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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。

2026-02-03 至 2026-02-03 共收录 247 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 工具调用 16 篇

2602.01331 2026-02-03 cs.MA cs.CL 85%

A-MapReduce: Executing Wide Search via Agentic MapReduce

A-MapReduce:通过代理MapReduce执行广泛搜索

Mingju Chen, Guibin Zhang, Heng Chang, Yuchen Guo, Shiji Zhou

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University(北京未来区块链与隐私计算创新中心,人工智能学院,北京航空航天大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Tsinghua University(清华大学) BNRist, Tsinghua University(BNRist,清华大学)

专题命中 工具调用 :agentic(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.CL

AI总结 A-MapReduce通过引入MapReduce范式,提出一种多代理框架,将广泛搜索转化为水平结构的检索问题,实现高效且低成本的广泛搜索执行。

Comments 33 pages

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2602.02160 2026-02-03 cs.CL 83%

D-CORE: Incentivizing Task Decomposition in Large Reasoning Models for Complex Tool Use

D-CORE:激励大型推理模型在复杂工具使用中的任务分解

Bowen Xu, Shaoyu Wu, Hao Jiang, Kai Liu, Xin Chen, Lulu Hu, Bin Yang

机构 * Alibaba Cloud Computing, Alibaba Group(阿里巴巴云 computing,阿里巴巴集团)

专题命中 工具调用 :tool use(title,abstract);tool-use(abstract);分类 cs.CL

AI总结 D-CORE通过两阶段训练框架提升大型推理模型在复杂工具使用中的任务分解能力,实验显示其在多个基准上优于现有方法。

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2602.01983 2026-02-03 cs.AI 83%

Evolving from Tool User to Creator via Training-Free Experience Reuse in Multimodal Reasoning

从工具使用者到创作者的进化:通过无训练经验重用在多模态推理中

Xintian Shen, Jiawei Chen, Lihao Zheng, Hao Ma, Tao Wei, Kun Zhan

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

AI总结 UCT框架通过无训练经验重用,使智能体从工具使用者转变为工具创造者,提升多模态推理能力。

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2602.00028 2026-02-03 cs.LG cs.MM 83%

ELLMPEG: An Edge-based Agentic LLM Video Processing Tool

ELLMPEG:一种基于边缘的代理LLM视频处理工具

Zoha Azimi, Reza Farahani, Radu Prodan, Christian Timmerer

机构 * Christian Doppler Laboratory ATHENA, Department of Information Technology (ITEC) University of Klagenfurt(亚琛实验室ATHENA,信息科技系,克雷格弗尔特大学) Department of Information Technology (ITEC) University of Klagenfurt(信息科技系,克雷格弗尔特大学) Department of Computer Science University of Innsbruck(计算机科学系,因斯布鲁克大学)

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

AI总结 ELLMPEG是一种基于边缘的代理LLM视频处理工具,通过整合工具感知的检索增强生成与迭代自我反思,实现本地生成和验证FFmpeg和VVenC命令,提升视频处理效率和准确性。

Comments 12 pages, 5 tables, 8 Figures, accepted for the MMSys 2026 conference

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2602.01119 2026-02-03 cs.CL 81%

Tendem: A Hybrid AI+Human Platform

Tendem:一种混合AI+人类平台

Konstantin Chernyshev, Ekaterina Artemova, Viacheslav Zhukov, Maksim Nerush, Mariia Fedorova, Iryna Repik, Olga Shapovalova, Aleksey Sukhorosov, Vladimir Dobrovolskii, Natalia Mikhailova, Sergei Tilga

机构 * Toloka Team(Toloka团队)

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

AI总结 Tendem通过结合AI与人类专家,实现了在复杂任务中高质量、高效率的输出,同时保持与纯人力执行相当的成本。

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2602.00019 2026-02-03 q-bio.BM cs.AI 79%

