提出 RSI-Anything，用世界模型选择候选并保留策略更新
RSI-Anything 是一个跨领域框架：用世界模型预测决定哪些候选去拿外部反馈，再用反馈决定策略、工作流或预测器是否更新，并用检查决定哪一对被保留。要处理的困难是交互预算有限，以及策略一变，预测器面对的候选分布也会变。作者认为只改进其中一侧，不保证组装后的系统更好。
提出证据驱动多智能体框架 EviRepair，用于仓库级漏洞修复
EviRepair 是面向稀疏漏洞报告的仓库级自动漏洞修复框架，用审查后的漏洞模型把诊断和补丁合成隔开。
提出 GROB，用只读公开痕迹保存候选智能体线索并检验归因边界
GROB 是一套多角色架构，在没有特权遥测、也不预先指定目标时，从公开网页痕迹里保存候选自主智能体活动，供日后解析。
用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
用均值场博弈分析多智能体集体攻击何时不是均衡
摘要结构阈值给出干预杠杆。
作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题：假设生成变便宜之后，要分配的是稀缺验证资源，并处理信用、问责和恶意使用。
面向 Internet of Agents 的信任发现架构，用层级注册与解析把异构智能体变成可发现、可核验的身份。。
Lanier、Farmer 与 Vorobeychik 研究仿真型网络安全博弈中，如何在远小于全矩阵的仿真预算下计算可利用性较低的均衡。。收益没有闭式，PSRO 扩大攻防策略池时必须估计每一对的收益，仿真次数随池二次增长。
提出内核管理共享记忆抽象，统一多智能体的检索、隐私过滤与注入
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
提出以协调情节为单位遏制智能体协同入侵的准则
摘要立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
部署方侧的两层证明，用来在多智能体跨部署方委托之后回答两个事后问题：谁放出了这些字节，这条跨部署方边有没有父方授权。