AI Agent

OGD4All: A Framework for Accessible Interaction with Geospatial Open Government Data Based on Large Language Models

OGD4All: 基于大语言模型的可访问地理空间开放政府数据交互框架

Michael Siebenmann, Javier Argota Sánchez-Vaquerizo, Stefan Arisona, Krystian Samp, Luis Gisler, Dirk Helbing

机构 * Professorship of Computational Social Science, ETH Zurich（计算社会科学教授职位，苏黎世联邦理工学院） ； Esri R&D Center Zurich（埃斯里苏黎世研发中心） ； Complexity Science Hub（复杂性科学中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出OGD4All框架，结合语义检索、智能体推理和沙盒执行，实现基于大语言模型的地理空间开放政府数据交互，在430个数据集上达到98%分析正确率和94%召回率，有效减少幻觉风险。

Comments Author Accepted Manuscript (AAM). Proceedings of 2026 IEEE CAI (Granada, Spain). Update manuscript with final DOI. Code & data available at: https://github.com/ethz-coss/ogd4all

Journal ref 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), pp. 882-888

Litmus: Zero-Label, Code-Driven Metric Specification for Evaluating AI Systems

Litmus: 零标注、代码驱动的AI系统评估指标规范

Prajjwal Gupta, Prasang Gupta, Vishal Bhutani, Apoorva Sharma, Sumanth Chundru, Waqar Sarguroh, Kevin Paul

机构 * PricewaterhouseCoopers, U.S.（普华永道（美国）） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Litmus系统，通过分析源代码自动生成评估指标，无需人工标注，在三个真实AI流水线上优于基线方法。

Comments 22 pages, 4 figures

Tmax: A simple recipe for terminal agents

Tmax: 终端智能体的简单配方

Hamish Ivison, Junjie Oscar Yin, Rulin Shao, Teng Xiao, Nathan Lambert, Hannaneh Hajishirzi

机构 * Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Tmax配方，通过新颖分类法生成数据并结合结果奖励的强化学习，在9B参数下达到27%的Terminal-Bench 2.0性能，超越先前更大模型。

Comments preprint

VeriPort: Automated and Verified Patch Backporting at Scale

VeriPort: 自动化且经过验证的大规模补丁回溯

Jonah Ghebremichael, Wenxin Jiang, Mikola Lysenko, Benjamin Barslev Nielsen, William Enck, Alexandros Kapravelos

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出VeriPort系统，自动化将安全补丁回溯到受影响的所有版本，并通过证据链验证补丁有效性和功能保留，在BackportBench上达到95.3%成功率，比现有方案高22.7个百分点。

PLC-BinX: A Cross-Platform Binary Code Analysis Framework for PLC Binaries

更进一步：通过跨平台反向工程和函数级语义分析理解PLC二进制

Ang Jia, Yaxin Duan, He Jiang, Zhenzhou Tian, Zhilei Ren, Xiaochen Li

专题命中 软件智能体 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出PLC-BinX，一种用于跨平台PLC二进制理解的二进制代码分析工作流，通过跨平台反向工程、核心函数提取和函数级语义表示构建，实现了对PLC二进制的深入理解，并在工具链预测和功能预测任务中取得了优异的性能。

Three Barriers to Kantian Cooperation under Inequality

不平等条件下康德合作的三个障碍

Igor Sloev, Gerasimos Lianos

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文通过一个两人自愿提供公共品的模型，识别了不平等条件下自愿采纳康德合作的三个障碍：帕累托改进缺失、策略空间参数化的分配冲突以及帕累托前沿上的协调问题。

Towards LLM-Powered Automation of a Dark Matter Constraint Repository

基于大语言模型的暗物质约束库自动化

Lanqing Yuan, Karthik Ramanathan

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 提出一个LLM流水线，从arXiv论文中提取暗物质约束曲线并生成拉取请求，在基准测试中达到90.5%的耦合类型分类准确率和0.33 dex的中位残差。

Next-Gen CAPTCHAs: Leveraging the Cognitive Gap for Scalable and Diverse GUI-Agent Defense