AutoBinder Agent: An MCP-Based Agent for End-to-End Protein Binder Design

AutoBinder Agent:一种基于MCP的端到端蛋白质结合剂设计代理

Fukang Ge, Jiarui Zhu, Linjie Zhang, Haowen Xiao, Xiangcheng Bao, Fangnan Xie, Danyang Chen, Yanrui Lu, Yuting Wang, Ziqian Guan, Lin Gu, Jinhao Bi, Yingying Zhu

机构 * Guangzhou Institutes of Biomedicine and Health(广州生物医学研究院) Chinese Academy of Sciences(中国科学院) Renmin University of China(中国人民大学) South China University of Technology(华南理工大学) RIKEN, Japan(日本理化学研究所) Westlake University(西湖大学)

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

AI总结 AutoBinder Agent通过结合LLM与MCP协议,实现端到端蛋白质结合剂设计,提升药物设计流程的可重复性与可扩展性。

Comments 4 pages, 3 figures

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2601.16725 2026-02-03 cs.AI 77%

LongCat-Flash-Thinking-2601 Technical Report

LongCat-Flash-Thinking-2601 技术报告

Meituan LongCat Team, Anchun Gui, Bei Li, Bingyang Tao, Bole Zhou, Borun Chen, Chao Zhang, Chao Zhang, Chen Gao, Chen Zhang, Chengcheng Han, Chenhui Yang, Chuyu Zhang, Cong Chen, Cunguang Wang, Daoru Pan, Defei Bu, Dengchang Zhao, Di Xiu, Dishan Liu, Dongyu Ru, Dunwei Tu, Fan Wu, Fengcheng Yuan, Fengcun Li, Gang Xu, Guanyu Wu, Guoyuan Lin, Haibin Wang, Hansi Yang, Hao Yang, Haonan Yan, Haoxiang Ma, Haoxing Wen, Hongyan Hao, Hongyin Tang, Hongyu Zang, Hongzhi Ni, Hui Su, Jiacheng Zhang, Jiahong Zhou, Jiahuan Li, Jiaming Wang, Jian Yang, Jianfei Zhang, Jianhao Xu, Jianing Wang, Jiapeng Zhu, Jiaqi Sun, Jiarong Shi, Jiarui Zhao, Jingang Wang, Jinluan Yang, Jinrui Ding, Jinwei Xiao, Jiyuan He, Juncan Xu, Kefeng Zhang, Keheng Wang, Li Wei, Lianhui Ma, Lin Qiu, Lingbing Kong, Lingchuan Liu, Linsen Guo, Mengshen Zhu, Mengxia Shen, Mingyang Zhu, Peiguang Li, Peng Pei, Peng Zhao, Pengcheng Jia, Pengtao Zhang, Ping Liu, Qi Gu, Qiong Huang, Qiyuan Duan, Quanchi Weng, Rongxiang Weng, Rongzhi Zhang, Rumei Li, Shanglin Lei, Shengnan An, Shijun Dai, Shizhe Wu, Shuaikang Liu, Shuang Zhou, Shuo Wang, Songyuan Zhao, Tao Liang, Tianhao Hu, Tianze Chen, Wei Liu, Wei Shi, Wei Wang, Weifeng Tang, Wenjie Shi, Wenlong Zhu, Wentao Chen, Wentao Shi, Xi Su, Xiandi Ma, Xiangcheng Liu, Xiangyu Xi, Xiangyuan Liu, Xiangzhou Huang, Xiao Liu, Xiaodong Cai, Xiaolong Chen, Xiaowei Shi, Xiaoyu Li, Xin Chen, Xingchen Liu, Xuan Huang, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Yan Chen, Yang Bai, Yang Liu, Yang Yang, Yang Zheng, Yanyu Chen, Yaoming Wang, Yaoming Zhu, Yaorui Shi, Yaqi Huo, Yerui Sun, Yi Zhang, Yi-Kai Zhang, Yifan Lu, Yifan Zhao, Yihao Chen, Yitao Zhai, Yongjing Yin, Yongwei Zhou, Youshao Xiao, Yu Wang, Yu Yang, Yuchen Xie, Yuchen Yu, Yuchuan Dai, Yue Xu, Yueqing Sun, Yufei Zhang, Yuhuai Wei, Yulei Qian, Yunfan Liang, Yunke Zhao, Yuwei Jiang, Yuxin Bian, Yuxin Chen, Yuxin Liu, Zeyang Yu, Zhao Yang, Zhengsheng Huang, Zhengyu Chen, Zhijian Liu, Zhikang Xia, Zhimin Lin, Zhiyuan Yao, Zhuofan Chen, Zhuowen Han, Zijian Zhang, Ziran Li, Ziwen Wang, Ziyuan Zhuang

