AI Agent

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。

RingMo-Agent: A Unified Remote Sensing Foundation Model for Multi-Platform and Multi-Modal Reasoning

RingMo-Agent: 多平台多模态遥感基础模型

Huiyang Hu, Peijin Wang, Yingchao Feng, Kaiwen Wei, Wenxin Yin, Wenhui Diao, Mengyu Wang, Hanbo Bi, Kaiyue Kang, Tong Ling, Kun Fu, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院 aerospace information research institute） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT)（目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)

AI总结 RingMo-Agent是一种多平台多模态遥感基础模型，通过大规模数据集和任务特定标记提升遥感图像的感知与推理能力。

Comments 24 pages, 5 figures, 20 tables

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。

Agentic Test-Time Scaling for WebAgents

代理测试时缩放 for WebAgents

Nicholas Lee, Lutfi Eren Erdogan, Chris Joseph John, Surya Krishnapillai, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer, Amir Gholami

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

AI总结 CATTS 通过动态分配计算资源提升代理在 WebArena-Lite 和 GoBrowse 的性能，比 React 提高 9.1%，且更高效。

AstronOS: A Unified Execution Model and Runtime for Long-Horizon Agentic Systems

AstronOS：面向长周期智能体系统的统一执行模型与运行时

Zhenhang Nie, Gui Zheng, Xudong Sun, Tailong Zhu, Bin Zhang

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

AI总结 AstronOS是面向长周期智能体系统的统一执行模型与运行时，其介导的交接策略在三阶段任务中通过率远高于其他策略，虽时间成本更高但端到端表现更优。

Comments 23 pages, 2 figures, 13 tables. Zhenhang Nie and Gui Zheng contributed equally; Gui Zheng and Bin Zhang are corresponding authors

Agentic Data Cleaning Without a Clean Reference: An Experimental Study of Capabilities and Trade-offs

无干净参考的智能体数据清洗：能力与权衡的实验研究

Hadi Fadlallah

机构 * Faculty of Arts and Sciences（文理学院） ； University of Sciences and Arts in Lebanon（黎巴嫩科学与艺术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出整合多组件的基于证据的无参考智能体数据清洗框架，经多数据集实验发现，额外能力会在多指标间引入权衡，无配置在所有标准上最优。

Comments 21 pages, 3 figures, Submitted to New Generation Computing

PolyWorkBench: Benchmarking LLM Agents for Cross-Lingual Long-Horizon Workflows

PolyWorkBench：多语言长视野语言模型智能体基准测试

Hongliang Li, Yijin Liu, Zhiwei Zhang, Zihe Liu, Xinyue Lou, Jinan Xu, Fandong Meng, Kaiyu Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Weixin AI, Tencent Inc（腾讯微云人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究多语言长视野工作流程中LLM智能体的表现，提出PolyWorkBench基准测试及结合多种评估方式的混合框架，发现最先进LLM智能体在多语言设置中性能降，强调联合建模语言变化和程序决策对智能体评估的重要性。

Comments 17 Pages, 5 figures

ClawGym II: Exploring Black-Box RL on Agent Harness

ClawGym II：探索智能体控制框架下的黑盒强化学习

Huatong Song, Fei Bai, Ming Yang, Renyuan Li, Jia Deng, Jujie He, Zhange Zhang, Daixuan Cheng, Yan Xing, Qi Yun, Xuxing Chen, Danyang Li, Feng Chang, Chuan Hao, Ran Tao, Jian Yang, Bryan Dai, Wayne Xin Zhao, Mingjie Tang, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； IQuest Research（智臻研究） 纠错

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

AI总结 本研究提出统一黑盒强化学习框架，通过沙箱基础设施、前缀树轨迹重建等技术，实现通用智能体的稳定可扩展优化，在ClawGym-Bench等任务上取得性能提升。

Semantic- and Density-Aware Planning for Accessibility-Preserving Multi-Object Placement

面向可访问性保持的多物体放置的语义与密度感知规划

Benno Wingender, Nils Dengler, Nicolas Busch, Sicong Pan, Maren Bennewitz

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对在线多物体货架放置场景，提出SDPP方法，结合语义-密度评分与AM，在提升语义放置质量和货架密度的同时，减少可行位姿识别时间，适用于家庭货架存储场景。

Agentic AI-Enabled Solar-Powered High-Altitude Platforms for Sustainable SAGINs

智能体人工智能赋能的太阳能驱动高空平台用于可持续空天地一体化网络（SAGINs）

Haoxiang Luo, Bang Huang, Mohamed-Slim Alouini

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本研究针对SAGINs的耦合能源需求，提出原生适用于HAP的智能体AI框架，经灾难案例验证，可提升能源效率等性能，为SAGINs可持续发展提供关键方向。

Scaling Manual-Grounded Appliance Manipulation with Data Synthesis and Unified Planning

