AMAP Agentic Planning Technical Report
AMAP 代理规划技术报告
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 STAgent是一种专门用于时空理解的代理大语言模型，通过稳定工具环境、分层数据筛选和级联训练配方，有效解决复杂任务并保持通用能力。
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 规划决策 38 篇
Agent-as-a-Judge
代理作为裁判
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） ； Huawei Technologies（华为技术）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于代理的评估框架，通过规划、工具验证和多代理协作提升评估的鲁棒性和可验证性，并提供了该领域的发展分类和未来研究方向。
Agent+P: Guiding UI Agents via Symbolic Planning
Agent+P: 通过符号规划引导UI代理
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)
AI总结 AGENT+P通过符号规划引导UI代理，提升UI自动化任务的成功率和效率。
AgenticMath: Enhancing LLM Reasoning via Agentic-based Math Data Generation
AgenticMath: 通过基于代理的数学数据生成增强LLM推理
机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 AgenticMath通过基于代理的数学数据生成方法，提升LLM在数学推理任务上的性能。
Comments 8 pages
From Idea to Co-Creation: A Planner-Actor-Critic Framework for Agent Augmented 3D Modeling
从想法到协同创造：一种规划-执行-批评框架用于代理增强的3D建模
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学）
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种规划-执行-批评框架，通过多代理自我反思和人类监督提升3D建模的几何精度、审美质量和任务完成率。
RAAR: Retrieval Augmented Agentic Reasoning for Cross-Domain Misinformation Detection
RAAR：跨领域虚假信息检测的检索增强代理推理
机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言与信息研究所）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 RAAR通过多代理协作和检索增强推理，提升跨领域虚假信息检测的准确性和泛化能力。
TourPlanner: A Competitive Consensus Framework with Constraint-Gated Reinforcement Learning for Travel Planning
TourPlanner: 一种基于约束门控强化学习的竞争共识框架用于旅行规划
机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 TourPlanner通过多路径推理和约束门控强化学习，解决旅行规划中候选点修剪、探索能力限制和约束优化难题，实现更高效的行程生成。
SeqWalker: Sequential-Horizon Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Planning
SeqWalker: 基于分层规划的序列地平线视觉-语言导航
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 SeqWalker通过分层规划框架解决多任务视觉-语言导航中的信息过载问题，通过高层规划减少认知负荷，低层规划利用指令逻辑结构校正轨迹误差。
Optimizing Path Planning using Deep Reinforcement Learning for UGVs in Precision Agriculture
利用深度强化学习优化无人机在精准农业中的路径规划
机构 * Sardar Patel Institute of Technology（萨达尔·帕特尔技术学院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究利用深度强化学习优化无人机在精准农业中的路径规划，通过DDPG和TD3算法在动态环境中实现高成功率的导航。
AI Agents as Policymakers in Simulated Epidemics
AI代理作为模拟流行病中的政策制定者
机构 * Department of Industrial and Systems Engineering（工业与系统工程系） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种生成式AI代理，用于模拟流行病中的政策决策，通过理论引导的提示提升决策质量，展示AI在复杂社会系统中的应用潜力。
Comments 24 pages, 5 figures
Online Bayesian Learning of Agent Behavior in Differential Games
在线贝叶斯学习差分博弈中的智能体行为
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)
AI总结 本文提出了一种在线贝叶斯方法，用于多智能体系统中行为识别，通过参数残差实现快速更新和鲁棒预测，适用于非线性动态和价值函数。
Higher-Order Knowledge Representations for Agentic Scientific Reasoning
高阶知识表示用于代理科学推理
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出基于超图的知识表示方法，用于代理科学推理，通过高阶路径生成机理假设，提升科学发现效率。
Internal Representations as Indicators of Hallucinations in Agent Tool Selection
内部表示作为代理工具选择中的幻觉指示器
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种利用LLM内部表示实时检测工具调用幻觉的方法，通过减少计算开销实现高准确率的检测，尤其在参数和工具选择方面表现优异。
Enhancing Sampling-based Planning with a Library of Paths
通过路径库增强基于采样的规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 通过存储和重用历史路径，提升狭窄通道中路径规划的效率与速度，减少计算时间，适用于机器人零件拣选等场景。
Human-Aided Trajectory Planning for Automated Vehicles through Teleoperation and Arbitration Graphs
通过遥控和仲裁图实现自动化车辆的人工辅助轨迹规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出通过仲裁图实现自动化车辆的人工辅助轨迹规划，允许远程操作员调整规划器约束并扩展车辆的操作设计域。
Comments 7 pages, 8 figures, presented at IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2025, video demonstration available at https://www.youtube.com/watch?v=fVSO-YOeGMk
Formal Analysis of AGI Decision-Theoretic Models and the Confrontation Question
AGI决策理论模型的正式分析及对峙问题
机构 * Denis Saklakov（独立研究者）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文分析了AGI在何种条件下会选择夺取权力而非合作，并推导出对峙的阈值条件，探讨了奖励设计和监管的 implications。
Comments 18 pages, 2 tables. Version 8
Memory Matters More: Event-Centric Memory as a Logic Map for Agent Searching and Reasoning
记忆更重要：以事件为中心的记忆作为智能体搜索和推理的逻辑图
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院）
专题命中 规划决策 ：agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 本文提出CompassMem，一种以事件为中心的记忆框架，通过构建事件图实现智能体的结构化记忆导航，提升长周期推理能力。
Comments 19 pages,6 figures
Nightmare Dreamer: Dreaming About Unsafe States And Planning Ahead
噩梦梦游者：对不安全状态的梦境与提前规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,comments)；分类 cs.LG