机构 * Meituan LongCat Team(美团LongCat团队)

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

AI总结 LongCat-Flash-Thinking-2601是一款拥有5600亿参数的开源混合专家推理模型,通过统一训练框架和Heavy Thinking模式,在代理推理任务中表现出卓越的性能和鲁棒性。

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2512.04220 2026-02-03 cs.CL 74%

On Group Relative Policy Optimization Collapse in Agent Search: The Lazy Likelihood-Displacement

关于代理搜索中群体相对策略优化崩溃:懒惰似然位移

Wenlong Deng, Yushu Li, Boying Gong, Yi Ren, Christos Thrampoulidis, Xiaoxiao Li

机构 * University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) Vector Institute(向量研究所) Meta AI

专题命中 工具调用 :agent(title);分类 cs.CL

AI总结 本文提出LLDS正则化方法,解决GRPO在代理搜索中因LLD导致的训练崩溃问题,提升模型性能达45.2%。

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2602.02486 2026-02-03 cs.CL cs.AI 73%

RE-TRAC: REcursive TRAjectory Compression for Deep Search Agents

RE-TRAC: 递归轨迹压缩用于深度搜索代理

Jialiang Zhu, Gongrui Zhang, Xiaolong Ma, Lin Xu, Miaosen Zhang, Ruiqi Yang, Song Wang, Kai Qiu, Zhirong Wu, Qi Dai, Ruichun Ma, Bei Liu, Yifan Yang, Chong Luo, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Lijuan Wang, Weizhu Chen, Xin Geng, Baining Guo

机构 * Southeast University(东南大学) Waseda University(早稻田大学) Tsinghua University(清华大学) Brown University(布朗大学) Zhejiang University(浙江大学) Microsoft(微软)

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

AI总结 Re-TRAC通过递归轨迹压缩提升深度搜索代理的效率,实现跨轨迹探索与全局规划,显著优于ReAct框架。

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2602.01129 2026-02-03 cs.CR 67%

SMCP: Secure Model Context Protocol

SMCP: 安全模型上下文协议

Xinyi Hou, Shenao Wang, Yifan Zhang, Ziluo Xue, Yanjie Zhao, Cai Fu, Haoyu Wang

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

AI总结 SMCP通过统一身份管理、强认证和细粒度策略执行,提升智能体系统在工具调用中的安全性和可靠性。

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2602.01107 2026-02-03 cs.SE cs.AI cs.LG 67%

SPELL: Synthesis of Programmatic Edits using LLMs

通过LLM合成程序性编辑:SPELL

Daniel Ramos, Catarina Gamboa, Inês Lynce, Vasco Manquinho, Ruben Martins, Claire Le Goues

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Carnegie Mellon University USA(卡内基梅隆大学(美国)) INESC-ID / IST - Universidade de Lisboa(INESC-ID / IST - 莱里斯本大学)

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

AI总结 SPELL通过LLM提取迁移示例并泛化为可重用的转换脚本,实现自动化API迁移。

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2602.01475 2026-02-03 cs.AI cs.LG 62%

Learning to Guide Local Search for MPE Inference in Probabilistic Graphical Models

在概率图模型中学习引导局部搜索用于MPE推断

Brij Malhotra, Shivvrat Arya, Tahrima Rahman, Vibhav Giridhar Gogate

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) The University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院)