下一代验证码：利用认知差距实现可扩展且多样化的GUI智能体防御

Jiacheng Liu, Yaxin Luo, Jiacheng Cui, Xinyi Shang, Xiaohan Zhao, Zhiqiang Shen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； MetaAgentX ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出Next-Gen CAPTCHAs框架，通过利用人机在交互感知、记忆、决策和行动上的认知差距，设计动态任务以区分生物用户与AI智能体，实现可扩展的防御。

Comments Project page at https://greenoso.github.io/NextGen-CAPTCHAs_webpage/

Darwin Mobile Agent: A Roadmap for Self-Evolution

Darwin移动智能体：自我进化路线图

Daniel Beechey, Derek Yuen, Jianheng Liu, Dezhao Luo, Tiantian He, Weilin Luo, Jun Wang, Kun Shao

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出通过移动GUI环境实现智能体自我进化，利用异步并行架构解决数据瓶颈，并规划从任务课程、结果验证和记忆管理三方面去除人类先验的路线图。

Comments Technical Report

Whose Agent Are You? Multi-Layer Fingerprinting and Attribution of Autonomous Web Agents

你是谁的代理？自主网络代理的多层指纹识别与归因

Dayeon Kang, Hyejun Jeong, Jade Sheffey, Pubali Datta, Amir Houmansadr

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对AI网络代理的隐私与安全挑战，提出基于网络层和浏览器交互行为的多层指纹识别方法，通过决策树分类器实现97%准确率的代理识别与归因。

Capable but Careless: Do Computer-Use Agents Follow Contextual Integrity?

有能力但粗心：计算机使用代理是否遵循情境完整性？

Anmol Goel, Iryna Gurevych

机构 * Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP Lab), Department of Computer Science, TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学计算机科学系泛在知识处理实验室（UKP Lab）） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心ATHENE） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出AgentCIBench基准，测试计算机使用代理在跨应用操作时是否泄露不适当信息，发现15个前沿代理中11个在超过50%场景中泄露信息，平均泄露率67.9%。

SCoTT: Strategic Chain-of-Thought Tasking for Wireless-Aware Robot Navigation in Digital Twins

SCoTT：面向数字孪生的无线感知机器人导航战略链式思维任务规划

Aladin Djuhera, Amin Seffo, Vlad C. Andrei, Holger Boche, Walid Saad

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SCoTT框架，利用视觉语言模型优化路径收益与轨迹长度，通过分解搜索问题提升无线约束下的路径规划效率，实验显示其性能接近最优动态规划算法且生成更短轨迹。

Journal ref Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, 2025

MIRAGE: Stealthy Visual Prompt Injection for Vulnerability Detection in Web Agents

MIRAGE: 针对Web代理的隐蔽视觉提示注入漏洞检测

Xuelong Dai, Jianyu Ma, Boyang Ma, Biwei Yan, Yijun Yang, Yue Zhang

机构 * SDU（山东大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MIRAGE框架，利用扩散模型在受限区域生成视觉上无害的对抗图像，实现针对多模态大模型Web代理的隐蔽间接提示注入攻击，以检测其视觉漏洞。

A scalar per patch from pre-trained ViTs enables fast moving navigation in the real world

来自预训练ViT的每补丁标量实现现实世界快速移动导航

Steeven Janny, Leonid Antsfeld, Christian Wolf

机构 * NaverLabs Europe（NaverLabs欧洲） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 通过大规模真实世界导航实验，研究预训练视觉编码器在机器人导航中的关键组件，提出异构多教师蒸馏和瓶颈策略，发现可解释特征与可供性关联，并证明仅用RGB训练非最优。

Comments European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026

Journal ref European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026

UNSEEN: Uncertainty-aware Navigation via Sparse Estimation in Unknown Environments

UNSEEN: 未知环境中基于稀疏估计的不确定性感知导航

Tommaso Faraci, Marco Camurri, Daniele Fontanelli, Luigi Palopoli

机构 * University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出UNSEEN框架，仅用前视相机通过稀疏地图与位姿不确定性估计，联合优化任务进度与估计精度，在未知环境中实现鲁棒导航，相比现有方法定位误差降低9.8%，估计精度提升45%。

