AI Agent

Designing Mobile and Wearable Sensor-Fused Conversational Agents for Health and Wellbeing

面向健康与福祉的移动及可穿戴传感器融合对话智能体设计

Hansoo Lee, Pablo Fonseca, Md Haseen Akhtar

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本教程面向健康领域，旨在教授参与者使用WSDWAS工具，将可穿戴传感器数据与LLM驱动的对话智能体结合，实现从被动监测到可操作福祉对话的转变。

Comments 6 pages, 3 figures. Accepted as a Tutorial at the 28th International Conference on Mobile Human-Computer Interaction (MobileHCI '26)

Journal ref In 28th International Conference on Mobile Human-Computer Interaction (MobileHCI '26), August 31-September 03, 2026, Swansea, United Kingdom

Graph-MambaNav: Spatial-Temporal Graph Mamba Leveraging Object-Relation Knowledge for Object-Goal Navigation

Graph-MambaNav：利用对象关系知识的时空图Mamba用于目标对象导航

Leyuan Sun, Genxin Chen, Linwei Ye, Yan Zhang, Xi Kan, Yanfei Sun

机构 * School of Internet of Things Engineering, Wuxi University（无锡大学物联网工程学院） ； School of Communications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学通信与信息工程学院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本研究提出Graph-MambaNav，一种结合LLM常识对象关系的目标感知时空图编码框架，通过节点排序与Mamba建模实现高效导航，在仿真环境表现优异且泛化性好，经真实机器人部署验证有效。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (IEEE RA-L), will transfer to 2027 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)

ATLAS: Discovering Agent Strategies through LLM-Guided Abstraction and Automata Learning

ATLAS：通过大语言模型引导的抽象与自动机学习发现智能体策略

Ignacio D. Lopez-Miguel, Andreas Happe, Jürgen Cito, Ezio Bartocci, Bettina Könighofer, Martin Tappler

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

AI总结 该研究提出ATLAS方法，结合轨迹抽象与自动机学习从智能体轨迹推断有限状态模型，以实现对LLM智能体行为的可解释分析、知识迁移及简洁解释。

Comments 7 pages, accepted for publication at ACM/IEEE MODELS 2026

MemoryLake on MemoryArena: A Matched Study of Agent Memory Backends

基于MemoryArena的MemoryLake研究：智能体记忆后端的匹配对比

Chaoqun Zhan, Qiang Zhou, Guannan Li, Zhenqiang Huang, Qianjin Wang

机构 * MemoryLake Team（MemoryLake团队） 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 该研究在MemoryArena的五个任务领域中，对比MemoryLake等三种智能体记忆后端，发现MemoryLake在数学等三个领域成功率最高，整体平均成功率领先，且性能与工作负载相关。

Comments 16 pages, 7 tables

AdsWorldEngine: A Self-Evolving Conversational Advertising Agent through Orchestrator and Tool Coevolution

AdsWorldEngine：一种通过协调器与工具协同演化实现的自演进对话式广告智能体

Simiao Zuo, Chenhui Xu, Yimeng Jia, Qiang Lou, Jian Jiao, Denis Charles

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

AI总结 该研究提出AdsWorldEngine对话式广告框架，通过协调器与工具协同演化的自改进循环，结合机会门、评估器及基于标签的判断建模，在离线与在线实验中均显著提升广告性能。

AI Research Preference Models

AI研究偏好模型

Thomas Simon Foster, Bassel Al Omari, Tingchen Fu, Thomas Mann, Carl Domond, Lucia Cipolina-Kun, Bhavul Gauri, Muna Aghamelu, Alexander D. Goldie, Eryk Helenowski, Jean-Christophe Gagnon-Audet, Alberto Pepe, Saba Nazir, Daniel Izcovich, Noam Levi, Rishi Hazra, Karen Hambardzumyan, Nicolas Baldwin, Xian Li, Martin Josifoski, Paris Giampouras, Masoud Jalili Sabet, Anya Sims, Hela Momand, Tatiana Shavrina, Despoina Magka, Jason Weston, Yulin Wang, Anirudh Goyal, João Henriques, Yoram Bachrach, Emily McMilin, Jakob Nicolaus Foerster

机构 * FAIR at Meta ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对AI研究智能体的候选方案评估成本过高问题，提出AI研究偏好模型，将其集成到AIRA-dojo智能体后提升了基准任务性能，且达到目标性能的时间更短、预算更少。

Comments 34 pages, 17 figures, 6 tables

Nanbeige4.2-3B on Apple Silicon: Fixing Deployment Bugs and Decreasing Looped Transformer Memory Overhead

