AI Agent

Deploying Frontier Agentic Technology in MOOSEnger, a Multiphysics-Capable AI Assistant

在多物理场AI助手MOOSEnger中部署前沿智能体技术

Zaid Abulawi, Mengnan Li, Guillaume Giudicelli, Yang Liu, Cody Permann

机构 * Texas A&M University (TAMU)（德克萨斯农工大学） ； Idaho National Laboratory (INL)（爱达荷国家实验室） 纠错

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

AI总结 本研究为面向MOOSE框架的AI智能体MOOSEnger扩展本地托管模型管控层，经多类工程任务测试，MOOSEnger-GPT-5.2成功率达90%，凸显智能体管控层对多物理场仿真的支撑价值。

What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics

上下文压缩会给智能体带来什么代价？任务完成指标未揭示的交互代价

Shuyu Liu

机构 * Chongqing University of Science and Technology（重庆科技学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对使用工具的智能体，发现上下文压缩会带来任务完成指标未揭示的隐藏交互成本，检索调用增加是其主要来源，且该特征具有环境依赖性。

Competing at Every Price Point with Agentic Evolution over a Menu of LLMs

基于LLMs菜单的智能体进化，在每个价格点展开竞争

Andrew Borthwick

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

AI总结 本研究提出进化元智能体RoboPhD，通过对含9个LLM端点的菜单进行智能体进化，在DS-1000和PaperFindingBench两个任务上，除一个位置外占据所有帕累托前沿槽位，实现各价格点的竞争优势。

ACTS-SQL: Agentic and Critic-Oriented Tree-Structured SQL Correctness with Large Language Models

ACTS-SQL：基于大型语言模型的面向智能体与评判器的树结构化SQL正确性校验

Xinmei Huang, Jie Song, Peng Li, Fuxin Jiang, Jing Zhang, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Chenming Liu, Tao Yang, Maoyin Liu, Wenda Li, Hong Chen, Cuiping Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 本文提出无训练框架ACTS-SQL，将SQL修正建模为计划引导的树结构化调试过程，集成执行校验与诊断工具，在BIRD-Critic基准及火山引擎TLS生产环境中均实现显著准确率提升。

ALKEMIE Agent: an autonomous platform for computational materials design

ALKEMIE智能体：用于计算材料设计的自主平台

Hongfu Huang, Yuzhe Li, Ao Xu, Bo Liu, Changrui Wang, Kan Tang, Ning Yang, Shengxian Liu, Hanyu Liu, Pengpeng Zhang, Linggang Zhu, Fengkai Liu, Yichen Lu, Tong Zhao, Naihua Miao, Jian Zhou, Zhimei Sun

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

AI总结 该研究针对材料计算工作流程碎片化的问题，提出集成多种技术的ALKEMIE智能体平台，通过多种材料相关应用验证其能力，并展望了该类平台的未来发展方向与挑战。

Dear Algo: A Precision-First Agentic Intent Layer for Unified Search and Recommendation

Dear Algo：面向统一搜索与推荐的精准优先智能体意图层

Rui Wang, Jiazhou Wang, Zheng Wei, Chenglin Lu, Fangcheng Sun, Ivy Sun, Jin Sun, Hui Geng, Lillian Zhang, Chao Yang, Lei Chen, Shahin Sefati, Reem Helou, Joe Zhou, Babak Shakibi, Yiyi Pan, Bi Xue, Hong Yan, Shujian Bu

机构 * Meta Platforms Inc.（元平台公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 该研究提出面向统一搜索与推荐的精准优先智能体意图层Dear Algo，将多类型意图编译为可执行计划，实验显示其在精度、候选数量及用户相关性上均优于基线。

CAPO: Constraint-Aware Prompt Optimization for LLM Agents

CAPO：面向大语言模型智能体的感知约束提示优化

Victor Ye Dong, Reid Pryzant, Yi Liu, Jian Jiao

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本研究提出CAPO与DCAPO两种方法，通过原始对偶框架优化LLM智能体的系统提示，在智能体及助手式任务中均提升了可行性与性能。

