Newest papers

MAS-Guard: Unified Guardrails from Individual Agents to Multi-Agent LLM Systems

Mohammad Kachuee, Phu Mon Htut, Sheng Li, Nikolaos Pappas, Miguel Ballesteros Martinez, Yassine Benajiba, Sujith Ravi, Dan Roth · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28397 · open-access PDF

Vietnamese

Agentic AI mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ tạo phản ứng đến lập kế hoạch và thực hiện các quy trình làm việc phức tạp, mở rộng đáng kể tiện ích của chúng trong khi tiếp xúc với các ứng dụng với các hành động không an toàn, rò rỉ thông tin và thao túng đối thủ. hệ thống đa tác nhân tiếp tục mở rộng các khả năng này thông qua chuyên môn hóa và hợp tác, nhưng thẩm quyền phân tán, vai trò không đồng nhất và những người tham gia không rõ ràng hoặc có khả năng bị xâm phạm làm cho việc bảo vệ thậm chí còn khó khăn hơn.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Agentic AI extends large language models (LLMs) from generating responses to planning and executing complex workflows, substantially expanding their utility while exposing applications to unsafe actions, information leakage, and adversarial manipulation. Multi-agent systems further expand these capabilities through specialization and collaboration, but distributed authority, heterogeneous roles, and opaque or potentially compromised participants make safeguarding even more challenging. Existing defenses address important individual threats but provide fragmented coverage across local execution

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange