AI Agent

Memory-Augmented Reinforcement Learning Agent for CAD Generation

具有记忆增强的强化学习代理的CAD生成

Yin Xiaolong, Liu Yu, Shen Jiahang, Lu Xingyu, Ni Jingzhe, Fan Fengxiao, Sang Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种记忆增强的强化学习框架，用于生成CAD模型，通过引入强化学习进行检索和策略优化，有效避免了检索陷阱，提高了复杂CAD模型生成的成功率和几何一致性。

Comments We are withdrawing this manuscript because we have identified issues in the current analysis that require substantial revision. Until these issues are resolved, we do not consider the present version suitable for citation

ECHO: A Locally-Deployable Agentic Health Assistant with Temporal Memory, Safety Guardrails, and Speech Assessment

ECHO：具备时序记忆、安全护栏与语音评估功能的本地可部署智能体式健康助手

Abdulkadir Külçe, Alihan Esen, Çağla Fikir, Berke Kurt, Kuzey Arar, Gökhan Ercan, Faik Boray Tek

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

AI总结 本文提出具备时序记忆、安全护栏与语音评估功能的本地可部署智能体式健康助手ECHO，其核心聊天机器人、安全层、语音评估模块均达特定性能指标，且可在消费级硬件运行，符合数据保护法规。

Comments 5 pages

The Signal Rail: A Deterministic Motion Grammar for Communicating Conversational Agent State in Terminal Interfaces

信号轨：终端界面中用于传递对话智能体状态的确定性运动语法

Matteo Grella

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

AI总结 Signal Rail为终端界面对话智能体设计确定性运动语法，通过空间语义等理念实现状态传递，完成规范与参考实现，提升非文本状态通道的信息表达能力。

Comments 16 pages, 3 figures. Ancillary files include the Signal Rail 1.0 specification, JavaScript and Python engines, and the cross-implementation conformance harness. Code: https://github.com/matteo-grella/signal-rail

TideRL: Boosting Agentic RL Goodput with Readiness-Aware Scheduling

TideRL：通过就绪感知调度提升智能体强化学习的有效吞吐量

Yanyu Ren, Xizheng Wang, Xiao Liu, Bowen Lv, Hanchen Zhang, Shudan Zhang, Hanyu Lai, Shuai Wang, Li Chen, Dan Li, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

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

AI总结 TideRL是一种就绪感知弹性RL系统，通过CTB、RA²P和ERS技术，在多轮智能体工作负载上大幅提升RL训练有效吞吐量，同时优化KV缓存命中率、训练时间和等待时间。

From Faulty Memories to Corrected Actions: Dependency-Guided Rollback Repair for Memory-Augmented Agents

从错误记忆到修正行动：记忆增强智能体的依赖引导回滚修复

Caili Yu, Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Yiqun Duan, Mingkai Zheng, Zhangkai Wu, Kaize Shi, Taotao Cai

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

AI总结 该研究针对记忆增强智能体的错误记忆问题，提出依赖引导回滚修复方法，在150案例受控基准和50案例改编测试中，均优于对比方法，实现了更优的记忆恢复效果与成本权衡。

An adaptive and evolvable deep reinforcement learning framework for weather prediction

一种用于天气预报的自适应可演化深度强化学习框架

Qiang Wu, Han Li, Jianping Huang

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

AI总结 该研究提出FTAE-Weather框架，通过深度强化学习协调预训练气象模型，以极低额外参数实现预报误差显著降低，优于传统集合基线，将模型多样性转化为科学优势。

DriveVLA-M0: Failure-Aware Memory Augmentation for Autonomous Driving

DriveVLA-M0：面向自动驾驶的故障感知记忆增强方法

Zebin Xing, Yupeng Zheng, Qiang Chen, Linbo Wang, Yichen Zhang, Pengxuan Yang, Junli Wang, Deheng Qian, Xiaoqing Ye, Junyu Han, Yifeng Pan, Qichao Zhang, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Chongqing Chang’an Technology Co., Ltd.（重庆长安科技有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveVLA-M0，一种具备故障感知潜在记忆的检索增强型VLA模型，通过故障案例记忆与针对性修正机制，在NAVSIM基准上优于现有方法，实现自动驾驶性能提升。

Mastering Stochastic OLG Models in Continuous Time

掌握连续时间下的随机OLG模型

Yves Achdou, Johannes Brumm, Lukas Frank

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本研究提出有限差分神经算子框架，结合神经网络与有限差分法优势，成功求解含个体及总体风险的连续时间OLG模型，为异质主体模型计算提供新手段。

Active Electronic Terahertz Imaging for Industrial Applications: From Hardware to the Paradigm Shift by Artificial Intelligence

