AI Agent

Evolve Vision-Language-Action Model into an Agent with On-the-fly Tool-use

将视觉-语言-动作模型进化为具备即时工具使用能力的智能体

Yi Ding, Yanzhao Yu, Xili Dai, Xianbiao Qi, Peiwen Sun, Xueqian Wang, Xiangyu Yue, Jianan Wang

机构 * Astribot（星舟机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； Juxi Tech（矩芯科技） ； IntelliFusion Inc.（智融公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool-use(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出带工具使用的智能体机器人（ART）框架，调优VLA模型以利用工具模块，在模拟及真实任务中成功率较基线高20%，为VLA系统实际部署奠定基础。

Comments 12 pages, 4 figures, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern (CVPR) Findings

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern (CVPR) Findings, 2026, pp. 1346-1357

Mandato: Protocol-Level Enforcement of Digitally Signed Mandates on AI Agent Actions with Cryptographically Chained Audit Trails

Mandato：通过密码学链式审计追踪对AI智能体操作执行数字签名授权的协议级机制

Giovanni Racioppi

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

AI总结 研究针对AI智能体工具调用授权缺乏协议级保障与可审计性的问题，提出Mandato治理代理，通过密码学链式审计追踪实现协议级数字签名授权执行，适配欧盟多项法规并给出评估计划。

Comments 5 pages, 1 table. comments welcome

ARC: Fair Relative Advantage Comparison in Open-Ended Real-World Interaction

ARC：开放式真实世界交互中的公平相对优势比较

Yongqi Tong, Tan Li Hui Faith, Choy Zhen Wen Marcus, Zhou Jin, Kewei Fu, Jiang-Ming Yang, Jianshe Li, Xin Zhang

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对开放式真实世界交互中基于组的RL轨迹行为不可比导致的奖励公平问题，提出ARC训练方案，结合\textit{inter}范式与\textit{inter-86K}语料库，提升工具使用基准并缩短首次token时间。

Learning to Run Power Networks: Effective AlphaZero-inspired Topological Control

学习运行电力网络：受AlphaZero启发的有效拓扑控制方法

Lukas Zetto, Benjamin Schäfer, Qiong Huang

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对电网拓扑控制的组合空间与约束问题，研究受AlphaZero启发的模型方法，发现优化的AlphaZero达98.43%生存能力，需结合领域启发式、二元奖励与受限观测空间。

Comments 10 pages, 9 figures. Accepted for publication in ACM SIGENERGY Energy Informatics Review, Volume 6, Issue 3, September 2026

Repair, Not Improvement: Decomposing Constrained Decoding in Tool-Call Abstention

修复，而非改进：分解工具调用弃权中的约束解码

Janghoon Lee

机构 * Redrob 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对工具调用弃权问题，分解约束解码的作用，发现修复格式约束的效果优于改进，且两项预注册语言声明不成立。

Comments 24 pages, 4 figures, 17 tables

SemPlan: Benchmarking Structured Semantic Planning for LLM-Based Queries over Enterprise Data

SemPlan：面向企业数据的基于大语言模型（LLM）查询的结构化语义规划基准测试

Bruno Santos Teixeira

机构 * Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)（欧鲁普雷图联邦大学（UFOP）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 该研究构建了SemPlan基准测试，对比四种架构在企业数据LLM查询语义规划中的表现，发现结构化语义规划架构（A3）正确率最高，不同架构在正确率、策略合规性、成本等方面存在权衡。

Comments 11 pages, 3 figures, 9 tables. Submitted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

From Prediction to Intervention: Personalized Meal-Level Glucose Regulation via an LLM Agent

从预测到干预：基于大语言模型智能体的个性化餐级血糖调节

Mingyu Huang, Weiqing Min, Ying Jin, Yilin Wang, Shuqiang Jiang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对精准营养中个性化血糖调节的挑战，提出融合生理学习与LLM智能体的系统，通过生理感知预测器和预测驱动优化智能体提升血糖预测准确率并降低血糖波动。