GEO-Flag: Detecting and Measuring GEO-Optimized Web Content

GEO-Flag：检测与测量经GEO优化的网页内容

Junjie Chu, Ye Leng, Mingjie Li, Yun Shen, Xinyue Shen, Yang Zhang

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） ； HPE（慧与科技） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对生成式引擎优化（GEO）网页检测不足的问题，构建GEOFlagBench基准，提出干预配对训练（IPT）方法，开发GEO门控智能体系统，还部署流程测量出GEO总体流行率为8.90%。

Comments 21 pages, 3 figures, 21 tables

MultiStructRNA: a Python package for multi-algorithm RNA secondary structure prediction, ensemble analysis, and visualization

MultiStructRNA：用于多算法RNA二级结构预测、集成分析与可视化的Python包

Yashrajsinh Jadeja, Haining Lin, Mihir Metkar

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

AI总结 MultiStructRNA是一款统一Python工具包，整合多种RNA二级结构预测算法，解决工具碎片化等问题，支持集成分析与可视化，简化RNA结构分析，助力相关工作流程应用。

Command-Space Counterfactual Explanations for Pareto-Conditioned Reinforcement Learning

帕累托条件强化学习的命令空间反事实解释

Joanikij Chulev, Hendrik Baier

机构 * Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)（数学和计算机科学中心（CWI）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对帕累托条件强化学习的帕累托条件网络，提出命令空间反事实解释方法CF-ZOO，通过边界种子方向搜索生成可操作的直观解释。

Comments 11 pages, 3 figures

Journal ref Proceedings of the IJCAI-ECAI 2026 Workshop on Explainable Artificial Intelligence (XAI), Bremen, Germany, August 2026

PandasCorpus: A Resource of Real-World Pandas Workflows and Usage Patterns

PandasCorpus：真实世界Pandas工作流与使用模式资源

Syrym Abdikhan, Mazhar Hameed

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG、cs.SE

AI总结 该研究构建了包含13.9万个Jupyter笔记本的PandasCorpus数据集，分析2015-2025年Pandas工作流特征，为相关研究提供公开资源。

StateM: Reaching 95.3% Raw Accuracy, or a \$15 Frontier Run, on Terminal-Bench 2.1 via Harness Scaling

StateM：通过工具链扩展在Terminal-Bench 2.1上达到95.3%的原始准确率，或实现15美元的前沿运行

Ziheng Qin, Yaxin Lu, Zhangyang Atlas Wang, Kai Wang

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

AI总结 本研究提出智能体原生运行时StateM，通过工具链扩展优化智能体执行系统，在Terminal-Bench 2.1等基准上显著提升GPT-5.6、DeepSeek-V4 Flash等模型的任务准确率，大幅降低运行成本，验证了其有效性与泛化性。

Comments Harness Scaling, Semi-Self-Evolving Agent

VCE-Skill: Enhancing Skill Self-Evolution with Version-Change Experience

VCE-Skill：利用版本变更经验增强技能自进化

Jianming Chen, Xuanbin Ye, Yawen Wang, Junjie Wang, Qing Wang, Fanjiang XU

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

AI总结 本文提出VCE-Skill，将公共技能变更提炼为结构化版本变更经验并与轨迹提议自适应融合，提升了技能自进化的平均分数，增强了跨模型迁移性能，拓展了技能自进化的先验知识来源。

When Tool-Backed Skill Retrieval Fails: Source-Style Collapse in Executable Capability Retrieval

当工具支持的技能检索失效时：可执行能力检索中的源风格崩溃

Yiqi Liu, Joseph James, Yang Wang, Chenghao Xiao, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对可执行能力检索中出现的源风格崩溃问题，提出源感知路由方法ToolScout，利用TF-IDF指纹提升检索覆盖率，验证了该方法的有效性。

