近日，軌道智能工程學院李鳳岐教授團隊在多智能體協作研究方向取得突破性進展，兩篇學術論文分別被ICML2026與IJCAI-ECAI 2026主會正式接收。該成果是學校首次以第一完成單位在CCFA類國際學術會議主會發表論文，實現了學校在人工智能頂級國際會議論文發表上的突破，標志著學校在人工智能基礎理論、多智能體協同決策等前沿領域的創新能力進一步邁向國際前沿。

ICML（International Conference on Machine Learning，國際機器學習大會）與IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence，國際人工智能聯合會議）均為中國計算機學會（CCF）推薦的人工智能領域A類國際學術會議。其中，ICML是全球機器學習領域最具影響力的頂級會議之一，與NeurIPS、ICLR并稱為機器學習領域三大權威會議；IJCAI則是人工智能領域歷史悠久、覆蓋廣泛、影響深遠的綜合性頂級國際會議。

ICML（Poster）論文《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體強化學習中的“探索—協同”矛盾：稀疏獎勵環境要求智能體保持充分探索，而有限通信條件下的有效協作又需要智能體形成一致行為。針對現有方法依賴固定權重或人工調度、難以適應不同任務和訓練階段的問題，論文提出IEC框架，將探索與協同統一建模為約束優化過程，并通過動態調整共識強度，使智能體能夠在探索多樣性與團隊一致性之間實現自適應平衡。

IJCAI（Oral）論文《EVA-Gen: When Perception Learns from Value via Generative Models in Decentralized Multi-Agent Systems》面向真實多智能體系統中的局部觀測、遮擋噪聲與稀疏高風險事件，指出傳統感知模塊容易將有限資源消耗在低價值背景信息上，而對關鍵決策區域感知不足。論文將這一問題定義為“感知—價值錯位”，并提出EVA-Gen框架，通過價值條件重建引導有限計算與通信資源優先聚焦高價值、高風險、強決策相關區域，從而提升多智能體系統的協同決策能力。

兩項成果均依托學校區塊鏈與智能信息系統實驗室完成，該實驗室長期深耕多智能體系統、低空智能、邊緣計算、可信人工智能等前沿研究方向，承擔多項國家級和省部級科研項目。未來，實驗室將繼續面向人工智能領域前沿問題開展原創性研究，持續提升學校在相關領域的學術影響力和科技創新能力。