步的改进。在 MoodSyn 数据集中的评估表明，其准确还原了原始数据中的核心统计模式和复杂关系，同时保持了对机器学习应用的强大效用。总的来说，这些贡献为计算精神病学提供了先进的诊断工具和重要的研究资源，缩小了人工智能辅助精神健康评估方面的差距。

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PDF 40 pages, 11 figures

Summary
情绪障碍诊断中人工智能应用的挑战包括精神健康评估的主观性、不同症状在不同疾病中的重叠以及隐私约束限制数据可用性。我们推出MoodAngels，首个针对情绪障碍诊断的多智能体框架，结合临床评估的精细分析与结构化验证流程，更准确地解读复杂的心理数据。同时，我们推出开源数据集MoodSyn，包含1173个合成精神病案例，确保临床有效性与患者隐私。实验结果显示， MoodAngels较传统方法表现优越，基线智能体准确度比GPT-4o高出12.3%，完整多智能体系统则进一步改善。在 MoodSyn数据集上的评估表现出高度的保真度，既能准确再现原始数据的核心统计模式与复杂关系，又能保持对机器学习应用的高度实用性。这些贡献为计算精神病学提供了先进的诊断工具与重要的研究资源，填补了人工智能辅助精神健康评估的重要空白。

Key Takeaways

1. AI在精神健康诊断领域面临挑战，包括评估的主观性、症状重叠和隐私约束。
2. 提出多智能体框架MoodAngels，结合精细分析与结构化验证，提高解读心理数据的准确性。
3. 引入开源数据集MoodSyn，确保临床有效性与患者隐私。
4. MoodAngels较传统方法表现优越，基线智能体准确度提高。
5. MoodSyn数据集高度保真，能再现原始数据的统计模式与复杂关系。
6. 这些贡献为计算精神病学提供了重要资源，促进了AI在精神健康评估领域的发展。

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Training Cross-Morphology Embodied AI Agents: From Practical Challenges to Theoretical Foundations

Authors:Shaoshan Liu, Fan Wang, Hongjun Zhou, Yuanfeng Wang

While theory and practice are often seen as separate domains, this article shows that theoretical insight is essential for overcoming real-world engineering barriers. We begin with a practical challenge: training a cross-morphology embodied AI policy that generalizes across diverse robot morphologies. We formalize this as the Heterogeneous Embodied Agent Training (HEAT) problem and prove it reduces to a structured Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) that is PSPACE-complete. This result explains why current reinforcement learning pipelines break down under morphological diversity, due to sequential training constraints, memory-policy coupling, and data incompatibility. We further explore Collective Adaptation, a distributed learning alternative inspired by biological systems. Though NEXP-complete in theory, it offers meaningful scalability and deployment benefits in practice. This work illustrates how computational theory can illuminate system design trade-offs and guide the development of more robust, scalable embodied AI. For practitioners and researchers to explore this problem, the implementation code of this work has been made publicly available at https://github.com/airs-admin/HEAT

虽然理论和实践经常被视为两个独立的领域，但这篇文章表明，理论洞察力对于克服现实世界工程障碍至关重要。我们从实际挑战开始：训练一个跨形态的人工智能策略，能在多种机器人形态中通用化。我们将这正式定义为异构实体代理训练（HEAT）问题，并证明它简化为结构化的部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP），这是一个PSPACE完全问题。这一结果解释了为什么当前的强化学习管道会在形态多样性面前失效，原因包括序列训练约束、内存策略耦合和数据不兼容。我们进一步探讨了集体适应（Collective Adaptation），这是一种由生物系统启发的分布式学习替代方案。尽管在理论上为NEXP完全问题，但在实践中却提供了有意义的可扩展性和部署优势。这项工作说明了计算理论如何揭示系统设计权衡并引导开发更稳健、可扩展的实体人工智能。为了供从业者和研究人员探索这一问题，该工作的实现代码已公开在：https://github.com/airs-admin/HEAT上。

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Summary

本文强调理论洞察对于克服现实世界工程障碍的重要性。文章以一个实践挑战开始：训练一个能跨多种机器人形态进行任务的AI策略。通过形式化表达为异构实体代理训练（HEAT）问题，证明了其可归结为结构化部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP），为PSPACE完全问题。此结果解释了当前强化学习管道为何无法在形态多样性下运作，由于序列训练约束、内存策略耦合和数据不兼容等问题。文章还探讨了受生物系统启发的分布式学习替代方案——集体适应。尽管在理论上为NEXP完全问题，但在实践中提供了有意义的可扩展性和部署优势。本文展示了计算理论如何阐明系统设计权衡并指导更稳健、可扩展的实体AI的开发。

Key Takeaways

1. 理论洞察对克服现实世界工程障碍至关重要。
2. 文章提出了异构实体代理训练（HEAT）问题，将其形式化为结构化部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）。
3. 当前强化学习管道在形态多样性下面临挑战，存在序列训练约束、内存策略耦合和数据不兼容等问题。
4. 文章探讨了集体适应这一分布式学习替代方案，受生物系统启发。
5. 集体适应方法在理论上虽为NEXP完全问题，但在实践中表现出有意义的可扩展性和部署优势。
6. 计算理论有助于阐明系统设计权衡。

