深度分析
驗證導向知識圖譜：以多代理與 LLM 驅動自動化 SystemVerilog Assertion 生成
研究提出一套以驗證為中心的知識圖譜（KG）與多代理流程，將規格、RTL 與形式工具回饋轉為結構化中介表示，並匯入執行時 KG 作檢索與追溯。系統用 KG 提供設計接地的上下文，驅動 SVA 生成與三種精煉迴圈──語法修復、以反例（CEX）追溯的修正、以及覆蓋率導向的屬性擴增。
多代理
深度分析
MM‑StanceDet：結合檢索增強與多代理的多模態立場偵測框架
隨著文字與圖片混合的社群貼文增多，立場偵測變得更具挑戰性。研究提出檢索增強的多模態多代理框架，結合檢索、專屬分析、辯論與自省四階段。實驗顯示於五大資料集上顯著超越現有最佳模型，尤其在處理文本與影像訊號衝突時，框架的辯論階段能有效降低單步推理的錯誤率，提升整體預測穩定性。
AIfred
AIfred Intelligence：本地多代理 AI 助理的全功能開源實作與技術概覽
AIfred Intelligence 是一個以 Python 為主的開源專案，提供本地化的多代理人工智慧助理。它支援工具呼叫、持續記憶、訊息中心與多代理辯論，並整合文字轉語音、語音辨識與網頁爬取等功能。使用者可在自有硬體上部署，免除雲端依賴，確保資料主權。
Mango
Mango：結合全域結構與Thompson Sampling的多代理網頁導航方法
面對深層階層網站，從首頁啟動的傳統代理常導致無效探索。Mango先以輕量爬蟲與關鍵詞搜尋構建網站全域結構，再用BM25篩選候選URL，將URL選擇視為多臂賭博機並以ThompsonSampling動態分配預算，並以情節記憶記錄路徑避免重複訪問；在WebVoyager與WebWalkerQA上顯示出明顯成功率提升。