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यह शोध पत्र सीमा सत्यापन (boundary verification) के अभाव के कारण मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) पाइपलाइनों में संरचनात्मक कमजोरियों की पहचान और लक्षण वर्णन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये हमले मॉडल-विशिष्ट विफलताओं के बजाय वास्तुशिल्प (architectural) विफलताएं हैं जो वर्तमान मूल्यांकन ढांचों से बच निकलती हैं और पाइपलाइन-स्तरीय सुरक्षा उपायों को आवश्यक बनाती हैं।
यह शोध पत्र HIERA का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित बहु-एजेंट ढांचा (hierarchical multi-agent framework) है जो विशिष्ट एजेंटों (क्वेरी, आइटम, रिलेशन और जज) को समन्वित करता है ताकि कंटेंट डिस्कवरी सिस्टम के लिए स्वचालित प्रासंगिकता मूल्यांकन में फ्लैट एग्रीगेशन रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके, जिससे पांच डेटासेटों में महत्वपूर्ण सटीकता सुधार प्राप्त हुआ है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ सहकर्मी दंड (peer punishment) सहयोग को बढ़ावा देने में सबसे प्रभावी है और सहकर्मी पुरस्कार (peer reward) सामाजिक कल्याण को अधिकतम करता है, वहीं संस्थागत हस्तक्षेप तब सबसे सफल होते हैं जब वे बिना शर्त सहयोगियों (unconditional cooperators) या सीधे तौर पर दोषियों (defectors) को दंडित करने के बजाय सहकर्मी प्रोत्साहन रणनीतियों को सब्सिडी देते हैं, जो इस बात को रेखांकित करता है कि सहयोग को अधिकतम करना हमेशा समग्र सामाजिक लाभ को अनुकूलित करने के बराबर नहीं होता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सीमांत (फ्रंटियर) एलएलएम (LLMs) सिम्युलेटेड एआई विकास दौड़ में अत्यधिक विविध और अक्सर गैर-रणनीतिक व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि मजबूत नियम स्मरण (रूल रिकॉल) सटीक अवस्था ट्रैकिंग या पेऑफ गणना की गारंटी नहीं देता है, जिससे उनके कार्यों को मानव-समान या सुरक्षा-जागरूक मानने से पहले कठोर वैधता जांच और प्रक्षेपवक्र-स्तरीय विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र एक लचीला, सर्वसम्मति-आधारित वितरित लक्ष्य ट्रैकिंग एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो मल्टी-एजेंट नेटवर्क में अनुमान सटीकता और अभिसरण गति को बनाए रखते हुए माप दोषों और प्रतिकूल हमलों को प्रभावी ढंग से दबाने के लिए संतृप्ति-आधारित फ़िल्टरिंग और एक गतिशील फॉल्स डेटा इंजेक्शन डिटेक्शन तंत्र को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र लोकलाइज्ड मल्टी-एजेंट डिबेट (LMAD) प्रस्तुत करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम प्रोटोकॉल है जो पूर्ण ट्रेस के आदान-प्रदान के बजाय एजेंटों की बहस को विशिष्ट संघर्षपूर्ण तर्क खंडों तक सीमित करके मल्टी-हॉप प्रश्न उत्तर देने की दक्षता और सटीकता में सुधार करता है, जिससे विविध मॉडल बैकबोन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र ATL*_mp प्रस्तुत करता है, जो अल्टरनेटिंग-टाइम टेम्पोरल लॉजिक का एक विस्तार है जो वेटेड कंकरेंट गेम स्ट्रक्चर्स पर स्ट्रैटेजिक रीजनिंग को लॉन्ग-रन मीन-पेऑफ बाधाओं के साथ जोड़ता है, यह स्थापित करते हुए कि मॉडल चेकिंग एक-आयामी और बहु-आयामी मामलों के लिए 2EXPTIME-कम्प्लीट है, जबकि मेमोरी आवश्यकताओं की सख्त पदानुक्रम और प्रदर्शन-गारंटीकृत सिंथेसिस एवं सहकारी तर्कसंगत सत्यापन के लिए इस लॉजिक की अभिव्यक्तता को अभिलक्षणित करता है।
यह शोध पत्र स्वायत्त एजेंटों (autonomous agents) के लिए एक व्यापक सुरक्षा रोडमैप की रूपरेखा प्रस्तुत करता है, जिसमें यह तर्क दिया गया है कि सुरक्षा को व्यक्तिगत कार्यों के सत्यापन से बदलकर एकल-एजेंट इनपुट से लेकर मल्टी-एजेंट डेलीगेशन और सिस्टम-स्तरीय आपूर्ति श्रृंखला प्रोवेनेंस (supply chain provenance) तक, संपूर्ण एजेंटिक स्टैक के पूरे व्यवहार संबंधी प्रक्षेपवक्र (behavioral trajectories) की अखंडता सुनिश्चित करने की ओर स्थानांतरित होना चाहिए।
यह शोध पत्र STL-GO फॉर्मलिज्म के लिए मिक्सड-इंटीजर प्रोग्रामिंग और सेटिस्फिएबिलिटी मोड्यूलो थीरीज पर आधारित दो सुदृढ़ एन्कोडिंग विधियों को प्रस्तावित करके जटिल स्थानिक-कालिक और टोपोलॉजिकल बाधाओं के तहत मल्टी-एजेंट पाथ प्लानिंग की चुनौती को संबोधित करता है, जिन्हें एक एकीकृत इंटरफेस के माध्यम से मान्य किया गया है और गतिशील मल्टी-UAV खोज-और-बचाव बेंचमार्क पर मूल्यांकित किया गया है।
यह शोध पत्र एनीलॉग एज डेटा फैब्रिक (AnyLog Edge Data Fabric) का परिचय देता है, जो एक एजेंट-आधारित प्लेटफॉर्म है जो वितरित परिचालन डेटा और कंप्यूट संसाधनों के लिए एक एकीकृत तार्किक प्रणाली बनाता है, जिससे केंद्रीय बुनियादी ढांचे पर निर्भरता के बिना एज पर कम-विलंबता, लचीली और स्केलेबल एआई-संचालित निर्णय लेने की क्षमता सक्षम होती है।