Comments Accepted in ACL 2026 Findings, 17 pages, 4 figures

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2026, pages 21629 to 21645

Not All Tokens Are Equal: Inflation-Aware Routing for Agentic LLM Systems

并非所有token都平等：面向智能体大语言模型系统的感知通胀路由

Heming Fu, Shan Lin, Qianqian Xie, Guojun Xiong

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对智能体LLM系统的token通胀问题，提出四阶段路由框架InflationAgent，通过测量通胀、引入CBE信号、最大化SER并采用新鲜升级策略，在GSM8K上优于FrugalGPT。

Expected Free Energy-based Informative Path Planning for Robotic Mars Exploration

基于期望自由能的火星探测机器人信息路径规划

Ajith Anil Meera, Pablo Lanillos, Wouter Kouw

机构 * TU Eindhoven（埃因霍温理工大学） ； Cajal Centre for Neuroscience, Spanish National Research Council（西班牙国家研究委员会卡哈尔神经科学中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出将主动推理的期望自由能作为统一准则，用于预算约束下的机器人信息路径规划，其规划方法在火星探测场景中可同时实现精准地图构建与高价值区域定位，性能优于信息论基准方法。

Comments accepted for IWAI 2026

SheetCompass: Hierarchical Relation Graphs for Agentic Spreadsheet Reasoning

SheetCompass：面向智能体电子表格推理的分层关系图

Panjing He, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Li Li, Xiaohan Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM处理电子表格时丢失多维结构语义的问题，提出SheetCompass框架，通过显式建模表内外结构关系并结合内存机制，提升智能体对复杂工作簿的推理能力。

ScienceFlow: A long-horizon agent for ML research, scientific discovery and beyond

ScienceFlow：面向机器学习研究、科学发现及更广泛领域的长时智能体

Mingming Zhao, Jiqian Dong, Kangping Xu, Zadid Hasan, Chengrui Fan, Shan Jiang, Shuai Mao, Ting Lingya, Linyi Zou, Tailin Zhou, Yun Hin Chan, Wenkai Zhang, Zhanhong Zhou, Guowei Huang, Hongliang Li, Wenjing Cun, Zhitang Chen, Mingxuan Yuan, Yanhui Geng

机构 * Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚方舟实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ScienceFlow是一款端到端自主研究智能体框架，通过ESTRA机制与证据感知执行控制器实现长时研究的状态管理与资源分配，在24小时预算内的MLE-bench基准测试中取得70.22%的Any-Medal最优分数，为长时自主研究提供了有效方案。

Envs-FORGE: Frontier-Optimized Reward-Grounded Environment Synthesis for Agent RL

Envs-FORGE：面向智能体强化学习的前沿优化、奖励驱动的环境合成方法

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Zhichao Shi, Hao Zhou, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Envs-FORGE是面向智能体RL的奖励驱动环境合成方法，通过MILP选动作生成训练环境，在多模型及数据集上显著提升Pass@1等指标。

Comments 19 pages, 5 figures

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM：通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM，通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分，在多个机器人与导航任务上实现性能提升，验证了轨迹级信息的互补作用。

MedClaw: Heuristic Agent Harness for Long-Horizon Surgical Video Reasoning

MedClaw：用于长程手术视频推理的启发式智能体框架

Yingying Fan, Penghui Du, Leyan Zhu, Runze He, Zimeng Wu, Yuxuan Zhang, Liang Chen, Jiahao Xie, Jiangtang Wang, Shuai Shao, Anchao Yang, Yutong Bai, Yan Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京天坛医院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出MedClaw智能体框架，通过分离推理与感知、启发式技能蒸馏循环，在仅需约100个标注示例的情况下，于自建及公开手术视频基准MedClawBench上，显著优于现有一次性VLM和通用视频智能体。

Limited-Information Estimation of Heterogeneous Agent Models

异质性代理人模型的有限信息估计

Laura Liu, Mikkel Plagborg-Møller, Nelson Matthew P. Tan

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究提出一种有限信息方法，无需假设宏观经济其余部分结构，即可估计检验异质性代理人宏观模型模块，通过匹配代理人选择横截面矩与充分统计量的经验脉冲响应完成，还在模拟中估计了两资产异质性家庭模型模块。