Lost in Aggregation: A Multi-Scale Diagnostic Benchmark for LLM Spatial Navigation

迷失在聚合中：LLM空间导航的多尺度诊断基准

Yuhan jiang, Peng Luo, Liqiu Meng

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出多尺度诊断基准，将迷宫导航分解为局部、节点和全局三个认知层次，评估LLM在空间推理中的失败位置，发现跨尺度聚合是主要瓶颈。

HumanHalo -- Safe and Efficient 3D Navigation Among Humans via Minimally Conservative MPC

HumanHalo -- 通过最小保守MPC实现安全高效的三维人群导航

Simon Schaefer, Helen Oleynikova, Sandra Hirche, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出HumanHalo框架，结合可达性安全保证与数据驱动人体运动预测，通过仅约束初始控制输入实现安全高效的3D MAV人群导航，在仿真和真实实验中验证了其有效性。

OmniNWM: Omniscient Driving Navigation World Models

OmniNWM：全知驾驶导航世界模型

Bohan Li, Zhuang Ma, Dalong Du, Baorui Peng, Zhujin Liang, Zhenqiang Liu, Xianda Guo, Zheng Zhu, Chao Ma, Yueming Jin, Xin Jin, Hao Zhao, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； PhiGent ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出OmniNWM全知全景导航世界模型，在统一概率框架下处理状态、动作和奖励三个维度，实现多模态全景视频生成、零样本轨迹控制及内在奖励机制，在生成保真度和控制精度上达到SOTA。

Comments ECCV 2026

SenseExpo: Spatial Exploration and Navigation via Scene Estimation from Expeditious Predictive Operators

SenseExpo: 通过快速预测算子的场景估计进行空间探索与导航

Haojia Gao, Haohua Que, Mingkai Liu, Jiayue Xie, Hoiian Au, Yusen Qin, Qian Zhang, Jiajun Sun, Weihao Shan, Tianle Zhu, Handong Yao, Fei Qiao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Peking University（北京大学） ； D-Robotics（D-机器人） ； Infinity Robotics（Infinity机器人） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出轻量级单机器人探索框架SenseExpo，结合紧凑地图预测网络与前沿策略，以709K参数实现优于U-Net和LaMa的预测性能，并在探索实验中显著加速目标覆盖。

Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol

自生成：一种自我进化代理协议

Wentao Zhang, Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Cankun Guo, Ming Yin, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自生成协议（AGP），该协议通过分离进化内容与进化过程，解决了现有代理协议在跨实体生命周期管理、版本追踪和安全更新接口方面的不足。基于AGP，作者展示了自生成系统（AGS），该系统能够动态实例化、检索和优化协议注册的资源，通过多个具有长视界规划和工具使用的挑战性基准测试，验证了代理资源管理和闭环自我进化的有效性。

Real-Time Procedural Learning From Experience for AI Agents

实时经验学习的AI代理

Dasheng Bi, Yubin Hu, Mohammed N. Nasir

机构 * Altrina（阿尔特里纳） 纠错

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

AI总结 PRAXIS通过实时存储和检索行动后果，提升AI代理在动态环境中的任务完成效率与可靠性。

Journal ref ICLR 2026 MemAgents Workshop; WWW '26 Agentic Web Workshop

HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory

HoloAgent-0：具有3D空间记忆的统一具身智能体框架

Xiaolin Zhou, Liu Liu, Tingyang Xiao, Wei Feng, Fa Fu, Xinrui Meng, Xinjie Wang, Jialiang Han, Boyang Yu, Yun Du, Wei Sui, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics ； D-Robotics Robotics 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出HoloAgent-0统一框架，通过三层耦合结构（具身AgentOS、3D空间记忆、具身技能）实现真实机器人闭环执行，在长程导航、跨机器人协调等任务上验证有效性。