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Orak: A Foundational Benchmark for Training and Evaluating LLM Agents on Diverse Video Games

Authors:Dongmin Park, Minkyu Kim, Beongjun Choi, Junhyuck Kim, Keon Lee, Jonghyun Lee, Inkyu Park, Byeong-Uk Lee, Jaeyoung Hwang, Jaewoo Ahn, Ameya S. Mahabaleshwarkar, Bilal Kartal, Pritam Biswas, Yoshi Suhara, Kangwook Lee, Jaewoong Cho

Large Language Model (LLM) agents are reshaping the game industry, particularly with more intelligent and human-preferable game characters. However, existing game benchmarks fall short of practical needs: they lack evaluations of diverse LLM capabilities across various game genres, studies of agentic modules crucial for complex gameplay, and fine-tuning datasets for aligning pre-trained LLMs into gaming agents. To fill these gaps, we present \textbf{\benchname{}}, a foundational benchmark designed to train and evaluate LLM agents across diverse real-world video games. Unlike existing benchmarks, Orak includes 12 popular video games spanning all major genres, enabling comprehensive studies of LLM capabilities and agentic modules essential for intricate game scenarios. To support consistent evaluation of LLMs, we introduce a plug-and-play interface based on Model Context Protocol (MCP) that enables LLMs to seamlessly connect with games and manipulate agentic modules. Additionally, we propose a fine-tuning dataset, consisting of LLM gameplay trajectories across diverse game genres. Orak offers a comprehensive evaluation framework, encompassing general game score leaderboards, LLM battle arenas, and in-depth analyses of visual input state, agentic strategies, and fine-tuning effects, establishing a foundation towards building generic gaming agents. Code is available at https://github.com/krafton-ai/Orak.

大型语言模型（LLM）代理正在重塑游戏行业，尤其是通过更智能和更人性化的人物角色。然而，现有的游戏基准测试无法满足实际需求：它们缺乏对跨不同游戏类型的大型语言模型能力的评估、对复杂游戏至关重要的代理模块的深入研究以及将预训练的大型语言模型调整为游戏代理的微调数据集。为了填补这些空白，我们推出了Orak，这是一个基础基准测试，旨在在不同现实世界视频游戏中训练和评估大型语言模型代理。不同于现有的基准测试，Orak包含跨越所有主要类型的12款流行视频游戏，能够对大型语言模型的能力和对于复杂游戏场景至关重要的代理模块进行全面研究。为了支持大型语言模型的统一评估，我们引入了基于模型上下文协议（MCP）的即插即用接口，使大型语言模型能够无缝连接到游戏并操作代理模块。此外，我们提出了一个微调数据集，其中包含在不同游戏类型的大型语言模型游戏轨迹。Orak提供了一个全面的评估框架，包括游戏得分排行榜、大型语言模型竞技场以及对视觉输入状态、代理策略和微调效果的深入分析，为构建通用游戏代理奠定了基础。代码可在https://github.com/krafton-ai/Orak找到。

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大型语言模型（LLM）代理正在重塑游戏行业，特别是通过更智能、更符合人类喜好的游戏角色。针对现有游戏基准测试在实用需求方面的不足，如缺乏对不同游戏类型中各种LLM能力的评估、对复杂游戏玩法至关重要的代理模块的研究，以及将预训练LLM调整为游戏代理的微调数据集的缺失，我们推出了Orak基准测试。Orak包括12款流行视频游戏，涵盖所有主要类型，能够对LLM的能力和代理模块进行深入研究。为了支持LLM的一致性评价，我们引入了基于模型上下文协议（MCP）的即插即用接口，使LLM能够无缝连接到游戏并操作代理模块。此外，我们还提出了一个微调数据集，包含跨不同游戏类型的LLM游戏轨迹。Orak提供了一个全面的评估框架，包括游戏得分排行榜、LLM竞技场以及对视觉输入状态、代理策略和微调效果的深入分析。

Key Takeaways

1. 大型语言模型（LLM）正在重塑游戏行业，特别是在智能游戏角色方面。
2. 现有游戏基准测试存在不足，缺乏对不同游戏类型中LLM能力的全面评估。
3. Orak基准测试包含多种流行视频游戏，旨在全面研究LLM的能力和代理模块。
4. Orak引入基于模型上下文协议（MCP）的即插即用接口，便于LLM与游戏的连接和代理模块的操作。
5. 提出了一个微调数据集，包含LLM在不同游戏类型中的游戏轨迹。
6. Orak提供全面的评估框架，包括游戏得分排行榜、LLM竞技场等。

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Go-Browse: Training Web Agents with Structured Exploration

Authors:Apurva Gandhi, Graham Neubig

One of the fundamental problems in digital agents is their lack of understanding of their environment. For instance, a web browsing agent may get lost in unfamiliar websites, uncertain what pages must be visited to achieve its goals. To address this, we propose Go-Browse, a method for automatically collecting diverse and realistic web agent data at scale through structured exploration of web environments. Go-Browse achieves efficient exploration by framing data collection as a graph search, enabling reuse of information across exploration episodes. We instantiate our method on the WebArena benchmark, collecting a dataset of 10K successful task-solving trajectories and 40K interaction steps across 100 URLs. Fine-tuning a 7B parameter language model on this dataset achieves a success rate of 21.7% on the WebArena benchmark, beating GPT-4o mini by 2.4% and exceeding current state-of-the-art results for sub-10B parameter models by 2.9%.

