AI Agent

AI Agents Need Memory Control Over More Context

AI代理需要对更多上下文进行记忆控制

Fouad Bousetouane

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种生物启发式的记忆控制器ACC，通过有界内部状态实现稳定多轮交互，降低幻觉和漂移，提升长视图AI代理的可靠性。

ReThinker: Scientific Reasoning by Rethinking with Guided Reflection and Confidence Control

ReThinker：通过引导反思与置信度控制实现科学推理

Zhentao Tang, Yuqi Cui, Shixiong Kai, Wenqian Zhao, Ke Ye, Xing Li, Anxin Tian, Zehua Pei, Hui-Ling Zhen, Shoubo Hu, Xiaoguang Li, Yunhe Wang, Mingxuan Yuan

机构 * Noah's Ark Lab, Huawei, China（诺亚实验室，华为，中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学，香港，中国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 ReThinker通过引导反思与置信度控制，提升大语言模型在专家级科学推理任务中的性能

Co-RedTeam: Orchestrated Security Discovery and Exploitation with LLM Agents

Co-RedTeam: 基于LLM代理的协同安全发现与利用

Pengfei He, Ash Fox, Lesly Miculicich, Stefan Friedli, Daniel Fabian, Burak Gokturk, Jiliang Tang, Chen-Yu Lee, Tomas Pfister, Long T. Le

机构 * Google（谷歌） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 Co-RedTeam通过整合安全知识、代码分析和执行反馈，提升漏洞发现与利用的自动化水平，实现超过60%的漏洞利用成功率。

Group-Evolving Agents: Open-Ended Self-Improvement via Experience Sharing

群体进化代理：通过经验共享实现开放式自我改进

Zhaotian Weng, Antonis Antoniades, Deepak Nathani, Zhen Zhang, Xiao Pu, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 GEA通过经验共享实现开放式自我改进，显著优于现有自我进化方法并在编码基准上表现优异。

Comments 18 pages

Opinion dynamics under electoral shocks in competitive campaigns

选举竞争中的意见动态受选举冲击影响

Jaime L. C. da C. Filho, Nuno Crokidakis

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个结合选民记忆和外生冲击的计算框架，研究选举竞争中意见动态受冲击影响的行为特征。

Comments 19 pages, 7 figures, to appear in IJMPC

Properties of the core and other solution concepts of Bel coalitional games in the ex-ante scenario

Bel联盟博弈中核心及其他解概念的性质（事前场景）

Michel Grabisch, Silvia Lorenzini

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了Bel联盟博弈中核心及其他解概念在事前场景下的性质，探讨了不确定性环境下合同分配与偏好建模，并发现这些解概念的包含关系与经典情况一致。

Data Agents: Levels, State of the Art, and Open Problems

数据代理：等级、现状与开放问题

Yuyu Luo, Guoliang Li, Ju Fan, Nan Tang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出数据代理的分层分类体系，从无自主性到完全自主，探讨其现状、挑战及未来发展方向。

Journal ref SIGMOD 2026 Tutorial

Dynamic Mechanism Design without Monetary Transfers: A Queueing Theory Approach

无货币转移的动态机制设计：一种排队论方法

Zihao Li, Xuandong Chen

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种无货币转移的动态阈值机制，用于在稳态下优化随机环境中代理人和物品的分配问题。

Comments A substantial revised version is in progress, and the current version is considered incomplete by the authors