构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。
测量多智能体交接中错误上游消息覆盖下游正确答案
这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。
提出 WolfBench，测量金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体崩溃
WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题：智能体经社交网络交流，并在共享市场里交易，形成从交流到行动再到后续决策的闭环。
用演化算法构造 mind virus 并测量其在多智能体中的传播
提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
比较多智能体同伴共识下有害修订与有益修订的强弱
这篇工作在四个开源指令模型上测量从众修订的方向：错改对是有益修订，对改错是有害修订。模型先独立答选择题，再看到六个模拟同伴后重答。同伴可以全体一致、意见分裂，也可以带权威角色标签。