AI Agent - arXivDaily 专题

2511.18423 2025-11-25 cs.CL cs.AI cs.IR cs.LG 85%

General Agentic Memory Via Deep Research

通用代理记忆 via 深度研究

B. Y. Yan, Chaofan Li, Hongjin Qian, Shuqi Lu, Zheng Liu

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）； Renmin University of China（中国人民大学）； Peking University（北京大学）； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）

专题命中记忆与上下文管理：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结本文提出通用代理记忆框架GAM，通过即时编译原则结合记忆器和研究者组件，利用大语言模型实现高效记忆管理和任务完成优化。

2511.17775 2025-11-25 cs.MA cs.AI cs.LG 84%

Episodic Memory in Agentic Frameworks: Suggesting Next Tasks

代理框架中的事件记忆：建议下一步任务

Sandro Rama Fiorini, Leonardo G. Azevedo, Raphael M. Thiago, Valesca M. de Sousa, Anton B. Labate, Viviane Torres da Silva

机构 * IBM Research（IBM研究院）

专题命中记忆与上下文管理：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结本文提出了一种基于事件记忆的代理框架，通过存储和检索历史工作流程来辅助推荐下一步任务，以提高人机协同创作的效率和准确性。

2511.03728 2025-11-25 cs.AI cs.LG 73%

Efficient On-Device Agents via Adaptive Context Management

通过自适应上下文管理实现高效的设备端代理

Sanidhya Vijayvargiya, Rahul Lokesh

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学）； Samsung Research America（三星美国研究）

专题命中记忆与上下文管理：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结本文提出了一种通过自适应上下文管理实现高效设备端代理的框架，通过动态内存系统、极简序列化格式和即时模式传递机制，显著压缩上下文并提升性能。

Comments 27 pages, 5 figures

2511.18319 2025-11-25 cs.AI cs.LG cs.SY eess.SY 62%

Weakly-supervised Latent Models for Task-specific Visual-Language Control

弱监督潜在模型用于任务特定的视觉语言控制

Xian Yeow Lee, Lasitha Vidyaratne, Gregory Sin, Ahmed Farahat, Chetan Gupta

机构 * Industrial AI Lab, Hitachi America, Ltd.（日立美国有限公司工业人工智能实验室）

专题命中记忆与上下文管理：AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结本文提出了一种任务特定的潜在动态模型，利用目标状态监督学习动作诱导位移，以提高空间定位任务中的视觉语言控制性能。

2511.17671 2025-11-25 cs.CR cs.AI cs.CL 62%

MURMUR: Using cross-user chatter to break collaborative language agents in groups

利用跨用户交流打破协作语言代理组

Atharv Singh Patlan, Peiyao Sheng, S. Ashwin Hebbar, Prateek Mittal, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学）； Sentient

专题命中记忆与上下文管理：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 MURMUR通过生成真实用户交互，揭示了跨用户污染攻击对多用户语言代理的威胁，并提出基于任务的聚类作为初步防御措施。

Comments 20 pages, 7 figures

2511.19038 2025-11-25 math.OC math.AP 50%

Deterministic Mean Field Games on Networks and Related Optimal Control Problems

网络上的确定性均场博弈及相关最优控制问题

Yves Achdou, Claudio Marchi, Nicoletta Tchou

专题命中记忆与上下文管理：agent(abstract)

AI总结本文研究了网络上的确定性均场博弈及相关最优控制问题，提出了一种基于拉格朗日公式的松弛均衡方法，并获得了价值函数和概率测度的弱解。

1. 记忆与上下文管理 6 篇