Ventor-QTest: Threat-Model-Driven Verification of Vendor-Hosted LLM APIs

Ventor-QTest：威胁模型驱动的供应商托管大语言模型API验证

Xiangfan Wu, Zonghao Ying, Huiyu Wu, Xing Zheng, Huangsheng Cheng, Xiaorong Shi, Jing Guo

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Ventor-QTest是一种无需目标API概率信息的复合黑盒审计方法，通过AFL和EFL指标审计供应商托管LLM API质量，可反映长视野任务的极端保真度损失，开源实现可获取。

Large language model-assisted discovery of cohorts from scientific literature

大语言模型辅助的科学文献队列发现

Moritz Sturm, Lisa M. Berg, Inken Berg, Harishny Sarma, Jasmin Hartmann, Denissa Girschik, Gemma Roig, Christine M. Freitag, Andreas G. Chiocchetti

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

AI总结 该研究开发了问题驱动框架，通过PubMed API检索文献，用大语言模型提取队列名称，在青少年攻击行为遗传学用例中，补充了队列目录未覆盖的17个合格队列。

Does the Proof Prove It That Way? Faithful Formalization of Elements Proofs

证明是否以其应有的方式被证明？《几何原本》元素证明的忠实形式化

Tadd Mao, Tianjun Zhong, Dhruva Arekar, Yuming Feng, One An, Jiani Huang, Xujie Si, Ziyang Li

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出满足五项必要条件的Pistis智能体式证明搜索方法，通过OrderDecompose分治搜索生成欧几里得《几何原本》前三卷的忠实形式化Lean证明，其性能优于基线方法，可作为证明检查工具。

Comments Preprint. 18 pages, 14 figures, 7 tables

Toward Safe LLM Agents: A Survey of Specification, Verification, and Enforcement

面向安全的大语言模型智能体：规范、验证与执行的综述

Pierre Dantas, Lucas Cordeiro, Ehsan Nowroozi, Tihanyi Norbert

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Greenwich（格林威治大学） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该综述针对LLM智能体缺乏形式化任务级安全保障的问题，通过系统分析38项研究，揭示规范瓶颈等四项关键发现，提出三级分类体系与十大问题研究议程，为可信智能体AI研究提供方向。

Comments 28 pages

OGX: An Open-Source, Vendor-Neutral Generative AI Application Server

OGX：开源、厂商中立的生成式AI应用服务器

Francisco Javier Arceo, Sébastien Han, Matthew Farrellee, Charlie Doern, Yuan Tang, Derek Higgins, Varsha Prasad Narsing, Gordon Sim, Sumanth Kamenani, Ben Browning, Raghotham Murthy

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OGX是开源厂商中立的生成式AI应用服务器，支持主流实验室API与多后端，为多款AI开发者工具提供模型无关自托管后端，获超8400 GitHub星标

ScenarioCharacterization: A Modular Toolkit for Characterizing Safety across Trajectory Datasets

ScenarioCharacterization：用于刻画轨迹数据集安全性的模块化工具包

Ingrid Navarro, Yutong Duan, Jonathan Francis, Jean Oh

机构 * Robotics Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院机器人研究所） ； Stack AV ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出开源模块化框架ScenarioCharacterization，可自动刻画轨迹数据集的驾驶场景安全性，适配多数据集，在Waymo等数据集上验证，支持下游应用。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables

Mint-Agent: Introducing Finance-Native Agentic Foundation Models

Mint-Agent：引入金融原生智能体基础模型

Agent Team, B. Zhang, Yaze Geng, Lei Tang, Yaoyang Yi, Zonghan Wu, Yifan Hu, Kun Wang, Qingsong Wen, Yilei Shao

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

AI总结 本研究提出金融原生智能体模型Mint-Agent，通过三大支柱开发出Mint-Cu（9B）和Mint-Ag（27B），在多个金融基准测试中展现出优异的可靠性与可执行性，为可信金融智能提供了新路径。

PDDLCoder: Agentic PDDL Generation for LLM-Assisted Symbolic Planning

PDDLCoder：用于LLM辅助符号规划的智能体式PDDL生成工具

Veit Laule, Jiangtao Shuai, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫FOKUS研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体式PDDL生成框架PDDLCoder，引入含711个问题的NL-pddlgym基准，其在测试集上可生成89.6%可执行规划，优于现有方法。