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

AI总结 本文提出神经元消融框架,通过学习引导局部搜索以提升概率图模型中MPE推断的效率与性能。

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2509.22431 2026-02-03 cs.SE 57%

TreeMind: Automatically Reproducing Android Bug Reports via LLM-empowered Monte Carlo Tree Search

TreeMind: 通过LLM赋能的蒙特卡洛树搜索自动重现Android bug报告

Zhengyu Chen, Zhaoyi Meng, Wenxiang Zhao, Wansen Wang, Wenchao Huang, Jie Cui, Hong Zhong, Yan Xiong

专题命中 工具调用 :planning(abstract);分类 cs.SE

AI总结 TreeMind结合LLM与MCTS算法,通过语义推理和反馈导航,高效重现Android bug报告。

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2602.00460 2026-02-03 cs.LG 57%

Search Inspired Exploration in Reinforcement Learning

受搜索启发的强化学习探索

Georgios Sotirchos, Zlatan Ajanović, Jens Kober

机构 * Faculty of Mechanical Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands(达特穆斯大学机械工程学院) Chair of Machine Learning and Reasoning, RWTH Aachen University, Germany(亚琛工业大学机器学习与推理研究所)

专题命中 工具调用 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 SIERL通过子目标选择机制在稀疏奖励环境中提升探索效率,有效引导智能体探索最有信息的区域。

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2602.01952 2026-02-03 cs.DB 50%

SQLAgent: Learning to Explore Before Generating as a Data Engineer

SQLAgent: 作为数据工程师在生成前学习探索

Wenjia Jiang, Yiwei Wang, Boyan Han, Joey Tianyi Zhou, Chi Zhang

专题命中 工具调用 :agent(abstract)

AI总结 SQLAgent通过两阶段框架实现数据库探索与查询生成解耦,利用蒙特卡洛树搜索策略构建知识库,并通过双代理系统提升SQL查询准确性。

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2602.00350 2026-02-03 cs.CV 50%

ReLAPSe: Reinforcement-Learning-trained Adversarial Prompt Search for Erased concepts in unlearned diffusion models

ReLAPSe: 通过强化学习训练的对抗性提示搜索消除未学习扩散模型中的擦除概念

Ignacy Kolton, Kacper Marzol, Paweł Batorski, Marcin Mazur, Paul Swoboda, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University(雅盖隆大学) IDEAS Research Institute(IDEAS研究机构)

专题命中 工具调用 :agent(abstract)

AI总结 ReLAPSe通过强化学习训练对抗性提示搜索,有效恢复扩散模型中被移除的概念,提供高效的去学习测试工具。

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2. 规划决策 84 篇

2602.00127 2026-02-03 cs.LG 88%

ALIGN: Aligned Delegation with Performance Guarantees for Multi-Agent LLM Reasoning

ALIGN: 多智能体LLM推理中的对齐委托与性能保证

Tong Zhu, Baiting Chen, Jin Zhou, Hua Zhou, Sriram Sankararaman, Xiaowu Dai

机构 * Department of Biostatistics, UCLA(生物统计学系,加州大学洛杉矶分校) Department of Statistics and Data Science, UCLA(统计学与数据科学系,加州大学洛杉矶分校) Department of Computer Science, UCLA(计算机科学系,加州大学洛杉矶分校) Departments of Statistics and Data Science, and of Biostatistics, UCLA(统计学与数据科学系和生物统计学系,加州大学洛杉矶分校)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 ALIGN通过多智能体对齐委托机制,提升大语言模型在复杂推理任务中的性能保障与表现。

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2511.14730 2026-02-03 cs.AI 86%

Heterogeneous Multi-Agent Proximal Policy Optimization for Power Distribution System Restoration

异质多智能体近端策略优化用于电力分配系统恢复

Parya Dolatyabi, Ali Farajzadeh Bavil, Mahdi Khodayar

机构 * Department of Computer Science University of Tulsa Tulsa, USA(计算机科学系 俄克拉荷马州立大学 塔尔萨 USA)