面向工业应用的主动电子太赫兹成像：从硬件到人工智能驱动的范式转变

Aparajita Bandyopadhyay, Hui Yuan, Willie J. Padilla, David J. Brady, Hartmut G. Roskos

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 本综述聚焦主动电子太赫兹成像，综述其硬件、成像模态、增强技术及AI应用，推导技术路线图以解决太赫兹成像瓶颈，有望为工业应用提供高性价比解决方案。

Comments 40 pages, 6 figures

Steady state, core, operational optimization of an ARC-like tokamak via plasma composition and shape

类ARC托卡马克的稳态、核心与运行优化：通过等离子体成分和形状

A. Saltzman, P. Rodriguez-Fernandez, A. Ho, G. Snoep, J. Han, J. Hall, M. S. Anastopoulos Tzanis, J. Hillesheim, A. J. Creely, P. Snyder, N. T. Howard

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究采用贝叶斯优化方法，对类ARC托卡马克的等离子体成分与形状等参数进行稳态运行优化，提升了聚变功率与功率密度，该方法可推广至其他托卡马克。

Wealth Preferences and the Upper Tail of Consumption

财富偏好与消费的上尾分布

Qingyin Ma, Alexis Akira Toda

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文构建财富进入效用函数的最优储蓄理论，利用γ和δ的相对曲率分析消费上尾行为，涵盖随机死亡率下的遗赠动机，校准模型可准确刻画观测财富水平的渐近特征并复制富裕家庭高储蓄率。

ReMMD: Realistic Multilingual Multi-Image Agentic Verification for Multimodal Misinformation Detection

ReMMD: 面向多模态虚假信息检测的现实多语言多图像智能体验证

Chenhao Dang, Dantong Zhu, Jun Yang, Conghui He, Weijia Li

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； China Electronics Technology Group Corporation 15th Research Institute（中国电子科技集团公司第十五研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(summary_cn,abstract)；agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ReMMD框架，包含多语言多图像基准ReMMDBench和持久记忆验证器ReMMD-Agent，通过原子点分解和可重用证据集实现高效准确的多模态虚假信息检测。

Comments The project is available at https://dang-ai.github.io/ReMMD

Agentic Configuration Management (ACM): A Reference Configuration Model for Governed Agentic Systems

智能体配置管理（ACM）：受管控智能体系统的参考配置模型

Audrey Quessada-Vial

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出与框架无关的智能体配置管理（ACM）模型，经实验验证可实现异构智能体系统的管控等价表示，支持可复现性、可审计性等，适配LangGraph等主流框架。

Comments 77 pages, 12 figures, 17 tables. Includes formal appendices and experimental evaluation across LangGraph, CrewAI, and the OpenAI Agents SDK. Reference implementation and evaluation artifacts: https://github.com/audreyqvial/ACM

OmnilingualGAIA2: Evaluating the Multilingual Gap in Frontier AI Agents

OmnilingualGAIA2：评估前沿AI智能体的多语言差距

Andrea Caciolai, Pere-Lluís Huguet Cabot, Chierh Cheng, Albert Ventayol-Boada, Gabriel Mejia Gonzalez, Christophe Ropers, Lucas Bandarkar, Sebastian Ruder, Darlene Sakakihara, Elliot Yun, Pierre Andrews, Grégoire Mialon, Romain Froger, Marta R. Costa-jussà

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究人员推出OmnilingualGAIA2基准，发现前沿AI智能体存在8.8-18.4分的跨语言差距，提出多语言评估应成为全球部署智能体的标准评估环节。

Co-Evolution in Agentic Systems: Toward Self-Directed Evolution Beyond Human Design

智能体系统中的协同进化：迈向超越人类设计的自主进化

Qing Zong, Jiayu Liu, Junhao Shen, Zecong Tang, Linsi Wu, Yuxuan Liu, Rui Wang, Zhaowei Wang, Weiqi Wang, Cheng Qian, Xiusi Chen, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本综述聚焦智能体系统的协同进化，提出三阶段分类法梳理其发展，探讨相关开放挑战，为构建超越人类设计路径的自主智能体系统提供统一基础。

How to Dogfood Your AI Chat Agent: A Three-Layer Evaluation Framework with Goal-Directed NPC Simulation

如何内部试用你的AI聊天智能体：一种结合目标导向NPC模拟的三层评估框架

Alexandre Cristovão Maiorano

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出三层评估框架，结合NPC模拟器验证LLM聊天智能体的多轮对话目标达成能力，其模拟器成本低、效率高，可用于CI/CD集成，相关资源已公开供其他团队使用。

Comments 24 pages, 11 tables, 3 figures

InternAgentHarness: A Scalable Synthetic Environment for Enhancing LLM Agentic Abilities