Control-Informed Constraint Adaptation in Minimum-Time Trajectory Planning for Autonomous Racing

自主赛车最短时间轨迹规划中的控制感知约束自适应

Ann-Kathrin Schwehn, Alexander Langmann, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对自主赛车轨迹规划保守导致性能损失的问题，提出控制感知在线轨迹规划框架，通过动态调整约束补偿执行误差，在不增加计算负担的前提下缩短单圈时间1.8秒。

Comments Accepted at IEEE ITSC 2026

PILOT: Privileged Imitation Learning for End-to-End Motion Planning of Autonomous UAVs under Partial Observability

PILOT：部分可观测条件下自主无人机端到端运动规划的特权模仿学习方法

Qingrui Zhang, Feng Xue, Xiang Zhou, Chenghao Yu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Sun Yat-sen University（中山大学航空航天学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PILOT框架，通过特权模仿学习结合TCN时空感知融合模块，实现部分可观测下无人机端到端运动规划，性能接近最优控制专家且计算开销降超80%，零样本部署验证其可行性与泛化性。

Comments 13 Pages, 12 figures

Benders Decomposition with Partial Non-Anticipativity Relaxation for Multi-Stage Stochastic Clean Energy Transition Planning

用于多阶段随机清洁能源转型规划的部分非预见性松弛Benders分解算法

Ahmet Emir Şener, Burak Kocuk, Tuğçe Yüksel

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多阶段随机清洁能源转型规划问题，本文提出带部分非预见性松弛的Benders分解算法，通过鲁棒重构等提升计算性能，成功求解校园案例并验证其可提升运营可靠性。

Comments 30 pages, 3 figures

From Passive Delegates to Strategic Negotiators: Reinforcing Social Reasoning in Small Language Models with SocialRL

从被动代理到策略谈判者：用SocialRL强化小型语言模型的社会推理能力

Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究提出SocialRL方法训练4B语言模型的社会推理能力，经多领域实验，其跨领域整合后模型平均效用达0.627，优于多数GPT系列模型，心智理论蒸馏可提升效用与泛化性。

Comments 25 pages, 3 figures

Second Thought: Reasoning in Parallel as LLM Agents Act and Observe

Second Thought：LLM智能体行动与观察时的并行推理

Zhensu Sun, Chengran Yang, Yunbo Lyu, Jieke Shi, David Lo

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出无需训练的推理框架Second Thought，利用LLM智能体行动与观察的空闲窗口并行推理，在多基准测试中降低轮次、减少主线程解码量，且Pass@1表现优于计算匹配对照组。

Participatory Moral AI Is Not Neutral: The Invisible Hand of Developers

参与式道德人工智能并非中立：开发者的隐形之手

Taenyun Kim, Edyta Bogucka, Daniele Quercia

专题命中 规划决策 ：AI agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究发现，道德AI偏好征集流程中的特征范围、投票者构成、问题措辞三项关键选择会显著影响AI决策，仅靠投票汇总无法实现公平透明的AI，需对流程各阶段审计披露。

Comments 35 pages, 11 Figures

OccPlanner: Goal-Aware Occupancy-Conditioned Diffusion Planner for Pixel-Goal Navigation

OccPlanner：面向像素目标导航的目标感知占用条件扩散规划器

Binling Huang, Nianjin Ye, Xi Yang, Liang Hu, Zhou Huang, Shuang Wei, Longrui Yang, Yanchi Chen, Lanpeng Jia

机构 * Changhong Intelligent Robot（长虹智能机器人） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究针对像素目标导航的3D目标定位与无碰撞规划难题，提出OccPlanner模型，引入L3ROcc生成监督，在仿真中大幅提升导航成功率，还验证了其仿真到真实的迁移适配性。

Comments Technical report. 11 pages, 6 figures, and 2 tables

FreeBalance: Pre-Routing Online Moe Load Balancing via Residual Workload Prediction

