智能体与智能体互联网方向的论文、标准、工具与数据集索引，持续收录。
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3GPP SA6
SA6 研究：分析 6G 用例（依 SA1 TR 22.870，含第三方 AI 智能体协作）提炼应用使能层需求，塑造对齐 IMT-2030 愿景与 GSMA Open Gateway、ETSI OpenCAPIF 的 6G 应用使能框架。时间线：SA6#68（8 月 25-29）提案、9/10 月两轮主持式讨论、SA6#70（11 月 17-21）定稿 SID 报全会审批；产出 TR 23.xxx 将奠定 6G 规范性应用使能工作的基础。SID 草稿 S6-255552（3GPP FTP，浏览器可开，脚本下载 403）。运营商视角：应用使能层正是智能体网关能力可下沉/可暴露的位置。
3GPP SA1
6G Stage-1 需求研究（2026 年 3 月 TSG SA#111 批准，200 余用例），明确包含「6G AI 智能体与第三方 AI 协作」用例族，以及「向授权第三方 AI 智能体开放服务」等需求；将 AI agent 界定为 6G 系统内具备意图理解、上下文推理、自学习与协同决策能力的自主智能实体。与 TR 38.914（6G 无线场景需求）同为 Release 21 规范性工作的锚点。运营商视角：智能体已写进 6G 需求正文，网络侧的智能体接入、身份、授权与暴露都将有 3GPP 规范依据。
J. M. Barney, R. Pioli, D. Watson
CAAM 提出上下文感知的智能体授权网格，把授权决策与调用上下文绑定，而非依赖长期静态令牌，缓解智能体系统中授权被过度使用与越权传递的问题。
S. D. Park
个人草案：系统梳理在现有互联网架构上承载 AI 智能体的架构需求，覆盖智能体寻址、身份标识、能力描述与发现机制等基本问题，可作为智能体互联网顶层设计的参照清单。
T. He, et al.
IETF 个人草案：提出 IPv6 网络上智能体标识与寻址的两阶段寻址机制与三维度框架，探索网络层对智能体的原生感知。
S. Jovancevic
SAIP 用密码学签名为智能体身份背书，解决「如何证明对端确实是其所声称的那个智能体」这一身份真实性问题。
R. Pioli
定义智能体注册与发现协议：规范智能体如何注册自身、声明能力与访问端点，以及其他智能体或网关如何定位它，是智能体互联网的基础性协议件。
T. Trujillo
面向智能体间（A2A）交互的信任、身份与可验证溯源机制，使参与方能鉴别对端身份、并对智能体的实际行为进行事后审计。
Q. Wu, C. Zhou, L. M. Contreras, S. Han et al.
把网络数字孪生与智能体 AI 结合，提出 AI 驱动网络运维的架构：以数字孪生作为智能体推理的安全沙盘，避免智能体直接操作生产网络带来的风险。
Lianhua Zhang, Huiling Yang, Yun Li, Shoufeng Wang
面向智能体互联网定义网关托管的能力目录框架：作为控制面功能，维护经校验的能力信息（超越瞬态广播、静态端点绑定与外部描述），给出需求与通用对象模型。
ITU-T SG13 Q17/13, ETRI
SG13 Q17/13 在研工作项「AI 智能体即服务（Y.aias-reqts）」需求标准，ETRI 于 2026 年 6 月提交多篇文稿，涉及智能体范围/概述修订与第 6.2 章 Agent as a Service 文本。并行在研项还有 Y.AMLM-reqts（ML 模型适配）、Y.MLPaaS-reqts（ML PaaS）。标志「智能体即服务」已进入 ITU-T 需求级标准化阶段——与网关侧的 AgentCard/能力目录发现机制同题，值得对表。
ITU-T SG13, 中国电信, 中国信通院, 中国移动
ITU-T SG13 在研技术报告，定义 IMT-2020 及以后网络中的智能体通信网络（ACN）。与 YSTR.NAC、Y.IMT2020-DIC 同列 SG13 智能体标准化成果序列；与中国移动在 2026 云网智联大会提出的 ACN（智能体通信网络，智能体与 6G 深度融合的产物）概念互为呼应——同一问题空间（面向 6G 的智能体原生组网）在国际标准与国内产业两条线上并行推进。
ITU-T SG13 Q22/13, 中国电信, 中国信通院, 中国联通 et al.