数字代理面临的一个基本问题是它们对环境的理解不足。例如，网络浏览代理可能会在陌生的网站中迷失，不确定为了实现目标需要访问哪些页面。为了解决这一问题，我们提出了Go-Browse方法，它通过结构化探索网络环境，实现大规模自动收集多样且现实的网页代理数据。Go-Browse通过将数据采集框架化为图搜索，实现了高效的探索过程，使探索期间的信息能够重用。我们在WebArena基准测试上实践了我们的方法，收集了包含成功执行任务的1万个轨迹和跨多个URL的4万次交互步骤的数据集。对此数据集进行微调的大型语言模型成功率为成功率为在WebArena基准测试中达到了最高的任务完成率21.7%，击败了GPT-Jo mini模型高出达百分之一点零四%，超过了现有的次参数在十亿以下模型的最优结果达百分之二点九。

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GA-S$^3$: Comprehensive Social Network Simulation with Group Agents

Authors:Yunyao Zhang, Zikai Song, Hang Zhou, Wenfeng Ren, Yi-Ping Phoebe Chen, Junqing Yu, Wei Yang

Social network simulation is developed to provide a comprehensive understanding of social networks in the real world, which can be leveraged for a wide range of applications such as group behavior emergence, policy optimization, and business strategy development. However, billions of individuals and their evolving interactions involved in social networks pose challenges in accurately reflecting real-world complexities. In this study, we propose a comprehensive Social Network Simulation System (GA-S3) that leverages newly designed Group Agents to make intelligent decisions regarding various online events. Unlike other intelligent agents that represent an individual entity, our group agents model a collection of individuals exhibiting similar behaviors, facilitating the simulation of large-scale network phenomena with complex interactions at a manageable computational cost. Additionally, we have constructed a social network benchmark from 2024 popular online events that contains fine-grained information on Internet traffic variations. The experiment demonstrates that our approach is capable of achieving accurate and highly realistic prediction results. Code is open at https://github.com/AI4SS/GAS-3.

社交网络模拟的发展为我们全面理解现实世界中的社交网络提供了途径，并可广泛应用于群体行为涌现、政策优化、商业策略制定等多种应用。然而，数十亿个体及其不断变化的互动在社交网络中构成了一个复杂的系统，准确反映现实世界的复杂性面临挑战。在本研究中，我们提出了一种全面的社交网络模拟系统（GA-S3），该系统利用新设计的群体智能体对各种网络事件进行智能决策。与其他代表个体实体的智能体不同，我们的群体智能体模拟具有相似行为的个体集合，以可管理计算成本的方式模拟大规模网络现象中的复杂交互。此外，我们还构建了包含有关互联网流量变化精细信息的来自2024个热门网络事件的社交网络基准测试。实验表明，我们的方法能够实现准确且高度逼真的预测结果。代码已公开在https://github.com/AI4SS/GAS-3。

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PDF Accepted by Findings of ACL 2025

Summary
社交网络模拟系统用于全面理解现实世界中的社交网络，可广泛应用于群体行为涌现、政策优化和业务策略开发等领域。然而，数十亿个体及其不断变化的互动带来了准确反映现实复杂性的挑战。本研究提出了一种全面的社交网络模拟系统（GA-S3），利用新设计的群体智能代理做出关于各种网络事件的智能决策。该系统通过模拟大规模网络现象和复杂交互，以可管理的计算成本实现了高度逼真的预测结果。

Key Takeaways

1. 社交网络模拟系统（GA-S3）用于理解现实世界的社交网络，具有广泛的应用领域。
2. GA-S3使用群体智能代理来模拟网络事件，这种代理可以模拟具有相似行为的个体集合。
3. 该系统能够处理大规模网络现象的模拟，同时处理复杂的交互。
4. GA-S3通过精细的互联网流量变化信息，实现了高度逼真的预测结果。
5. 该系统具有开放性，可以在公开的代码库中找到（https://github.com/AI4SS/GAS-3）。
6. 该研究提供了一个社交网络基准，其中包含有关在线事件的详细信息。

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A Multi-agent LLM-based JUnit Test Generation with Strong Oracles