通过数据合成与统一规划扩展基于手册的家电操作规模

Yuxing Long, Lei Kang, Ziyan Yu, Yuzheng Gao, Bin Cheng, Jiyao Zhang, Xiaoqi Li, Haolin Yang, Dongjiang Li, Hui Shen, Hao Dong

机构 * Center on Frontiers of Computing Studies, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院计算前沿研究中心） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Jingdong Technology Information Technology Co., Ltd（京东科技信息技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对现有大模型缺乏支持基于手册的家电操作规划的数据集的问题，提出MAGE数据合成流水线构建UseAppliance数据集，开发AppliancePlan模型，在RealAppliance-Bench和真实机器人实验中表现优异，推进通用家用机器人发展。

Comments Accepted by ACM MM 26

Trust Is Not Enough: Influence Calibration for On-Policy Self-Distillation in Agentic RL

信任并不足够：智能体强化学习中策略内自蒸馏的影响校准

Qizhen Lan, Xi Xiao, Xiangchen Guan, Mengchen Fan, Moule Lin, Jung Im Choi, Lijing Zhu

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

AI总结 针对策略内自蒸馏的信任-效用不匹配问题，提出ICSD方法，在多基准任务上提升语言智能体性能，降低反向令牌的教师支持占比并提高梯度兼容性。

Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory

不要放弃BATON：通过智能体子任务探索和感知转换的记忆实现长程机器人操作

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对长程机器人操作的误差累积与子任务转换问题，提出BATON方法，通过子任务探索与感知转换记忆，在RoboMemArena基准上提升任务成功率11.6%、累计成功率14.9%。

Contrastive Energy Fields for Inference-Time Procedure Planning in Instructional Videos

用于教学视频中推理时流程规划的对比能量场（CEFITO）

Mohamed Afham, Christoph Reich, Oliver Hahn, Daniel Cremers, Stefan Roth

机构 * TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 针对现有流程规划方法缺乏任务逻辑约束的问题，提出CEFITO方法，将流程规划构建为任务约束优化问题，在两个基准上取得最先进准确率。

Comments To appear at GCPR 2026 (oral paper). Project page: https://visinf.github.io/cefito

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

Governance at the Boundary: How Agent Decomposition Degrades Policy Compliance

边界处的治理：智能体分解如何降低政策合规性

Bowen Li, Guojun Wang

机构 * LinkedIn（领英） ； Uber（优步） 纠错

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

AI总结 该研究推出金融智能体可治理性基准Fiducia-bench，发现智能体分解会降低政策合规性，且弱化程度与模型能力相关，相关资源均开源。

Comments 8 pages, 3 tables, 1 figure. Preprint

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

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

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

SkillCommit: Evolving Agent Skills through Behaviorally Validated Scope Expansion

SkillCommit：通过行为验证的范围扩展实现智能体技能演化

Yu He, Weikai Yang

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

AI总结 本研究提出SkillCommit框架，通过保留经验的验证行为、抽象相关技能，在RuleArena等数据集上提升智能体性能，且所学技能可跨模型迁移。

A Temporal Planning Framework for Disruption Aware Dynamic Route Optimization in Heterogeneous Railway Systems

异构铁路系统中干扰感知的动态路径优化的时间规划框架

Pollob Chandra Ray, Sabah Binte Noor, Fazlul Hasan Siddiqui

机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学） 纠错

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

AI总结 提出基于时间规划的框架，利用PDDL 2.1建模轨距兼容约束和多种干扰场景，生成无冲突时间戳操作计划，减少人工决策依赖。

An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era

一种用于多信使时代引力波反演关联的代理框架

Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao

机构 * Department of Astronomy, School of Physics（天文学系，物理系） ； Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics（天体物理研究所） ； Institute for Gravitational Wave Astronomy（引力波天文研究所） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； National Astronomical Observatories（国家天文台） 纠错

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

AI总结 本文提出GW-Eyes框架，利用大语言模型实现引力波与电磁信号的自动关联，支持自然语言交互，提升多信使天文研究效率。

Journal ref The Innovation 7 (2026) 101538

Can Attribution Predict Risk? From Multi-View Attribution to Planning Risk Signals in End-to-End Autonomous Driving

属性能否预测风险？从多视图属性到端到端自动驾驶中的规划风险信号

Le Yang, Haijun Liu, Jiawei Liang, ShangQuan Sun, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种层次化属性框架，用于端到端规划中的风险预测，通过提取三种属性统计作为预测信号，提升了对轨迹误差和碰撞检测的预测能力。

MDP Planning as Policy Inference

MDP规划作为策略推断

David Tolpin

机构 * Offtopia 纠错

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

AI总结 将周期性马尔可夫决策过程规划视为贝叶斯推断，通过策略作为隐变量，利用策略最优性的非归一化概率构建后验分布，结合变分序列蒙特卡洛方法近似后验分布，通过策略一致性扫面和粒子间转移随机性耦合避免模拟噪声干扰，最终通过后验预测采样生成随机控制策略。

Comments 29 pages, many figures