近日，轨道智能工程学院李凤岐教授团队在多智能体协作研究方向取得突破性进展，两篇学术论文分别被ICML2026与IJCAI-ECAI 2026主会正式接收。该成果是学校首次以第一完成单位在CCFA类国际学术会议主会发表论文，实现了学校在人工智能顶级国际会议论文发表上的突破，标志着学校在人工智能基础理论、多智能体协同决策等前沿领域的创新能力进一步迈向国际前沿。
ICML（International Conference on Machine Learning，国际机器学习大会）与IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence，国际人工智能联合会议）均为中国计算机学会（CCF）推荐的人工智能领域A类国际学术会议。其中，ICML是全球机器学习领域最具影响力的顶级会议之一，与NeurIPS、ICLR并称为机器学习领域三大权威会议；IJCAI则是人工智能领域历史悠久、覆盖广泛、影响深远的综合性顶级国际会议。
ICML（Poster）论文《IEC: When Information-Driven Exploration Meets Spectral Consensus via Primal–Dual Reward Regularization in Decentralized MARL》聚焦去中心化多智能体强化学习中的“探索—协同”矛盾：稀疏奖励环境要求智能体保持充分探索，而有限通信条件下的有效协作又需要智能体形成一致行为。针对现有方法依赖固定权重或人工调度、难以适应不同任务和训练阶段的问题，论文提出IEC框架，将探索与协同统一建模为约束优化过程，并通过动态调整共识强度，使智能体能够在探索多样性与团队一致性之间实现自适应平衡。
IJCAI（Oral）论文《EVA-Gen: When Perception Learns from Value via Generative Models in Decentralized Multi-Agent Systems》面向真实多智能体系统中的局部观测、遮挡噪声与稀疏高风险事件，指出传统感知模块容易将有限资源消耗在低价值背景信息上，而对关键决策区域感知不足。论文将这一问题定义为“感知—价值错位”，并提出EVA-Gen框架，通过价值条件重建引导有限计算与通信资源优先聚焦高价值、高风险、强决策相关区域，从而提升多智能体系统的协同决策能力。
两项成果均依托学校区块链与智能信息系统实验室完成，该实验室长期深耕多智能体系统、低空智能、边缘计算、可信人工智能等前沿研究方向，承担多项国家级和省部级科研项目。未来，实验室将继续面向人工智能领域前沿问题开展原创性研究，持续提升学校在相关领域的学术影响力和科技创新能力。