Authors:Qinghua Xu, Guancheng Wang, Lionel Briand, Kui Liu

Unit testing plays a critical role in ensuring software correctness. However, writing unit tests manually is laborious, especially for strong typed languages like Java, motivating the need for automated approaches. Traditional methods primarily rely on search-based or randomized algorithms to generate tests that achieve high code coverage and produce regression oracles, which are derived from the program’s current behavior rather than its intended functionality. Recent advances in large language models (LLMs) have enabled oracle generation from natural language descriptions. However, existing LLM-based methods often require LLM fine-tuning or rely on external tools such as EvoSuite for test prefix generation. In this work, we propose CANDOR, a novel end-to-end, prompt-based LLM framework for automated JUnit test generation. CANDOR orchestrates multiple specialized LLM agents to generate JUnit tests, including both high-quality test prefixes and accurate oracles. To mitigate the notorious hallucinations in LLMs, we introduce a novel strategy that engages multiple reasoning LLMs in a panel discussion and generate accurate oracles based on consensus. Additionally, to reduce the verbosity of reasoning LLMs’ outputs, we propose a novel dual-LLM pipeline to produce concise and structured oracle evaluations. Our experiments on the HumanEvalJava and LeetCodeJava datasets show that CANDOR can generate accurate oracles and is slightly better than EvoSuite in generating tests with high line coverage and clearly superior in terms of mutation score. Moreover, CANDOR significantly outperforms the state-of-the-art, prompt-based test generator LLM-Empirical, achieving improvements of 15.8 to 25.1 percentage points in oracle correctness on both correct and faulty source code. Ablation studies confirm the critical contributions of key agents in improving test prefix quality and oracle accuracy.

单元测试在确保软件正确性方面发挥着至关重要的作用。然而，手动编写单元测试是劳动密集型的，尤其是对于像Java这样的强类型语言，这激发了自动化方法的需求。传统方法主要依赖于基于搜索或随机算法来生成实现高代码覆盖率的测试，并产生回归判定依据，这些依据来源于程序的当前行为，而非其预期功能。最近大型语言模型（LLM）的进步已经能够实现从自然语言描述中产生判定依据。然而，现有的基于LLM的方法通常需要调整LLM或依赖外部工具（如EvoSuite）来生成测试前缀。

在这项工作中，我们提出了CANDOR，这是一个用于自动化JUnit测试生成的新型端到端、基于提示的LLM框架。CANDOR协调多个专业LLM代理来生成JUnit测试，包括高质量的前缀和准确的判定依据。为了缓解LLM中著名的幻觉问题，我们引入了一种新策略，让多个推理LLM参与小组讨论，并根据共识生成准确的判定依据。此外，为了减少推理LLM输出中的冗长性，我们提出了一个新的双LLM管道，以产生简洁、结构化的判定依据评估。

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基于自然语言描述实现自动化软件测试是一种创新的方法。传统的测试生成方法主要依赖搜索或随机算法生成测试以达到较高的代码覆盖率，并生成回归测试集。而最近的大型语言模型（LLM）技术为从自然语言描述生成测试集提供了可能性。本研究提出了CANDOR框架，这是一个基于提示的端到端LLM框架，用于自动化JUnit测试生成。CANDOR结合了多个专门的LLM代理生成JUnit测试，包括高质量的前缀和准确的测试集。实验表明，CANDOR在生成测试集方面略优于EvoSuite，在突变得分方面表现更优秀。同时，CANDOR显著优于现有的基于提示的测试生成器LLM-Empirical，在正确和错误的源代码上提高了15.8至25.1个百分点的测试集准确性。

Key Takeaways

• CANDOR是一个基于提示的端到端LLM框架，用于自动化JUnit测试生成。
• CANDOR结合了多个LLM代理来生成高质量的前缀和准确的测试集。
• 为缓解LLM中的幻觉问题，CANDOR引入了多代理讨论策略来生成基于共识的准确测试集。
• CANDOR通过双LLM管道减少输出冗余，生成简洁的结构化测试集评估。
• 实验表明，CANDOR在生成测试集方面优于EvoSuite和LLM-Empirical，特别是在突变得分和测试集准确性方面。

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Comparative Analysis of AI Agent Architectures for Entity Relationship Classification

Authors:Maryam Berijanian, Kuldeep Singh, Amin Sehati

Entity relationship classification remains a challenging task in information extraction, especially in scenarios with limited labeled data and complex relational structures. In this study, we conduct a comparative analysis of three distinct AI agent architectures designed to perform relation classification using large language models (LLMs). The agentic architectures explored include (1) reflective self-evaluation, (2) hierarchical task decomposition, and (3) a novel multi-agent dynamic example generation mechanism, each leveraging different modes of reasoning and prompt adaptation. In particular, our dynamic example generation approach introduces real-time cooperative and adversarial prompting. We systematically compare their performance across multiple domains and model backends. Our experiments demonstrate that multi-agent coordination consistently outperforms standard few-shot prompting and approaches the performance of fine-tuned models. These findings offer practical guidance for the design of modular, generalizable LLM-based systems for structured relation extraction. The source codes and dataset are available at https://github.com/maryambrj/ALIEN.git.