Apple Silicon上的Nanbeige4.2-3B：修复部署漏洞并降低循环Transformer的内存开销

John T. Halloran

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

AI总结 本研究针对Apple Silicon上的30亿参数智能体模型Nanbeige4.2-3B，修复其部署漏洞并提出分块预填充策略降低循环Transformer内存开销，使其在MCPMark等基准上完成智能体任务的比例提升至30%。

Comments 8 pages, 3 Tables

GRASP: Gated Regression-Aware Skill Proposer for Self-Improving LLM Agents

GRASP: 门控回归感知技能提议器用于自我改进的LLM智能体

Johannes Moll, Jean-Philippe Corbeil, Jiazhen Pan, Martin Hadamitzky, Daniel Rueckert, Lisa Adams, Keno Bressem

机构 * Technical University of Munich and TUM University Hospital（慕尼黑技术大学及慕尼黑大学医院） ； Microsoft Healthcare & Life Sciences（微软医疗与生命科学） 纠错

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

AI总结 提出GRASP方法，通过门控回归感知技能库编辑，在硬回归预算下确保每次技能更新带来净改进，显著提升LLM智能体在结构化环境中的操作可靠性。

Handover of In-Context Learning State Across Session Boundaries

跨会话边界的上下文学习状态移交

Masahiro Kato, Taka Kato

机构 * Mizuho-DL Financial Technology（瑞穗数字金融科技） ； the University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所人工智能项目） ； Osaka Metropolitan University（大阪公立大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对大语言模型应用的会话移交问题，提出三部分记录方法，结合高斯线性与非参数回归，为移交的信息保留及记忆需求提供理论与方法。

An ergodic theorem for multi-period mutual insurance

多期相互保险的遍历定理

John Armstrong

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该论文针对存在异质性风险且无不可保险系统性风险的市场，证明多期相互保险的遍历定理，提出仅用短期合约即可实现极限效用的机制，可应用于风险分摊经济体及保险产品设计。

Simplicial Semantics for Belief Revision

信念修正的单纯语义

Philip Sink

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文以《单纯复形中信念的一种语义》为基准修改信念语义，基于单纯模型节点为视角的概念提出两种信念修正形式化表述，并探讨迭代修正的概念陷阱及解决方案。

Absorbing phase transition in a queueing model of coupled adaptive agents

耦合自适应智能体排队模型中的吸收相变

Alexei Vazquez

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究构建耦合自适应智能体排队模型，揭示其存在不连续相变，得到临界度与最大群体规模，解释了人类联合/单独活动的决策机制及通信记录中的相关现象。

Comments 10 pages

OctoSplat: Hybrid OctoMap-Gaussian Splatting for Active Semantic Mapping and Phenotyping with Horticultural Robots

利用高斯点云进行园艺环境的主动语义映射

Jose Cuaran, Naveen K. Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications at University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出利用移动机械臂和高斯点云进行园艺环境主动3D重建，提升重建精度与效率，实现水果计数和体积估算。

Comments 23 pages, 12 figures

Second law of thermodynamics at stopping times

停时的热力学第二定律

Izaak Neri

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对介观系统终止于停时的过程建立热力学理论，给出类似热力学第二定律的功的界，并将其应用于聚合物拉伸、粒子逃离亚稳态的功的限定。

Comments 14 pages, 4 figures, the new version fixes some minor typographical errors

Journal ref Phys. Rev. Lett. 124, 040601 (2020)

Can AI Agents Simulate A/B Test Outcomes? A Validation Framework for Agentic Experimentation

AI智能体能模拟A/B测试结果吗？智能体实验的验证框架

Stefan Hut, Lorenzo Masoero

机构 * Amazon（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出智能体实验的验证框架S-RCT，用AI智能体模拟A/B测试结果，经67个营销A/B测试验证，校准后可降低预测误差，为实验者提供智能体信号支持。

Comments Accepted as a workshop paper at https://www.aiagentbehavior.com/

Evaluating Agentic Learning Harness Capabilities Without Labels via the Scaling Hypothesis

基于缩放假设的无标签智能体学习控制器能力评估

Aryan Luthra, Kshitij Jain, Siddharth Arya, Bobby Filar, Anna Bertiger

机构 * Georgian 纠错

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

AI总结 该研究提出基于缩放假设的无标签智能体学习控制器评估框架，以教师模型与学生模型的收敛度为评分指标，验证其可作为标签缺失时控制器真实增益的有效代理。

Comments 18 pages, 6 figures. Accepted at CAMLIS 2025 (Conference on Applied Machine Learning for Information Security)