专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.AI

AI总结 本文提出异质多智能体近端策略优化方法,用于高效恢复电力分配系统,实现多微grid协调恢复,提升恢复效率和稳定性。

Comments 6 pages, 4 figures

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2601.22037 2026-02-03 cs.AI cs.LG 86%

Optimizing Agentic Workflows using Meta-tools

利用元工具优化代理工作流

Sami Abuzakuk, Anne-Marie Kermarrec, Rishi Sharma, Rasmus Moorits Veski, Martijn de Vos

机构 * EPFL, Switzerland(瑞士联邦理工学院)

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出AWO框架,通过识别并优化重复的工具执行模式,减少LLM调用次数并提高代理工作流的成功率。

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2508.17778 2026-02-03 cs.AI cs.NI 85%

AgentRAN: An Agentic AI Architecture for Autonomous Control of Open 6G Networks

AgentRAN: 一种面向自主控制开放6G网络的代理AI架构

Maxime Elkael, Salvatore D'Oro, Leonardo Bonati, Michele Polese, Yunseong Lee, Koichiro Furueda, Tommaso Melodia

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 AgentRAN是一种基于自然语言意图的AI代理架构,通过自组织层次结构和AI-RAN工厂实现开放6G网络的自主控制与持续自我优化。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

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2602.00766 2026-02-03 cs.MA cs.LG 85%

Communications-Incentivized Collaborative Reasoning in NetGPT through Agentic Reinforcement Learning

通过代理强化学习在NetGPT中实现通信激励的协作推理

Xiaoxue Yu, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang

机构 * IEEE

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出NetGPT框架,通过代理强化学习实现AI原生xG网络的协作推理与自适应优化。

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2602.00566 2026-02-03 cs.RO 85%

UniMotion: A Unified Motion Framework for Simulation, Prediction and Planning

UniMotion: 一种用于仿真、预测和规划的统一运动框架

Nan Song, Junzhe Jiang, Jingyu Li, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University(复旦大学数据科学学院) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) University of Surrey(Surrey大学)

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 UniMotion提出了一种统一的运动框架,通过共享结构和定制化训练策略,同时支持运动仿真、预测和规划,实现高效的任务整合和泛化能力。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

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2512.01945 2026-02-03 cs.LG cs.AI cs.CL 85%

Agentic Policy Optimization via Instruction-Policy Co-Evolution

通过指令-策略共演进行代理策略优化

Han Zhou, Xingchen Wan, Ivan Vulić, Anna Korhonen

机构 * Language Technology Lab, University of Cambridge(剑桥大学语言技术实验室) Machine Learning Research Group, University of Oxford(牛津大学机器学习研究组)

专题命中 规划决策 :agentic(title);agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 INSPO通过指令与策略的共演机制,动态优化指令以提升代理在多轮检索和推理任务中的性能,显著优于静态指令基线。

Comments 8 pages, 4 figures, 1 table (17 pages including references and appendices)

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2602.01644 2026-02-03 cs.LG cs.AI cs.CV cs.MA cs.RO 84%

From Perception to Action: Spatial AI Agents and World Models

从感知到行动:空间AI代理与世界模型

Gloria Felicia, Nolan Bryant, Handi Putra, Ayaan Gazali, Eliel Lobo, Esteban Rojas

机构 * AtlasPro AI

专题命中 规划决策 :AI agent(title,comments);planning(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种统一的三轴分类法,将代理能力与空间任务联系起来,强调空间定位与符号定位的区别,并指出世界模型对跨尺度安全部署的重要性。

Comments 61 pages, 742 citations, 1 figure, 3 tables. Survey paper on spatial AI agents, embodied AI, graph neural networks, and world models

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2602.00528 2026-02-03 cs.AI 84%

How Far Are LLMs from Professional Poker Players? Revisiting Game-Theoretic Reasoning with Agentic Tool Use