AI总结 Nightmare Dreamer是一种基于模型的安全强化学习算法，通过预测潜在安全违规并规划动作，在机器人控制任务中实现了接近零安全违规和高奖励效率。
Comments RSS'25: Multi-Objective Optimization and Planning in Robotics Workshop: 5 pages, 8 figures
Current Agents Fail to Leverage World Model as Tool for Foresight
当前智能体无法利用世界模型作为前瞻性工具
机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； THU（清华大学） ； JHU（约翰霍普金斯大学） ； Columbia（哥伦比亚大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本文研究了当前智能体能否利用世界模型作为工具提升前瞻性认知，发现其在模拟调用和结果整合方面存在显著不足。
Comments 36 Pages, 13 Figures, 17 Tables (Meta data updated)
Scaling Trends for Multi-Hop Contextual Reasoning in Mid-Scale Language Models
中等规模语言模型中多跳上下文推理的扩展趋势
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究通过对比不同模型的多跳推理能力，发现多代理系统在推理任务中表现优于规则方法，且模型基础能力影响放大效果。
Comments 18 pages, 6 figures, 8 tables
Asymptotics of motion planning complexity for control-affine systems
控制-affine系统运动规划复杂度的渐进行为
专题命中 规划决策 ：planning(title)
AI总结 本文研究了控制-affine系统中非可接受曲线近似复杂度的渐进行为，针对余秩一分布和马丁特型奇异分布提供了渐进行为等价关系。
From Actions to Words: Towards Abstractive-Textual Policy Summarization in RL
从动作到词语：迈向强化学习中基于抽象文本的策略摘要
机构 * Nvidia Research（英伟达研究）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract,comments)；分类 cs.LG；autonomous agent(comments)；multi-agent(comments)
AI总结 SySLLM通过将策略解释转化为语言生成问题，利用大型语言模型生成连贯的摘要，以解释复杂强化学习行为。
Comments In Proceedings of AAMAS 2026 (The 25th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems)
FaST: Efficient and Effective Long-Horizon Forecasting for Large-Scale Spatial-Temporal Graphs via Mixture-of-Experts
FaST: 为大规模时空图实现高效且有效的长周期预测
机构 * Yunnan University（云南大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 FaST通过异构性感知混合专家框架，实现大规模时空图的高效长周期预测，提升预测精度与计算效率。
Comments Accepted to KDD 2026
MiMo-V2-Flash Technical Report
MiMo-V2-Flash 技术报告
机构 * LLM-Core Xiaomi（LLM-Core小米）
专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL
AI总结 MiMo-V2-Flash通过混合注意力架构和多教师在线蒸馏技术，实现高效推理和代理能力，开源模型权重促进开放研究。
Comments 31 pages, technical report
SimuAgent: An LLM-Based Simulink Modeling Assistant Enhanced with Reinforcement Learning
SimuAgent: 一种基于LLM的Simulink建模助手，结合强化学习增强
机构 * School of Engineering, University of Warwick（战争学院） ； Intelligent Control and Smart Energy (ICSE) Research Group（智能控制与智能能源研究组）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 SimuAgent结合强化学习和LLM，提升Simulink建模效率与准确性，实现快速收敛和高鲁棒性。
Test Case Specification Techniques and System Testing Tools in the Automotive Industry: A Review
汽车行业中测试用例规范技术与系统测试工具：综述
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文通过系统文献综述和行业经验，综述了汽车行业测试用例规范技术与系统测试工具的挑战与需求，提出了优先级标准目录，支持技术选择和未来测试框架改进。
Comments This is the author accepted manuscript (AAM) of a paper accepted for publication in The Journal of Systems and Software (Elsevier). The final published version will be available via the journal
Policy to Assist Iteratively Local Segmentation: Optimising Modality and Location Selection for Prostate Cancer Localisation
政策辅助迭代局部分割：优化模态和位置选择以定位前列腺癌
机构 * Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London, London, UK（医学物理与生物医学工程系，伦敦大学学院，伦敦，英国） ； UCL Hawkes Institute, University College London, London, UK（UCL Hawkes研究所，伦敦大学学院，伦敦，英国） ； School of Computer Science and Engineering, University of Westminster, London, UK（计算机科学与工程学院，伦敦威斯敏斯特大学，伦敦，英国）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种推荐系统，通过优化成像模态和位置选择，提升前列腺癌分割性能，实验表明其在提高标注效率和分割准确性方面具有潜力。
ReinFlow: Fine-tuning Flow Matching Policy with Online Reinforcement Learning
ReinFlow：基于在线强化学习的流匹配策略微调
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 ReinFlow通过在线强化学习微调流匹配策略，提升连续机器人控制性能，实现高效去噪与训练稳定性。
Comments 38 pages
Journal ref Published in The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2025
Multiagent Reinforcement Learning with Neighbor Action Estimation
基于邻居动作估计的多智能体强化学习
机构 * School of Engineering, University of Newcastle（新castle大学工程学院） ； School of Automation, Central South University（中南大学自动化学院）
专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出基于邻居动作估计的多智能体强化学习框架，通过轻量级模块实现无需显式动作共享的协作策略学习，提升现实机器人系统的鲁棒性和部署可行性。
Using Large Language Models to Detect Socially Shared Regulation of Collaborative Learning
利用大语言模型检测协作学习中的社会共享调节
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Vanderbilt University（范德堡大学） ； University of Detroit Mercy（底特律默克大学） ； New York University（纽约大学）
专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文利用大语言模型检测协作学习中的社会共享调节行为，通过嵌入方法提升学习分析的预测能力。
Comments Short research paper accepted at Learning Analytics and Knowledge (LAK '26)