InternBootcamp 技术报告：通过可验证的任务扩展提升大语言模型推理能力

Xiaozhe Li, Yongkang Chen, Shujian Deng, Peiji Li, Yichuan Ma, Huaxi Huang, Qiye Cai, Tianyi Lyu, Le Ma, Linyang Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出InternBootcamp框架，通过可验证的任务扩展方法提升大语言模型的推理能力，为基于强化学习的模型优化、合成数据生成和模型评估提供了基础设施。

Comments InternAgentHarness tech report

Similarity Gates Approve Reversals: A Validity Audit of Embedding-Cosine Thresholds in Agent Systems

相似度门控认可反转：智能体系统中嵌入余弦阈值的有效性审计

Scott E. Frias

机构 * Eigenforma（艾根福马） ； Freemind Labs（自由思维实验室） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究审计智能体系统中嵌入余弦阈值门控的有效性，发现其无法区分指令反转与释义、性能差且易受混杂因素影响，多数修复措施失效，仅部分配置可区分反转与释义。

Comments 11 pages, 2 figures. Artifact: https://github.com/eigenforma/polaritycheck (DOI: 10.5281/zenodo.21796531)

Sighted by Default: Addressing Implicit Vision Assumptions in Real-Time VLM Assistance for BLV Users

默认以视觉为中心：解决面向盲人和低视力（BLV）用户的实时视觉语言模型（VLM）辅助中的隐含视觉假设问题

Yi Zhao, Siqi Wang, Qiqun Geng, Erxin Yu, Jing Li

专题命中 Agent评测 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 针对现有面向BLV用户的实时VLM辅助工具存在的以视觉为中心的默认偏见问题，提出VIA-Agent模型，其在保持与Doubao相当成功率的同时，缩短了任务时间并减少了对话轮次，提升了用户信任度。

Comments Accepted to UIST 2026

REDAgentBench: Executable Red Teaming and Faithful Measurement of LLM Agent Systems

REDAgentBench：可执行的红队测试与LLM智能体系统的忠实测量

Zixing Chen, Xingyuan Liu, Jie Zhu, Huaixia Dou, Shuo Jiang, Junhui Li, Lifan Guo, Feng Chen, Chi Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体安全评估的缺陷，推出REDAgentBench框架，经实验发现其宏平均ASR为65.69%，还揭示了识别-执行差距，无训练策略提醒可减少70%以上违规

Comments 6 figures, 4 tables. Supplementary material included

Spectroscopic Binary Detection as Agent-Callable Tools: Detecting 40,000+ Main-Sequence Binary Candidates from SDSS DR19 APOGEE Spectra

作为智能体可调用工具的分光双星探测：从SDSS DR19 APOGEE光谱中探测40000+主序双星候选体

Serat M. Saad, Yuan-Sen Ting

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 本研究将分光双星探测方法打包为智能体可调用工具，从SDSS DR19 APOGEE光谱中探测出41466个SB2双星候选体，新增大量相关天体并完成多项分析，发布工具与星表。

Comments 23 pages, 16 figures, submitted to OJAp

DuplexWorld: Can voice agents help you get through the day?

DuplexWorld：语音智能体能帮你度过一天吗？

Aryan Vijay Bhosale, Harshit Rajgarhia, Akhil Pothanapalli, Asif Shaik, Abhishek Mukherji, Dinesh Manocha

机构 * Centific Global Solutions Inc.（森蒂菲克全球解决方案公司） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 DuplexWorld针对现有语音智能体评估基准的不足，构建含六大领域的156个场景开展评估，发现现有最优语音智能体在多维度仍有较大改进空间，并分析了相关性能与失败模式。

MedUP: Awakening Unified Understanding and Perception in Medical Vision-Language Models

MedUP：唤醒医学视觉-语言模型中的统一理解与感知能力

Yuan Wang, Hualiang Wang, Yixin Chen, Songtao Jiang, Shujian Gao, Jiaming Lin, Siming Fu, Jian Wu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出MedUP模型，通过UniMedTok分词器在共享token空间统一医学视觉-语言模型的感知与理解，构建相关训练语料库和评估基准，在多医学任务上性能优于现有模型。

Comments 10 pages, 6 figures

One Recipe, Many Harnesses: What Self-Evolution Encodes Across Languages and Models

一个方案，多种适配：自演化在不同语言和模型中编码了什么

Siqi Yang, Qianlan Yang, Yu-Xiong Wang, Saurabh Pujar, Martin Hirzel

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.SE

AI总结 该研究固定演化方案，在八种编程语言和三个基础模型上分析自演化适配工具，发现其为语言需求与模型差距共同塑造的补偿层，可提升编码智能体性能并能蒸馏为通用工具。

Comments 20 pages, 12 figures, 9 tables. Includes appendix

MultiView-Bench: A Diagnostic Benchmark for World-Centric Multi-View Integration in VLMs

