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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 16 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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