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arXiv：2610.33366v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）正越来越多地被用于支持研究创意的生成与科学发现。多智能体辩论通过汇聚多元视角来提出研究思路，为这一任务提供了一种协作式方法。然而，一个关键挑战是如何赋予各智能体独特而有意义的专业知识，以引导其贡献。受研究人员在协作过程中借鉴已有研究经验的启发，我们提出了 InsightAgents 框架，该框架通过从相关论文的图谱中提炼洞见，构建基于文献的智能体专业知识。在某一研究方向内，这些洞见能够追踪研究方法的演进、揭示潜在假设，并识别尚未解决的难题，
arXiv：2610.32002v1 发布类型：新 摘要：微剧的迅猛发展使得对高质量剧本创作的需求日益增长。利用大语言模型进行长篇微剧剧本生成，既需要丰富多样的情节推进，又要求具备长远的叙事连贯性。我们的观察发现，随着生成过程的推进，候选续写内容越来越倾向于聚焦于少数几种叙事机制；而传统的检索方式则可能加剧套路的重复使用，并忽视对未来情节至关重要的历史信息。为应对这些挑战，我们提出了DraMaze——一种多智能体流水线，通过基于套路记忆的进化树搜索与变异，探索多样化的因果路径；同时，它还构建了后向叙事依赖树，用于组织、保存并检索历史记忆。
arXiv：2610.31916v1 发布类型：新 摘要：一个持久化的 AI 智能体能够在自身权限发生变更、且该行动的外部结果仍不确定的情况下，恢复执行一项具有重要影响的行动。我们研究了使用工具的 AI 智能体在执行过程中的可靠性，并将恢复决策与语言模型的行为加以分离。检查点状态、派遣权限、外部效应的证据以及协调权限，都是相互独立的义务。我们提出了一项有限的一致性研究，通过对照隐藏于恢复应用之外的供应商效应账本所记录的历史数据，来检验这些义务。一项预先冻结的实验在原生 LangGraph 和 Temporal 主机上执行了 336 条历史记录，跨越 14 个调度、三个供应商合同以及四个匹配的应用策略。所有 168 对主机单元
