AI Agent

ToolBrain: A Flexible Reinforcement Learning Framework for Agentic Tools

ToolBrain: 一种灵活的强化学习框架用于智能工具

Quy Minh Le, Minh Sao Khue Luu, Khanh-Tung Tran, Duc-Hai Nguyen, Hoang-Quoc-Viet Pham, Quan Le, Hoang Thanh Lam, Hoang D. Nguyen

机构 * ToolBrain Research（ToolBrain研究机构） ； University College Cork（大学学院科克） ； CeADAR University College Dublin（CeADAR大学学院都柏林） ； IBM Research Lab（IBM研究实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 ToolBrain通过灵活的强化学习框架提升智能代理的工具使用能力，支持多种训练策略并提供高效微调和推理功能。

The Confidence Dichotomy: Analyzing and Mitigating Miscalibration in Tool-Use Agents

置信二元性：分析和缓解工具使用代理中的校准偏差

Weihao Xuan, Qingcheng Zeng, Heli Qi, Yunze Xiao, Junjue Wang, Naoto Yokoya

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本研究提出强化学习框架，通过优化任务准确性和校准，缓解工具使用代理中的校准偏差，提升其在不同领域和环境中的鲁棒性。

BackdoorAgent: A Unified Framework for Backdoor Attacks on LLM-based Agents

BackdoorAgent: 一个统一框架用于针对基于LLM的代理的后门攻击

Yunhao Feng, Yige Li, Yutao Wu, Yingshui Tan, Yanming Guo, Yifan Ding, Kun Zhai, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Deakin University（德肯大学） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南高级技术研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 BackdoorAgent提出一个统一框架，分析LLM代理中后门攻击的跨阶段传播和触发器持续性，揭示代理工作流的脆弱性。

Overcoming the Retrieval Barrier: Indirect Prompt Injection in the Wild for LLM Systems

突破检索障碍：为LLM系统设计的野外间接提示注入

Hongyan Chang, Ergute Bao, Xinjian Luo, Ting Yu

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本研究提出了一种高效且低成本的黑盒攻击算法，通过分解恶意内容为触发片段和攻击片段，实现了对LLM系统的间接提示注入攻击，揭示了检索过程中存在的关键安全漏洞。

LRAS: Advanced Legal Reasoning with Agentic Search

LRAS: 基于代理搜索的先进法律推理

Yujin Zhou, Chuxue Cao, Jinluan Yang, Lijun Wu, Conghui He, Sirui Han, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 LRAS通过整合反思模仿学习和难度感知强化学习，使大推理模型能够识别知识边界并处理法律推理的复杂性，从而在法律领域取得显著性能提升。

mind_call: A Dataset for Mental Health Function Calling with Large Language Models

mind_call: 一个用于大语言模型心理健康新功能调用的数据集

Fozle Rabbi Shafi, M. Anwar Hossain, Salimur Choudhury

机构 * School of Computing, Queen’s University Kingston（计算学院，女王大学金斯顿） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 mind_call数据集通过合成功能调用任务，为大语言模型在心理健康领域的应用提供支持，涵盖多种自然语言查询与标准化API调用的映射，促进意图识别和可靠功能调用的研究。

MEDVISTAGYM: A Scalable Training Environment for Thinking with Medical Images via Tool-Integrated Reinforcement Learning

MEDVISTAGYM：一种通过工具集成强化学习进行医学图像思考的可扩展训练环境

Meng Lu, Yuxing Lu, Yuchen Zhuang, Megan Mullins, Yang Xie, Guanghua Xiao, Charles Fleming, Wenqi Shi, Xuan Wang

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； UT Southwestern Medical Center（德克萨斯大学西南医学中心） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco（思科公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MedVistaGym通过工具集成强化学习提升医学图像分析的代理训练效果。

Large Language Models for Physics Instrument Design

大型语言模型在物理仪器设计中的应用

Sara Zoccheddu, Shah Rukh Qasim, Patrick Owen, Nicola Serra

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨了大型语言模型在物理仪器设计中的应用，发现其能生成有效且物理合理的配置，尽管未进行特定任务训练，并提出将LLMs与强化学习结合以优化设计工作流。

Object-Centric World Models Meet Monte Carlo Tree Search

以对象为中心的世界模型与蒙特卡洛树搜索

Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Aleksandr Panov

机构 * MIPT Moscow（莫斯科米斯托夫物理技术学院） ； AIRI（人工智能研究所） ； FRC CSC RAS（俄罗斯科学院计算机科学与应用数学研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ObjectZero算法，通过对象中心表示和图神经网络，结合蒙特卡洛树搜索实现更有效的环境建模与强化学习。

Beyond BeautifulSoup: Benchmarking LLM-Powered Web Scraping for Everyday Users

超越BeautifulSoup：为日常用户评估基于LLM的网络爬虫基准测试

Arth Bhardwaj, Nirav Diwan, Gang Wang

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文评估了基于LLM的网络爬虫在日常用户中的应用，展示了端到端LLM代理如何使复杂爬虫变得简单，同时比较了LLM辅助脚本和端到端代理在不同场景下的效果。

Semisimple algebraic groups over real closed fields

实闭域上的半单代数群

Raphael Appenzeller

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文研究实闭域上半单代数群的性质，推广了半单李群的结果，证明了相关分解定理和Jacobson-Morozov引理，并利用模型论原理进行分析。

Comments Comments welcome! 47 pages, 3 figures

WISE/CatWISE Constraints on Dysonian Waste-Heat Technosignatures in Nearby Galaxies

使用WISE/CatWISE对附近星系中的Dyson型废热技术特征进行约束

Bo-Lun Huang, Zhen-Zhao Tao, Tong-Jie Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究利用WISE/CatWISE数据约束附近星系中Dyson型废热的存在，通过中红外波段分析得出废热上限，并探讨不同温度下的敏感度和限制。

Comments 18 pages, 12 figures, 2 tables. Accepted for publication in The Astronomical Journal

Bounded Rationality with Subjective Evaluations in Enlivened but Truncated Decision Trees

具有主观评估的受限制决策树中的有限理性

Peter J. Hammond

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于主观评估的有限理性决策树模型，用于解释在受限制条件下决策过程中的理性行为。

Comments Full pre-publication version of working paper. It has been submitted for publication with its Sections 4 and 5 omitted. 64 pages, 7 figures

TRUE: A Reproducible Framework for LLM-Driven Relevance Judgment in Information Retrieval

TRUE: 一种用于信息检索中基于大语言模型的相关性判断的可重复框架

Mouly Dewan, Jiqun Liu, Chirag Shah

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 TRUE是一种用于信息检索中基于大语言模型的相关性判断的可重复框架，通过迭代数据采样和推理评估多个相关性因素，提升相关性判断的可靠性和可重复性。