FreeBalance：基于残差 workload 预测的预路由在线 MoE 负载均衡

Pengfei Chen, Yize Wu, Shouxu Kuang, Ke Gao, Ling Li

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 FreeBalance 是一种 MoE 模型在线负载均衡框架，通过残差 workload 预测实现专家迁移与预路由计算重叠，降低负载失衡与推理延迟，提升分布式推理效率。

Comments 8 pages, 4 figures

Optimal Scheduling of Road Maintenance Jobs Considering Impact on Traffic Flows

考虑对交通流影响的道路养护作业最优调度

Charitha Nandepu, Lohitha Kalepu, Gabriele Ciavarella, SangWoo Park

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对路网养护规划中反复求解均衡交通流计算成本过高的问题，提出以优化均衡解为真值的数据驱动代理模型，经纽瓦克交通数据验证，可作为可扩展构件用于养护调度框架。

Comments Case Study paper presented in IISE Annual Conference and Expo 2026

The Past and Future of AI Scientists

AI科学家的过去与未来

Ross D. King

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述AI科学家的过去与未来，指出其核心挑战是多技术集成，现有技术已支持构建更通用系统，其有望变革科学，诺贝尔图灵挑战目标进展超前。

AgentRewind: Recoverable Execution for Long-Horizon LLM Agents

AgentRewind：面向长 horizon LLM 智能体的可恢复执行框架

Yu Zhuang, Kefei Chen, Yitong Duan, Shuxin Zheng, Jian Li, Xu-Yao Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AgentRewind 是面向长周期 LLM 智能体的运行时恢复框架，通过记录检查点支持状态回退，结合自建基准 MettleBench 实验，可提升智能体任务成功率与清单进度。

Comments 19 pages, 5 figures

Beyond Text Conditioning: A Systematic Study of MLLM-DiT Fusion for Video Generation

超越文本条件：面向视频生成的MLLM-DiT融合系统研究

Yanbo Ding, Yijia Fan, Caihua Shan, Yifan Yang, Yifei Shen, Weijie Wang, Xirui Hu, Dongsheng Li, Lili Qiu, Yuqing Yang, Yali Wang

机构 * Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对视频生成中MLLM与DiT融合问题，提出BiVidGen框架，通过MLLM生成语义视觉标记辅助DiT渲染，提升了视频的语义对齐度与时间一致性。

DepressionAgent: Reading, Listening, Seeing, and Deliberating Multimodal Evidence for Depression Risk Assessment

DepressionAgent：用于抑郁风险评估的阅读、倾听、观察与审议多模态证据框架

Fangjie Zhu, Haifeng Lu, Sicheng Zhao, Runhao Zeng, Xiping Hu

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 研究针对现有多模态抑郁评估隐式特征融合的不足，提出以证据为中心的DepressionAgent框架，通过显式证据审议等机制在多基准上取得竞争力性能，且有效性与可检查性获多维度验证。

Kolmogorov-Arnold Networks for Spatially Independent Multispectral Land Classification

用于空间独立多光谱土地分类的柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络

Katherine L. Bauer, Teemu Harkonen, Simo Sarkka, Arturo Sanchez-Azofeifa

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究评估Kolmogorov-Arnold网络用于多光谱土地分类的性能，发现其在卡尔加里独立数据集上准确率与随机森林相当、优于多层感知器，且参数更少、可解释性更强。

Comments 10 pages, 10 figures

MRI-guided cardiac radiotherapy using a 1.5 T MR-linac: surveying emerging patterns of care

采用1.5T MR-linac的MRI引导心脏放疗：调查新兴护理模式

O. Akdag, S. Mandija, J. Pomp, M. P. W. Intven, X. Chen, J. Yang, S. Oh, M. Trombetta, H. Tan, J. De Leon, M. Jameson, E. Efe, C. Önal, M. F. Fast

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过对使用1.5T MR-linac的国际机构用户开展调查，明确了心脏MRgRT治疗的模式、可行性及早期结局，为制定相关治疗建议提供真实世界依据。