AI Agent

Automating Agent Hijacking via Structural Template Injection

通过结构模板注入自动化代理劫持

Xinhao Deng, Jiaqing Wu, Miao Chen, Yue Xiao, Ke Xu, Qi Li

机构 * Tsinghua University \& Ant Group Hangzhou China ； Tsinghua University Beijing China ； Zhongguancuan Laboratory Beijing China ； Tsinghua University \& Ant Group ； Tsinghua University ； Zhongguancuan Laboratory 纠错

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

AI总结 本文提出Phantom框架，通过结构模板注入自动化代理劫持，提升攻击成功率和效率，揭示结构模板劫持的严重性。

What Makes a Good LLM Agent for Real-world Penetration Testing?

什么样的LLM代理适合现实中的渗透测试？

Gelei Deng, Yi Liu, Yuekang Li, Ruozhao Yang, Xiaofei Xie, Jie Zhang, Han Qiu, Tianwei Zhang

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

AI总结 Excalibur通过结合强大工具和难度感知计划，提高了渗透测试代理在复杂任务中的表现和效率。

A Picture of Agentic Search

代理搜索的图景

Francesca Pezzuti, Ophir Frieder, Fabrizio Silvestri, Sean MacAvaney, Nicola Tonellotto

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

AI总结 本文提出了一种收集代理检索增强系统生成和消耗数据的方法，并发布了一个包含多代理和检索流程的数据集，以应对IR在代理用户需求下的适应性挑战。

Comments 7 pages, 2 figures

SAGE: Structure Aware Graph Expansion for Retrieval of Heterogeneous Data

SAGE：面向异构数据检索的结构感知图扩展

Prasham Titiya, Rohit Khoja, Tomer Wolfson, Vivek Gupta, Dan Roth

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

AI总结 SAGE通过构建结构感知的图扩展框架，在异构数据检索中提升召回率，采用混合检索与代理策略实现多模态证据链检索。

Selecting Critical Scenarios of DER Adoption in Distribution Grids Using Bayesian Optimization

利用贝叶斯优化选择分布式能源接入的关键场景

Olivier Mulkin, Miguel Heleno, Mike Ludkovski

机构 * Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） ； Department of Statistics & Applied Probability, UC Santa Barbara（统计与应用概率系，加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于贝叶斯优化的方法，用于高效选择配电网络中关键的分布式能源接入场景，提升电网风险预测的准确性和效率。

Comments 12 pages, 4 tables, 12 figures

RetouchIQ: MLLM Agents for Instruction-Based Image Retouching with Generalist Reward

RetouchIQ: 基于指令的图像修复MLLM代理与通用奖励模型

Qiucheng Wu, Jing Shi, Simon Jenni, Kushal Kafle, Tianyu Wang, Shiyu Chang, Handong Zhao

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)

AI总结 RetouchIQ通过通用奖励模型提升指令基于图像编辑的语义一致性和感知质量，展现灵活可解释的编辑能力。

Comments 10 pages, 6 figures