TimeSage-EV: A Live Benchmark for Agentic Time Series Analysis in Evolving Environments

TimeSage-EV：面向动态环境下智能体时间序列分析的实时基准测试集

Qingren Yao, Yaxuan Kong, Yuqi Nie, Yichen Li, Stefan Zohren, Anna Vettoruzzo, Qingsong Wen, Ming Jin, Joaquin Vanschoren

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； VulpiVox Intelligence（VulpiVox智能公司） ； Squirrel Ai Learning（Squirrel AI学习公司） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 针对现有时间序列基准未评估时间有效性等问题，推出动态环境智能体时间序列分析基准TimeSage-EV，含多领域真实场景，实验揭示模型性能差距及失败模式，提供研究资源。

AutoSchema: Live Schema Grounding for Agentic Text-to-Sparql over Heterogeneous Knowledge Graphs

AutoSchema：面向异构知识图谱的智能体文本转SPARQL的实时模式接地

Yiming Zhang, Koji Tsuda

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute for Materials Science（国立材料科学研究所） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所高级智能项目中心） 纠错

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

AI总结 提出无需训练的AutoSchema框架，用于异构知识图谱的智能体文本转SPARQL的实时模式接地，在多项生物医学KGQA等任务中优于TogoMCP，可支持未记录RDF图谱。

Inducing Reward-Free Judging Rubrics that Reduce Over-Crediting in Agent Evaluation

生成无奖励的评判标准以减少智能体评估中的过度打分

Darragh Quinn, David Dylan, Roisin Healy, Fionn Carroll, Maeve Donnelly, Cormac Sheehan

机构 * Trinity College Dublin（都柏林三一学院） ； University College Dublin（都柏林大学学院） ； Dublin City University（都柏林城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出 RubricForge 方法，从带标签轨迹生成无奖励的智能体评判标准，可减少智能体评估中的过度打分，在 tau-bench 和 WebShop 上的表现优于通用 G-Eval 评判器。

Musical Agent Systems: MACAT and MACataRT

音乐智能体系统：MACAT与MACataRT

Keon Ju M. Lee, Philippe Pasquier

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

AI总结 本研究开发了两款音乐智能体系统MACAT与MACataRT，分别用于智能体主导的表演与协作式即兴创作，基于个性化小数据集训练，以推动以人为核心的交互式生成式AI在音乐创作中的应用。

Comments In Proceedings of the Creativity and Generative AI NIPS (Neural Information Processing Systems) Workshop 2024

Never the Number: Structural Abstention for AI Systems Whose Answers Are Consumed as Fact

绝非数字：将答案作为事实使用的AI系统的结构弃权

Zhelun, Wu

机构 * Apple Inc.（苹果公司） 纠错

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

AI总结 针对LLM文本转SQL系统返回错误答案且无法区分的问题，提出带生成式外壳的可信内核架构，即结构弃权，在生产案例中验证其可靠性优于两种生成式替代方案。

Comments 26 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report. Describes architecture and design principles only; contains no code, schemas, datasets, or performance metrics

A Graph-Based Reinforcement Learning Framework for Structured Drift Diagnosis and Recovery in Autonomous LLM Agents

面向自主大语言模型智能体中结构化漂移诊断与恢复的基于图的强化学习框架

Ismail El Hamraoui, Sagar Jose, Nicolas Bureau, Robert Plana

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

AI总结 本研究针对自主LLM智能体的运行时行为漂移问题，提出基于图的强化学习即插即用恢复框架，经AppWorld基准验证，该框架可利用漂移信息做出正确恢复决策且输出符合要求。

Foundation Models in Biomedical Imaging: Turning Hype into Reality

生物医学影像中的基础模型：从 hype 到现实

Amgad Muneer, Kai Zhang, Ibraheem Hamdi, Rizwan Qureshi, Muhammad Waqas, Shereen Fouad, Hazrat Ali, Syed Muhammad Anwar, Jia Wu