SG13 Q22/13 技术报告（目标 2026-11 结题），盘点支撑跨组织、异构协议与数据格式的 AI 智能体协作组网的标准化现状与路线图，收录相关建议书与技术报告并给出方向建议。姊妹篇 YSTR.NAC《面向 AI 智能体协作的组网框架》。中国电信、信通院、联通、北邮、之江实验室、NICT 支持，编辑含李景文、Ved P. KAFLE。对运营商视角：这是「智能体网络」在 ITU-T 的正统落点，与 CCSA TC3 智能体网络子组、IETF 侧草案构成三方对表。
W. Cheng, R. Han, C. Lin, D. Voyer et al.
RFC 10038 定义通过 DHCPv6 下发 SRv6 Locator，把 SRv6 部署中最繁琐的定位器配置纳入自动分发，显著降低运营商规模部署的配置负担。
CCSA TC1/WG1, 中国移动, 中国信通院, 中国联通 et al.
2026-03-02 发布、2026-06-01 实施（项目编号 2025-CCSA-002，归口 TC1/WG1 互联网应用总体及人工智能）。规定智能体系统能力的分级方法及各级别对应技术要求，供智能体系统使用方与提供方划分能力等级；同批共发布 75 项团体标准。英文标题即以 AI agent system 表述智能体系统。
Google, Linux Foundation
面向智能体互联互通的开放协议：跨厂商智能体之间的发现、能力声明与任务委派，与 MCP 互补（MCP 连接工具，A2A 连接智能体）。
Tianbao Xie, Danyang Zhang, Jixuan Chen, Xiaochuan Li et al.
覆盖 Ubuntu/Windows/macOS 真实操作系统的 369 项任务基准，要求智能体像人一样操控图形界面完成开放式电脑任务。
John Yang, Carlos E. Jimenez, Alexander Wettig, Kilian Lieret et al.
证明精心设计智能体与代码库的交互接口（ACI）可显著提升智能体在真实 GitHub issue 上的自主修复能力。
Anthropic
开放协议，标准化 LLM 应用与外部工具、数据源的连接方式，被广泛称为"AI 的 USB-C"，已成为工具接入的事实标准。
Browser Use Team
让 LLM 智能体自然地操控网页浏览器的库，是 Web 操作型智能体的关键组件。
All Hands AI
开源 AI 软件工程师平台：沙箱代码执行、浏览器操作与任务规划，目标是自主完成软件开发工作流。
Xiao Liu, Botian Yu, Haotian Du, Zhiheng Zheng et al.
系统性多维基准：在操作系统、数据库、知识图谱、数字卡牌游戏等 8 个环境中评估 LLM 作为智能体的实际能力。
Grégoire Mialon, Clémentine Fourrier, Craig Swift, Thomas Wolf et al.
466 个需要推理、多模态理解、网页浏览与工具使用的问题基准——人类轻松可得高分，却能让最强 AI 系统频频失手。
Zhoujun Cheng, Tianbao Xie, Peng Shi, Chengzheng Xu et al.
可自托管的真实感网站环境基准，用于评估网页智能体执行长程任务的能力。
Qingyun Wu, Gagan Bansal, Jieyu Zhang, Yiran Wu et al.
微软推出的多智能体开发框架，通过可定制的"可对话智能体"（LLM、工具、人类）之间的对话编排来构建 LLM 应用。
Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris et al.
斯坦福"小镇"实验：25 个具备记忆、反思与规划能力的 LLM 智能体生活于模拟小镇，是智能体社会研究的标志性工作。
Sirui Hong, Mingchen Zhuge, Jonathan Chen, Xiawu Zheng et al.
将标准作业流程（SOP）编码进智能体角色，构建"软件公司"式多智能体协作，将一行需求转化为可运行程序。
Guanzhi Wang, Yuqi Xie, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar et al.
基于 LLM 的具身智能体，通过自动课程、可增长技能库与迭代提示，在 Minecraft 中实现无人类干预的开放式探索。
CrewAI Inc.
角色扮演式多智能体编排框架：为智能体定义角色、目标与工具，组装成"团队"协作完成复杂任务，以易用性著称。
Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du et al.
提出 ReAct 范式：让大模型交替进行推理链思考与外部行动，成为绝大多数智能体框架的范式基础。
LangChain Inc.
使用最广的 LLM 应用开发框架：链式编排、工具调用、记忆与海量集成；LangGraph 将其扩展为有状态的智能体工作流。