多智能体系统、智能软件架构、可信智能系统等。
（1）多智能体系统：面向复杂任务与动态不确定环境，研究任务语义驱动的分解与能力匹配理论，探索面向资源约束的智能体生成机制、多智能体协同决策与拓扑自适应优化方法，构建可分析、可控的多智能体系统模型与架构，为大规模复杂任务的稳定执行与智能软件系统的工程化应用提供理论基础与技术支撑。
（2）智能软件架构：面向复杂软件系统，基于大语言模型、强化学习等技术，探索含智能组件的软件生成、恢复与演化的统一理论与方法，通过引入结构感知的架构推理、决策与验证机制，提升架构结果的可解释性与可验证性，支撑智能软件系统在动态环境下的持续演进、协同优化与工程化应用。
（3）可信智能系统：面向复杂智能软件在设计和运行阶段面临的不确定性，基于模型、数据与在线监测等可靠性保障理论与方法，探索设计时分析与运行时自适应协同的可靠性建模、风险评估与决策机制，构建可验证、可演化的可靠性保障框架，服务于自动驾驶、工业控制与关键基础设施等高安全需求应用场景。