机构 * Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（影像物理系，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Center for Secure Artificial Intelligence for Healthcare (SAFE), McWilliams School of Biomedical Informatics, UTHealth Houston（安全人工智能用于医疗保健中心（SAFE），麦威廉斯生物医学信息学学院，UTHealth休斯顿） ； Female Medicine in Machine Learning, Massachusetts Institute of Technology（机器学习中的女性医学，麻省理工学院） ； Department of Computer Science, Salim Habib University（计算机科学系，Salim Habib大学） ； School of Computer Science and Digital Technologies, Aston Centre for Artificial Intelligence Research and Application, Aston University（计算机科学与数字技术学院，阿斯顿人工智能研究与应用中心，阿斯顿大学） ； Division of Computing Science and Mathematics, University of Stirling（计算科学与数学系，斯特灵大学） ； School of Medicine and Health Sciences, George Washington University（医学与健康科学学院，乔治·华盛顿大学） ； Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Hospital（谢赫扎耶德儿童外科创新研究所，儿童医院） ； Department of Thoracic/Head and Neck Medical Oncology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（胸腔/头颈医学肿瘤科，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） 纠错

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

AI总结 本文探讨了基础模型在生物医学影像中的应用，提出REAL-FM框架以评估模型的实际临床价值，指出基础模型在因果推理和安全性方面存在不足，强调需要协调的专业AI系统。

Comments 9 figures and 3 tables

Journal ref Nature Biomedical Engineering 10, 1557-1575 (2026)

Learning to Assemble Novel Structures with Unfamiliar Parts under Semantic Constraints

在语义约束下学习使用不熟悉部件组装新型结构

Jonghyuk Park, Alex Lascarides, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出神经符号架构，在模拟玩具卡车组装领域，借助具身对话与任务演示，通过自然语言传递语义约束提升智能体在线适应的数据效率，解决部署后遇未知语义约束的组装问题。

Comments Accepted to, and to appear in the 20th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning (NeSy 2026)

Measuring Cross-Task Behavioral Consistency in Language Model Agents

测量语言模型智能体的跨任务行为一致性

Amritesh Banerjee, Pranil Raichura

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mantis AI Research（螳螂人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出行为一致性指标（BCM），通过约9000条软件工程任务轨迹发现语言模型智能体的跨任务与任务内一致性是可分化的不同维度，且一致性与成功率无关，BCM可补充结果指标评估智能体。

SKILLER: Language-Level Reinforcement Learning for Reusable Skill Extraction in Small Language Models

SKILLER：面向小型语言模型可复用技能提取的语言级强化学习框架

Chenhao Dang, Siyuan Xiong, Conghui He, Weijia Li

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

AI总结 研究针对小型语言模型技能生成成本高的问题，提出SKILLER框架，经实验在多基准上优于现有方法，性能接近闭源模型，可大幅降低智能体技能部署成本。

Comments 15 pages, 6 figures, and 8 tables. Project and code: https://github.com/DANG-ai/SKILLER

SkillSight: Calibrating Generic Content Bias for Skill Retrieval

SkillSight：通过共享描述实现准确技能检索

Jinying Xiao, Bin Li, Xiaopeng Li, Jianling Li, Jiacheng Jie, Xiaodong Liu, Ma Jun, Chao Wang, Nyima Tashi, Jie Yu

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体技能检索问题，提出SkillSight框架，通过语义和词汇空间校准共享背景，减少偏差，实验证明该方法能提升检索指标，在端到端评估中表现出色且速度快，实现准确高效的技能选择。

Comments 9 pages, 4 figures

Forging Self-Funded Marketplaces among Strategic Agents

在策略智能体间构建自筹资金的市场

Yuan Deng, Vasilis Gkatzelis, Xizhi Tan, Grigoris Velegkas, Song Zuo

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对策略智能体，提出自筹资金市场的机制设计问题，证明现有 truthful auction 近似性能上限，给出序贯 auction 实现对数级近似，还设计 auction 实现最大最小份额基准的常数级近似。

Comments Extended Abstract accepted 27th ACM Conference on Economics and Computation (ACM EC 2026)

THRIVE: Therapeutic Humanoid Robot In Virtual Environment

THRIVE：虚拟环境中的治疗性人形机器人

Jin Xu, Yu-Ping Chen, Ayanna Howard

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了家用康复平台THRIVE，集成VR上肢康复游戏、摄像头运动追踪与机器人治疗师，采用模块化设计，为上肢运动障碍儿童提供持续且具吸引力的上肢治疗。

Photonic Quantum Computing vs. Classical Solvers in Constrained Factor Portfolio Optimization

受限因子投资组合优化中的光子量子计算与经典求解器对比

Nirvik Sahoo, Chyng Wen Tee, Paul Robert Griffin

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 该研究对比光子量子计算、Gurobi、SAC三种优化范式在因子投资组合优化中的表现，发现光子硬件在窄范围有优势，经典混合整数规划在严格尾部风险控制场景更优，还揭示了强化学习分配器的失效模式并给出应用指南。