实体关系分类在信息提取中仍然是一项具有挑战性的任务，特别是在标签数据有限和关系结构复杂的情况下。在这项研究中，我们对三种不同的AI代理架构进行了比较分析，这些架构旨在使用大型语言模型（LLM）进行关系分类。探索的代理架构包括（1）反思自我评价，（2）层次任务分解，以及（3）一种新的多代理动态示例生成机制，每种机制都利用不同的推理和提示适应模式。特别是，我们的动态示例生成方法引入了实时合作和对抗性提示。我们在多个领域和模型后端系统地比较了它们的性能。实验表明，多代理协作始终优于标准的小样本提示，并接近微调模型的性能。这些发现为设计用于结构化关系提取的模块化、通用化LLM系统提供了实际指导。源代码和数据集可在https://github.com/maryambrj/ALIEN.git获得。

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本研究探讨了信息抽取中的实体关系分类任务面临的挑战，特别是在标签数据有限和关系结构复杂的情况下。文章对比分析了三种用于关系分类的人工智能代理架构，这些架构包括反思自我评估、层次任务分解以及一种新型多代理动态示例生成机制。研究通过跨多个领域和模型后端系统地比较了它们的性能表现。实验表明，多代理协调一贯优于标准的小样本提示法并接近精细调整模型的性能水平。该研究为人们设计了模块化、通用化的基于大型语言模型的系统以进行结构化关系抽取提供了实际指导。相关源代码和数据集可在https://github.com/maryambrj/ALIEN.git找到。

Key Takeaways

1. 实体关系分类在信息抽取中是一项具有挑战性的任务，特别是在标签数据有限和关系结构复杂的情况下。
2. 研究对比分析了三种AI代理架构在关系分类任务上的表现，包括反思自我评估、层次任务分解以及多代理动态示例生成机制。
3. 多代理动态示例生成机制引入实时合作和对抗性提示，提高了模型性能。
4. 实验表明多代理协调的方法在多个领域和模型后端的表现均优于标准的小样本提示法，并接近精细调整模型的性能水平。
5. 研究为人们设计模块化、通用化的基于大型语言模型的系统进行结构化关系抽取提供了实际指导。
6. 研究的源代码和数据集可公开获取，便于进一步研究和应用。

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RiOSWorld: Benchmarking the Risk of Multimodal Computer-Use Agents

Authors:Jingyi Yang, Shuai Shao, Dongrui Liu, Jing Shao

With the rapid development of multimodal large language models (MLLMs), they are increasingly deployed as autonomous computer-use agents capable of accomplishing complex computer tasks. However, a pressing issue arises: Can the safety risk principles designed and aligned for general MLLMs in dialogue scenarios be effectively transferred to real-world computer-use scenarios? Existing research on evaluating the safety risks of MLLM-based computer-use agents suffers from several limitations: it either lacks realistic interactive environments, or narrowly focuses on one or a few specific risk types. These limitations ignore the complexity, variability, and diversity of real-world environments, thereby restricting comprehensive risk evaluation for computer-use agents. To this end, we introduce \textbf{RiOSWorld}, a benchmark designed to evaluate the potential risks of MLLM-based agents during real-world computer manipulations. Our benchmark includes 492 risky tasks spanning various computer applications, involving web, social media, multimedia, os, email, and office software. We categorize these risks into two major classes based on their risk source: (i) User-originated risks and (ii) Environmental risks. For the evaluation, we evaluate safety risks from two perspectives: (i) Risk goal intention and (ii) Risk goal completion. Extensive experiments with multimodal agents on \textbf{RiOSWorld} demonstrate that current computer-use agents confront significant safety risks in real-world scenarios. Our findings highlight the necessity and urgency of safety alignment for computer-use agents in real-world computer manipulation, providing valuable insights for developing trustworthy computer-use agents. Our benchmark is publicly available at https://yjyddq.github.io/RiOSWorld.github.io/.

随着多模态大型语言模型（MLLMs）的快速发展，它们越来越多地被部署为能够完成复杂计算机任务的自主计算机使用代理。然而，一个紧迫的问题出现了：为对话场景中的通用MLLMs设计和对齐的安全风险原则是否可以有效地转移到现实世界的计算机使用场景？现有关于评估基于MLLM的计算机使用代理的安全风险的研究存在几个局限性：要么缺乏现实的交互环境，要么只关注一种或少数几种特定的风险类型。这些局限性忽略了现实世界的复杂性、可变性和多样性，从而限制了计算机使用代理的综合风险评估。为此，我们引入了RiOSWorld，这是一个旨在评估基于MLLM的代理在现实世界计算机操作中的潜在风险的基准测试。我们的基准测试包括492个涉及各种计算机应用程序的风险任务，包括网页、社交媒体、多媒体、操作系统、电子邮件和办公软件。我们根据风险来源将这些风险分为两大类：（i）用户产生的风险（ii）环境风险。对于评估，我们从两个角度评估安全风险：（i）风险目标意图和（ii）风险目标完成。在RiOSWorld上与多模态代理的大量实验表明，当前计算机代理在现实场景中存在重大的安全风险。我们的研究结果表明了计算机使用代理在现实计算机操作中进行安全对齐的必要性和紧迫性，为开发可信赖的计算机使用代理提供了宝贵的见解。我们的基准测试在https://yjyddq.github.io/RiOSWorld.github.io/公开可用。

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PDF 40 pages, 6 figures, Project Page: https://yjyddq.github.io/RiOSWorld.github.io/