SAGE: A Novelty Gate for Efficient Memory Evolution in Agentic LLMs

SAGE: 一种用于智能体大语言模型中高效记忆演化的新颖门控机制

Sijia Wang, Dhanajit Brahma, Ricardo Henao

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出SAGE门控机制，基于von Mises-Fisher密度估计和自适应阈值，将记忆写入控制建模为新奇性检测问题，在LoCoMo上以更低成本实现最优token-F1。

Safety in Self-Evolving LLM Agent Systems: Threats, Amplification, and Case Studies

自进化LLM智能体系统中的安全性：威胁、放大与案例研究

Ruixiao Lin, Xinhao Deng, Qingming Li, Jianan Ma, Yunhao Feng, Yuqi Qing, Zhenyuan Li, Yechao Zhang, Shiwen Cui, Changhua Meng, Tianwei Zhang, Xingjun Ma, Qi Li, Ke Xu, Shouling Ji

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文系统分析自进化LLM智能体系统的安全威胁，提出模块-生命周期攻击面矩阵，揭示17个关键威胁和7种跨模块放大效应，并通过案例证明进化设计激活3.5倍攻击面且静态防御失效。

RaMem: Contextual Reinstatement for Long-term Agentic Memory

RaMem: 面向长期智能体记忆的上下文重建

Wei Yang, Bryce Kan, Shixuan Li, Li Li, Yuehan Qin, Jiate Li, Paul Bogdan, Jesse Thomason

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 针对长期记忆中的上下文坍塌问题，提出RaMem框架，通过证据锚定、回忆条件归纳、有效性感知检索和上下文保留合成四个阶段，将检索到的记忆片段转化为可验证的上下文证据，在多个基准上平均F1提升超10%。

AIR: Improving Agent Safety through Incident Response

AIR：通过事件响应提升智能体安全性

Zibo Xiao, Jun Sun, Junjie Chen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Singapore Management University（新加坡国立管理学院） 纠错

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

AI总结 提出首个面向LLM智能体系统的事件响应框架AIR，通过语义检测、自动遏制恢复和规则合成，在三个典型智能体上实现超90%的检测、修复和根除成功率。

Comments Accepted at ICML 2026

Wireless Personal Agent: Extending Wireless Intelligence from Networks to Terminals

无线个人代理：将无线智能从网络扩展到终端

Jiedan Tan, Fang Liu, Jingwen Tong, Shengli Zhang, Jun Zhang, Wing Shing Wong

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出WISPA框架，利用基于大语言模型的智能体实现终端侧资源自动化管理，通过解耦在线执行与离线反思克服终端资源限制，在校园通勤场景中验证了其学习用户偏好并自适应接入决策的能力。

Comments 7 pages, 5 figures, submit to a possible journal for publication

Learning What Not to Forget: Long-Horizon Agent Memory from a Few Kilobytes of Learning

学习不忘：从几KB学习的长时程智能体记忆

Nusrat Jahan Lia, Aritra Mazumder

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 提出LRE（学习相关性驱逐）方法，通过轻量级评分器保留历史中的关键信息，在匹配预算下精度优于无驱逐基线，减少峰值上下文大小52%，并解决循环任务。

Compressing Observation History into Agent Memory: Distilling Transformers into Recurrent Transformers

将观察历史压缩为智能体记忆：将Transformer蒸馏为循环Transformer

Philippe Weinzaepfel, Christian Wolf, Bülent Mert Sariyildiz, Guillaume Bono, Gianluca Monaci

机构 * Naver Labs Europe 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出蒸馏方法，将全历史Transformer的压缩策略迁移至循环Transformer，通过瓶颈表示监督学生模型记忆，缩小性能差距并实现线性时间复杂度。

Learning What to Remember: A Cognitively Grounded Multi-Factor Value Model for Agentic Memory

学习该记住什么：一种基于认知的多因素记忆价值模型

Zhibao Chen, Qian Cheng

机构 * Huatai Securities（华泰证券） ； OneBeget.com 纠错

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

AI总结 针对长期LLM代理的记忆管理问题，提出一种基于认知心理学的多因素记忆价值函数，通过无梯度优化学习权重，统一控制编码深度、遗忘风险和检索排名，在LongMemEval上显著优于单一因素和近因策略。

Comments 11 pages, 3 figures