LLMs距离专业扑克玩家还有多远?结合代理工具使用的博弈论推理再探

Minhua Lin, Enyan Dai, Hui Liu, Xianfeng Tang, Yuliang Yan, Zhenwei Dai, Jingying Zeng, Zhiwei Zhang, Fali Wang, Hongcheng Gao, Chen Luo, Xiang Zhang, Qi He, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University(宾夕法尼亚州立大学) HKUST (GZ)(香港科技大学) Amazon(亚马逊) Tsinghua University(清华大学) Microsoft(微软公司)

专题命中 规划决策 :tool use(title);agentic(title);分类 cs.AI

AI总结 本文提出ToolPoker框架,通过整合外部求解器和专业解释,提升LLMs在扑克博弈中的推理和游戏表现。

Comments Accepted by ICLR 2026

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2508.15746 2026-02-03 cs.CL cs.AI cs.CV 84%

End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning

端到端代理RAG系统训练用于可追溯的诊断推理

Qiaoyu Zheng, Yuze Sun, Chaoyi Wu, Weike Zhao, Pengcheng Qiu, Yongguo Yu, Kun Sun, Jian Zhang, Yanfeng Wang, Ya Zhang, Weidi Xie

专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 Deep-DxSearch通过端到端强化学习训练代理RAG系统,实现可追溯的诊断推理,显著提升诊断准确率。

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2602.01335 2026-02-03 cs.CV cs.AI 83%

Beyond Pixels: Visual Metaphor Transfer via Schema-Driven Agentic Reasoning

超越像素:通过基于模式的代理推理实现视觉隐喻转移

Yu Xu, Yuxin Zhang, Juan Cao, Lin Gao, Chunyu Wang, Oliver Deussen, Tong-Yee Lee, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Tencent Hunyuan(腾讯文脉) University of Konstanz(康斯坦茨大学) National Cheng-Kung University(国立成功大学)

专题命中 规划决策 :agentic(title);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于模式的代理推理框架,实现视觉隐喻转移,通过多代理协作提升隐喻生成的抽象逻辑与视觉创造力。

Comments 11 pages, 10 figures

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2602.01202 2026-02-03 cs.AI 83%

Workflow-R1: Group Sub-sequence Policy Optimization for Multi-turn Workflow Construction

Workflow-R1: 多轮工作流构建的分组子序列策略优化

Mingze Kong, Zikun Qu, Zhongquan Zhou, Pengyu Liang, Xiang Li, Zhiwei Shang, Zhi Hong, Kaiyu Huang, Zhiyong Wang, Zhongxiang Dai

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Tianjin University(天津大学) Tongji University(同济大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学)

专题命中 规划决策 :workflow(title,abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 Workflow-R1通过分组子序列策略优化提升多轮工作流构建的灵活性和性能。

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2602.00951 2026-02-03 cs.AI 83%

R-HTN: Rebellious Online HTN Planning for Safety and Game AI

R-HTN:安全与游戏AI中的反叛在线HTN规划

Hector Munoz-Avila, David W. Aha, Paola Rizzo

机构 * Computer Science \& Engineering, Lehigh University Bethlehem, PA 18015-3084 USA Navy Center for Applied Research in AI Naval Research Laboratory

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 R-HTN是一种用于安全与游戏AI的在线HTN规划算法,通过反叛机制在遵循指令的情况下实现任务目标。

Journal ref The Annual Conference on Advances in Cognitive Systems (ACS-2025)

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2602.00929 2026-02-03 cs.AI 83%

Learning Abstractions for Hierarchical Planning in Program-Synthesis Agents

在程序合成代理中学习层次规划的抽象

Zergham Ahmed, Kazuki Irie, Joshua B. Tenenbaum, Christopher J. Bates, Samuel J. Gershman

机构 * Harvard University(哈佛大学) MIT(麻省理工学院) Institute for Human and Machine Cognition(人机认知研究院) Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence at Harvard University, Cambridge, MA, USA(哈佛大学马萨诸塞州剑桥市自然与人工智能研究学院)

专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 TheoryCoder-2通过主动学习可重用的抽象,提升了程序合成代理在复杂任务中的样本效率和泛化能力。

Comments 20 pages

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