HxAgent: Iterative Agent Planning for End-to-End Web Application Testing

HxAgent：用于端到端Web应用测试的迭代智能体规划方法

Tu Nguyen, Duy Cao, Viet Nguyen, Phu Nguyen, Vy Le, Nguyen TK Nguyen, Tien N. Nguyen, Vu Nguyen

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

AI总结 HxAgent是一种基于LLM的迭代规划智能体，通过主动修正策略结合多类信息优化Web测试，在MiniWoB++、350项Web任务及OnlineMind2Web数据集上均优于WALT模型，表现优异。

Comments Under review for a conference

Towards Risk-free AI Agent Deployment

迈向无风险的AI智能体部署

Yintong Huo, Rangeet Pan, Abhik Roychoudhury

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

AI总结 针对LLM智能体部署的安全、合规等风险，本文提出以智能体轨迹为基础，将测试与调试作为系统性研究方向，提炼部署就绪检查表并指出需解决的开放性问题，推动可信智能体部署。

Schema-Agnostic Graph Reasoning Agent for Hybrid Knowledge Graphs

面向混合知识图谱的模式无关图推理智能体

Marius Dragic, Ruben Ifrah, Alexandre Rio

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

AI总结 提出图推理智能体GRA，探索混合知识图谱，在工业基准UFK-M上准确率优于全上下文智能体，读取令牌更少，增益源于选择性访问。

A Policy Algebra for Trust-Preserving Agentic AI Execution

用于信任保留的智能体AI执行的策略代数

Bhaskar Tripathi, Anurag Kumar, Ramendra Kumar, Bhavesh Gadhe

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

AI总结 本文提出一种策略代数，用于定义智能体AI执行的可靠范围，可干预94.8%的策略违规事件，保留86.9%的任务完成率，为构建可靠智能体提供支持。

Comments 7 figures, 10 tables, and 5 algorithms

LAPF: LLM-Agent-Based Path Finder Using the UAVScenes Dataset

LAPF：基于大语言模型智能体的路径查找器，使用UAVScenes数据集

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Hao Zhou, Miguel Gutiérrez Gaitán, Atefeh Hajijamali Arani, Rui Zhang

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

AI总结 本文提出基于LLM智能体的LAPF框架，整合多模块构建闭环认知架构，在城镇级无人机导航中实现了更优路径效率，且无钳位事件，性能优于CoT提示方法。

Comments 15 pages

SCOPE: Score-Isolated Agentic Optimization for Video World Models

SCOPE：用于视频世界模型的分数隔离智能体优化

Yuhua Jiang, Jiaming Wang, Qingbin Liu, Feifei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本研究针对视频世界模型推理时改进的评估难题，提出SCOPE框架，通过类型化状态更新与冻结策略实现可审计适应，在Physics-IQ基准上较冻结基线提升+14.24，同时揭示推理时更新的益处需原则性部署机制。

Hierarchical Agentic Incident Response with Digital-Twin-Validated Attack Inference

结合数字孪生验证攻击推理的分层智能体事件响应

Yiran Gao, Juntao Chen, Tao Li

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

AI总结 该研究针对网络事件响应效率低的问题，提出整合LLM攻击推理、滚动规划与数字孪生验证的分层智能体响应框架，在33组件企业网络测试台的多阶段攻击场景中，其恢复成功率较前沿LLM基线提升18%-31%。

Comments 2026 IEEE Conference on Communications and Network Security

SKILL: Self-correcting Knowledge-guided Iterative Large Language Model Agent for Logic Optimization

SKILL：用于逻辑优化的自校正知识引导迭代大语言模型智能体

Rui Yang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 针对逻辑综合优化的挑战，提出SKILL智能体，结合多LLM推理与RL交互，经基准测试实现12.4%的PDA提升及86.3%的50万门级逻辑系统成功率。