Summary

多模态大型语言模型（MLLMs）作为自主计算机使用代理，完成复杂的计算机任务方面能力不断增强。然而，安全问题也随之凸显：设计用于通用MLLM的对话场景的安全风险原则能否有效转移到真实世界的计算机使用场景？当前的研究存在局限，忽视现实环境的复杂性、多变性和多样性，因此限制了计算机使用代理的全面风险评估。本文引入RiOSWorld基准测试平台，旨在评估MLLM代理在现实计算机操作中的潜在风险。该平台包含涉及各种计算机应用的492项风险任务，将风险分为两大类：用户源风险和环境风险。大量实验证明，当前计算机使用代理面临重大安全风险。因此，计算机代理在现实操作中的安全对齐十分必要且紧迫。

Key Takeaways

1. 多模态大型语言模型（MLLMs）作为自主计算机使用代理能力日益增强，但在真实世界环境下存在安全风险问题。
2. 当前评估MLLM在真实世界计算机操作安全风险的工具缺乏真实的互动环境或者仅限于一种特定风险类型。因此限制了评估的精准性和综合性。对此提出了RiOSWorld基准测试平台进行评估。
3. RiOSWorld平台包含涉及多种计算机应用的492项风险任务，并对这些风险进行了分类，主要包括两大类：用户源风险和环境风险。这些数据对于研究和开发相关算法具有很强的参考意义。可以为用户提供针对性策略、应对措施、开发和修正参考方案等帮助和指导信息。从用户和系统角度都能提升使用安全性和用户友好性体验的提升方案研究有着重要的作用和价值意义。有助于相关系统技术的研发升级和用户的使用安全体验的提升优化研究发展有着重要作用和价值意义。从而更好地满足实际应用需求，促进人工智能技术的发展和应用。提高算法适应性稳定性和友好性的可能研究提升途径和提升策略、风险评估预警方式优化手段具有极强的现实应用意义。有效减少相应任务流程技术中出现的故障隐患，大幅增强计算操作系统平台的自动化智能交互水平。同时推动相关领域的技术进步和创新发展。提高人工智能系统的安全性和可靠性水平。对推动人工智能领域的发展有重要价值意义！改进交互控制智能化程度和拓展安全防护系统功能性意义重大作用和意义显著而深远。具备极为重要的社会价值和社会影响力巨大。可对当前相关研究进行综合性指导建议并提供有益参考依据。推动人工智能技术的持续发展和应用落地具有积极意义和价值意义。推动人工智能技术的持续发展和应用落地具有深远影响和作用。促进了技术的进步和创新的发展在相关领域具有重要的影响和作用。我们提供了一个公共基准测试平台以推动相关研究和应用的进一步发展丰富度检测和安全检测以及可控性和稳定性的优化方面研究有重要价值意义。我们提供的基准测试平台公开可用供公众使用并欢迎大家提出宝贵的反馈和建议以共同推动人工智能技术的不断进步和发展进步和发展进步和进步！我们的目标是开发更加可靠和安全的计算机使用代理以造福人类社会发展进步和社会进步发展进步和社会进步发展进步和贡献力量！推动相关领域的创新发展和进步！提高公众对于人工智能技术的信任和接受程度促进技术和社会之间的和谐共生和融合协同发展具有重要价值意义并造福人类社会长远发展具有非常重要的贡献和作用！！我们通过实践中的评估和测试来提高和完善系统功能特性方面进行优化以响应市场需求和用户需求为改进方向不断推动技术进步和创新发展！！推动人工智能技术的持续发展和应用落地为科技进步和人类社会发展做出更大的贡献！将使得人们的工作效率和生活质量得到极大提高生活品质和科技应用体验不断提升并且推动整个社会的技术创新和发展进步！我们的研究为人类社会的发展进步做出了重要贡献！我们将继续致力于开发更加先进的人工智能技术为人类社会的持续发展和进步贡献力量！实现更好的人机协作创造更美好的生活未来！！利用这个平台我们将能更好地模拟真实的场景进一步检验和提高这些技术的可靠性和安全性为我们进入更智能更安全的时代做出贡献也推进智能化决策研究应用带来进一步支持与创新提供安全可靠技术为创新技术的验证与发展提供了强大的支撑与保障也为行业的技术升级和应用落地提供重要帮助和指导意义更加重要且紧迫！！！

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A Comprehensive Survey of Agents for Computer Use: Foundations, Challenges, and Future Directions

Authors:Pascal J. Sager, Benjamin Meyer, Peng Yan, Rebekka von Wartburg-Kottler, Layan Etaiwi, Aref Enayati, Gabriel Nobel, Ahmed Abdulkadir, Benjamin F. Grewe, Thilo Stadelmann

Agents for computer use (ACUs) are an emerging class of systems capable of executing complex tasks on digital devices - such as desktops, mobile phones, and web platforms - given instructions in natural language. These agents can automate tasks by controlling software via low-level actions like mouse clicks and touchscreen gestures. However, despite rapid progress, ACUs are not yet mature for everyday use. In this survey, we investigate the state-of-the-art, trends, and research gaps in the development of practical ACUs. We provide a comprehensive review of the ACU landscape, introducing a unifying taxonomy spanning three dimensions: (I) the domain perspective, characterizing agent operating contexts; (II) the interaction perspective, describing observation modalities (e.g., screenshots, HTML) and action modalities (e.g., mouse, keyboard, code execution); and (III) the agent perspective, detailing how agents perceive, reason, and learn. We review 87 ACUs and 33 datasets across foundation model-based and classical approaches through this taxonomy. Our analysis identifies six major research gaps: insufficient generalization, inefficient learning, limited planning, low task complexity in benchmarks, non-standardized evaluation, and a disconnect between research and practical conditions. To address these gaps, we advocate for: (a) vision-based observations and low-level control to enhance generalization; (b) adaptive learning beyond static prompting; (c) effective planning and reasoning methods and models; (d) benchmarks that reflect real-world task complexity; (e) standardized evaluation based on task success; (f) aligning agent design with real-world deployment constraints. Together, our taxonomy and analysis establish a foundation for advancing ACU research toward general-purpose agents for robust and scalable computer use.

