AffectAgent：用于检索增强多模态情感识别的协作多智能体推理

针对基于大语言模型的多模态情感识别依赖静态参数记忆且易产生幻觉的问题，本文提出 AffectAgent。这是一个面向情感的多智能体检索增强生成框架，利用智能体间的协作决策实现细粒度情感理解。该框架包含查询规划器、证据过滤器和情感生成器三个专用智能体，协同执行分析推理以检索跨模态样本并生成预测。通过多智能体近端策略优化（MAPPO）进行端到端训练，并引入模态平衡混合专家机制与检索增强自适应融合技术，有效解决了模态异质性及缺失问题，在复杂场景下取得了优越性能。