MultiView-Bench：用于视觉语言模型中以世界为中心的多视图集成的诊断基准

Hantao Zhang, Jinru Sui, Ed Li, Dirk Bergemann, Zhuoran Yang

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对VLMs多视图集成能力评估不足问题，引入MultiView-Bench基准，发现模型在3D空间关系等方面的局限及偏差，提出ViewNavigator框架，能主动选择视角、融合证据，提升基础模型在该基准上的表现。

Evaluating Rational Contracting in Natural Language

评估自然语言中的理性缔约

Bhavyesh Sajja, Max Kleiman-Weiner, Roger Zimmermann, Tan Zhi-Xuan

专题命中 Agent评测 ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本研究针对自然语言缔约的评估缺口，构建理性框架并开发ContractSim评估套件，发现当前LLM智能体在高不确定性下缔约及执行协议存在不足，为相关智能体设计指明改进方向。

Comments 9 pages, 5 figures, 2 tables (Appendix: 34 pages, 6 figures, 9 tables)

Coachable agents for interactive gameplay

可指导的交互式游戏智能体

Roberto Capobianco, Harm van Seijen, Nolan D. Bard, Neil Burch, Fatima Davelouis, Josh Davidson, Alisa Devlic, Yunshu Du, Ishan Durugkar, Siddhant Gangapurwala, Daniel Hernandez, G. Zacharias Holland, Sahil Jain, Kenta Kawamoto, Raksha Kumaraswamy, Patrick MacAlpine, Dustin R. Morrill, Declan Oller, Francesco Riccio, Akanksha Saran, Craig Sherstan, Kaushik Subramanian, Thomas J. Walsh, Samuel Barrett, Kizza N. Frisbee, Mady Govil, Johannes Günther, Varun R. Kompella, James A. MacGlashan, Maxwell Svetlik, Michael D. Thomure, Jaden B. Travnik, Kevin Waugh, Elahe Aghapour, Florian Fuchs, Andreanne Lemay, Shruti Mishra, Takuma Seno, Peter Stone, Michael Spranger, Peter R. Wurman

机构 * Sony AI, Zurich, Switzerland（索尼AI，苏黎世，瑞士） ； Sony AI, North America (various locations)（索尼AI，北美（多地）） ； Sony AI, Tokyo, Japan（索尼AI，东京，日本） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出结合通用价值函数近似器与精心选择的训练场景、学习算法和数据增强的框架，使智能体在复杂领域（如《地平线：西之绝境》、《GT赛车》和类人机器人）中实时展现不同风格，同时保持主任务性能。

Comments Source code: https://github.com/SonyResearch/coachable_agents - Videos: https://drive.google.com/drive/folders/19F5uKziT_zkDurze5sy5iMFD4BHfD3lV

Poise: Position-Aware One-Instruction Skill Injection for Silent Execution on LLM Agents

POISE：面向LLM智能体的位置感知不可检测技能注入攻击

Haochang Hao, Dehai Min, Zhifang Zhang, Yunbei Zhang, Miao Xu, Yingqiang Ge, Lu Cheng

机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出POISE攻击方法，通过位置感知将恶意指令压缩为单一良性指令嵌入技能正文，在保持隐蔽性的同时实现89.3%的攻击成功率，比随机位置基线高28.0个百分点。

Comments Title changed from "POISE: Position-Aware Undetectable Skill Injection on LLM Agents" to "Poise: Position-Aware One-Instruction Skill Injection for Silent Execution on LLM Agents"; the manuscript, figures, appendices, and reproducibility details have been updated. 15 pages, 2 figures, 4 tables

Auditing Automated Evaluation, Error Propagation, and Runtime Mitigation in Tool-Using Language Agents

评估工具使用语言代理：裁判可靠性、错误传播和运行时缓解在AgentProp-Bench中

Bhaskar Gurram

机构 * Zasti Inc.（Zasti公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文通过AgentProp-Bench评估工具使用语言代理的可靠性，发现基于子字符串的裁判与人类标注一致性较低，但三模型集成能提高一致性，同时发现参数注入导致错误传播的概率较高，运行时拦截器在GPT-4o-mini上有效减少幻觉，但对Gemini-2.0-Flash无显著影响。

Comments 11 pages, 4 figures, 8 tables. Code and data: https://github.com/bhaskargurram-ai/agenthallu-bench

Representation and Invariance in Reinforcement Learning

强化学习中的表示与不变性

Samuel Alexander, Arthur Paul Pedersen

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究强化学习框架间保留相对智能的可映射性，引入相关准则，证明确定性与随机性RL框架间映射无法满足该准则，揭示不同版本RL存在固有根本差异。

Comments 16 pages, 1 figure