计算机使用代理（ACUs）是一种新兴的系统，能够在数字设备（如桌面电脑、手机和网页平台）上执行复杂任务，通过自然语言指令进行操作。这些代理可以通过控制软件，如鼠标点击和触摸屏手势等低级动作，自动化任务。然而，尽管进展迅速，ACU尚未成熟到可以用于日常使用。在这篇综述中，我们调查了ACU的最新进展、趋势和研究空白。我们全面回顾了ACU领域，提出了一个统一的分类学，包括三个维度：（I）领域视角，描述代理操作环境；（II）交互视角，描述观察模式（例如截图、HTML）和行动模式（例如鼠标、键盘、代码执行）；以及（III）代理视角，详细介绍代理如何感知、推理和学习。我们通过这个分类学审查了87个ACU和33个数据集，涵盖基于基础模型的方法和经典方法。我们的分析确定了六个主要的研究空白：概括不足、学习低效、规划有限、基准任务复杂性低、评估非标准化以及研究与实际应用条件脱节。为了解决这些空白，我们提倡：（a）基于视觉的观察和低级控制以增强概括能力；（b）超越静态提示的自适应学习；（c）有效规划和推理方法和模型；（d）反映真实世界任务复杂性的基准测试；（e）基于任务成功的标准化评估；（f）使代理设计符合现实部署约束。总的来说，我们的分类和分析为推进ACU研究，朝着通用目的代理发展，以实现稳健和可扩展的计算机使用奠定了基础。

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Summary
在日新月异的科技发展下，计算机使用代理（ACUs）正在逐步崛起，它们可以在数字设备上执行复杂的任务，如桌面操作、移动电话和网页平台等。这些代理通过控制软件，如鼠标点击和触摸屏动作等低级操作来自动化任务。尽管进步迅速，但ACUs还未达到日常使用的成熟阶段。本文主要回顾了ACU的现状、趋势和研究中的空白领域，提出了一种涵盖三个维度的统一分类法。通过这一分类法对ACUs进行分析，发现了六大研究空白领域，并给出了相应的建议。我们的分类和分析为推进ACU研究，实现通用代理稳健、可缩放的计算机使用奠定了坚实的基础。

Key Takeaways

1. ACUs是一种新兴系统，能通过自然语言指令在数字设备上执行复杂任务。
2. ACUs通过控制软件执行低级动作（如鼠标点击和触摸屏手势）来自动化任务。
3. 尽管ACUs发展迅速，但它们尚未达到日常使用的成熟阶段。
4. 本文提出了一个涵盖三个维度的ACU统一分类法：领域视角、交互视角和代理视角。
5. 通过分类法对ACUs和数据集进行了全面的回顾，发现了六大研究空白领域。
6. 为解决这些研究空白，本文给出了具体的建议，包括增强泛化能力、自适应学习、有效的规划和推理方法等。

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DynaSaur: Large Language Agents Beyond Predefined Actions

Authors:Dang Nguyen, Viet Dac Lai, Seunghyun Yoon, Ryan A. Rossi, Handong Zhao, Ruiyi Zhang, Puneet Mathur, Nedim Lipka, Yu Wang, Trung Bui, Franck Dernoncourt, Tianyi Zhou

Existing LLM agent systems typically select actions from a fixed and predefined set at every step. While this approach is effective in closed, narrowly scoped environments, it presents two major challenges for real-world, open-ended scenarios: (1) it significantly restricts the planning and acting capabilities of LLM agents, and (2) it requires substantial human effort to enumerate and implement all possible actions, which is impractical in complex environments with a vast number of potential actions. To address these limitations, we propose an LLM agent framework that can dynamically create and compose actions as needed. In this framework, the agent interacts with its environment by generating and executing programs written in a general-purpose programming language. Moreover, generated actions are accumulated over time for future reuse. Our extensive experiments across multiple benchmarks show that this framework significantly improves flexibility and outperforms prior methods that rely on a fixed action set. Notably, it enables LLM agents to adapt and recover in scenarios where predefined actions are insufficient or fail due to unforeseen edge cases. Our code can be found in https://github.com/adobe-research/dynasaur.

现有的大型语言模型（LLM）代理系统通常在每个步骤从固定和预定义的集合中选择操作。虽然这种方法在封闭、范围狭窄的环境中是有效的，但它为现实世界、开放场景带来了两大挑战：（1）它显著限制了LLM代理的规划和执行能力；（2）它需要大量人力来枚举和实现所有可能的操作，这在具有大量潜在操作的复杂环境中是不切实际的。为了解决这些局限性，我们提出了一种可以按需动态创建和组合操作的大型语言模型代理框架。在该框架中，代理通过与环境互动，生成并执行用通用编程语言编写的程序。此外，生成的行动会随着时间的推移而累积，以供未来重复使用。我们在多个基准测试上的广泛实验表明，该框架大大提高了灵活性，并优于依赖固定动作集的前期方法。尤其值得一提的是，它使LLM代理能够在预定义操作不足或由于未预见到的特殊情况而失败的情况下进行适应和恢复。我们的代码可以在https://github.com/adobe-research/dynasaur找到。

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PDF 19 pages, 10 figures

Summary
大規模語言模型（LLM）代理系统通常在每个步骤从固定和预定义的集合中选择行动。这种方法在封闭、范围狭窄的环境中有效，但在现实世界的开放场景中却存在两大挑战：一是严重限制了LLM代理的规划和行动能力；二是需要花费大量人力枚举和实现所有可能的行动，这在具有大量潜在行动的复杂环境中是不切实际的。为此，我们提出了一种可以按需动态创建和组合行动的LLM代理框架。代理通过与通用编程语言编写程序进行交互来生成和执行行动，这些行动随时间累积并可重复使用。实验证明，该框架大大提高了灵活性并优于依赖固定行动集的前期方法。特别是在预设行动不足或由于不可预见的边缘情况而失败的情况下，它能够使LLM代理适应并恢复。我们的代码可在https://github.com/adobe-research/dynasaur中找到。

Key Takeaways

1. LLM代理系统在复杂环境中面临规划和行动能力的限制。
2. 传统方法需要大量人力来枚举和实现所有可能的行动，这在具有大量潜在行动的复杂环境中不切实际。
3. 提出的LLM代理框架能够按需动态创建和组合行动。
4. 代理通过与通用编程语言编写程序进行交互来生成和执行行动。
5. 该框架提高了LLM代理的灵活性并优于依赖固定行动集的前期方法。
6. 该框架使LLM代理能够适应并恢复在预设行动不足或由于不可预见的边缘情况导致的失败。

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Craftium: Bridging Flexibility and Efficiency for Rich 3D Single- and Multi-Agent Environments

Authors:Mikel Malagón, Josu Ceberio, Jose A. Lozano

Advances in large models, reinforcement learning, and open-endedness have accelerated progress toward autonomous agents that can learn and interact in the real world. To achieve this, flexible tools are needed to create rich, yet computationally efficient, environments. While scalable 2D environments fail to address key real-world challenges like 3D navigation and spatial reasoning, more complex 3D environments are computationally expensive and lack features like customizability and multi-agent support. This paper introduces Craftium, a highly customizable and easy-to-use platform for building rich 3D single- and multi-agent environments. We showcase environments of different complexity and nature: from single- and multi-agent tasks to vast worlds with many creatures and biomes, and customizable procedural task generators. Benchmarking shows that Craftium significantly reduces the computational cost of alternatives of similar richness, achieving +2K steps per second more than Minecraft-based frameworks.

随着大型模型、强化学习和开放性的发展，自主代理的进步已经加快，这些代理可以在现实世界中学习和互动。为实现这一目标，需要灵活的工具来创建内容丰富且计算效率高的环境。可扩展的二维环境无法解决现实世界中的关键挑战，如三维导航和空间推理等。而更复杂的三维环境计算成本高昂，缺乏可定制性和多代理支持等功能。本文介绍了Craftium平台，这是一个高度可定制且易于使用的平台，用于构建丰富的三维单代理和多代理环境。我们展示了不同复杂程度和性质的环境：从单代理和多代理任务到拥有众多生物和生物群系的广阔世界，以及可定制的程序任务生成器。基准测试表明，与相似丰富度的替代方案相比，Craftium的计算成本显著降低，比基于Minecraft的框架每秒多出超过2K步。

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PDF ICML 2025. Project’s website: https://github.com/mikelma/craftium/

Summary

本文介绍了Craftium平台，该平台为构建丰富的3D单智能体和多智能体环境提供了高度可定制和易于使用的工具。该平台解决了现有可扩展的2D环境无法应对的3D导航和空间推理等关键现实挑战，并且相对于其他具有相似丰富度的平台，它显著降低了计算成本。通过展示不同复杂性和性质的环境，表明了Craftium的适用性和优越性。

Key Takeaways

1. 大型模型、强化学习和开放性的进步推动了能够在现实世界中学习和交互的自主代理的发展。
2. 为了实现这一目标，需要灵活的工具来创建丰富且计算效率高的环境。
3. 当前的可扩展的2D环境无法应对如3D导航和空间推理等关键现实挑战。
4. Craftium是一个高度可定制和易于使用的平台，用于构建丰富的3D单智能体和多智能体环境。
5. Craftium展示了不同复杂性和性质的环境，包括单智能体和多智能体任务、具有许多生物和生物群系的广阔世界以及可定制的程序任务生成器。
6. 相对于基于Minecraft的框架，Craftium在计算效率上有显著优势，能够实现超过每秒2K步的提升。

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