AI Agent

GraphWake: Group Polarization via Memory-Mediated Polarization Cascade in LLM-Agent Communities

GraphWake：LLM智能体社群中基于记忆介导极化级联的群体极化

Haoran Bu, Zejian Chen, Litian Zhang, Xi Zhang

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

AI总结 该研究提出名为GraphWake的新型威胁，通过记忆介导极化级联操纵LLM智能体社群，实验证实其可大幅提升群体极化程度，揭示了社群层面的极化风险。

Authorization Before Context: A Model-Neutral Audience Boundary Against Cross-Audience Memory Leakage in Agentic Systems

上下文之前的授权：一种针对智能体系统中跨受众记忆泄露的模型无关受众边界

Sibo Liu

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

AI总结 本研究针对智能体系统的跨受众记忆泄露问题，提出模型无关的受众边界方法，通过反单调授权规则确保未授权事实不进入上下文，在合成数据集上验证了其有效性。

Comments 13 pages, 3 figures. Author preprint. Accepted for presentation at AdvML-Frontiers x CoTMA, a non-archival workshop at COLM 2026

UrbanWorld2.0: A Multimodal Agentic Framework for Reality-Aligned 3D World Generation at City-Scale

RAISECity: 一种用于城市级现实对齐3D世界生成的多模态代理框架

Shengyuan Wang, Zhiheng Zheng, Yu Shang, Lixuan He, Yangcheng Yu, Fan Hangyu, Jie Feng, Qingmin Liao, Yong Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，北京研究院，清华大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)

AI总结 RAISECity通过多模态代理框架实现城市级3D世界生成，提升现实对齐、精度和性能，适用于沉浸媒体和具身智能应用。

Comments Accepted by ACM MM 2026, the code is available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/UrbanWorld2.0

When AI Designs AI: Innovation or Imitation?

当AI设计AI：创新还是模仿？

Yikang Yang, Zhengxin Yang, Luzhou Peng, Minghao Luo, Yanqi Kan, Wanling Gao, Jianfeng Zhan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 该研究对比LLM智能体与人类设计AI方法的性能和算法差异，发现智能体偶达SOTA但无法泛化，96.8%的设计属人类推导空间，多为算法选择的复用重组。

Repetition as Reinforcement: Enhancing Sample Efficiency via Instant Episode Repetition in Reinforcement Learning

重复作为强化：通过强化学习中的即时回合重复提升样本效率

Hoda Yamani, Yuning Xing, Koen van Rijnsoever, Bruce A. MacDonald, Henry Williams

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

AI总结 受人类学习的重复机制启发，提出即时回合重复（IER）机制，将其集成至 SAC、TD3 算法并在多类基准任务上验证，可提升强化学习的样本效率与学习性能。

Comments 23 pages, 12 figures. Accepted at RLC 2026; to appear in Reinforcement Learning Journal (RLJ) 2026. Code: https://github.com/UoA-CARES/instant-episode-repetition

SurgicalMamba: Dual-Path SSD with State Regramming for Online Surgical Phase Recognition

SurgicalMamba: 具有状态重编程的双路径SSD用于在线手术阶段识别

Sukju Oh, Sukkyu Sun

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能系） 纠错

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

AI总结 提出SurgicalMamba模型，基于Mamba2的结构化状态空间对偶性（SSD），通过双路径SSD块、强度调制步进和状态重编程三个组件，实现在线手术阶段识别，在多个基准上达到最先进性能。

Comments Code: https://github.com/sukjuoh/Surgical-Mamba

Brief Announcement: Fair Binding for Hidden-State Authorization in Byzantine SMR

简短公告：拜占庭SMR中隐藏状态授权的公平绑定

Arnab Mallick

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对拜占庭SMR中隐藏状态授权问题，提出公平预留/使用协议，满足授权安全性与先到者活性，解决隐藏资源安全动态分配问题。

Comments Accepted at DISC 2026

Why This and Not That? A Collaborative Reflection Approach for Understanding Thought Coverage in Decision Making Support Dialog

为何选此而非彼？一种用于理解决策支持对话中思维覆盖的协作反思方法

Morita Tarvirdians, Hayley Hung, Catharine Oertel

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对决策支持对话智能体的自适应策略易误判用户状态的问题，提出以人为中心的协作反思方法，经用户研究发现用户解释可指导更恰当的对话动作。

Estimating the growth in emissions from AI data centres

估算AI数据中心的排放增长

Wim Vanderbauwhede

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)

AI总结 本研究采用先进生命周期评估模型，结合IEA与麦肯锡情景，量化AI数据中心扩张的排放，发现AI行业推崇的情景会使总排放大幅上升，隐含碳分量显著。

Comments 5 pages, 2 figures. Accepted at the 2nd International Workshop on Low Carbon Computing (LOCO 2026), Lancaster University, United Kingdom, 10-11 September 2026. Part of the LOCO 2026 proceedings, arXiv:LOCO2026/P05

EvoTS-Agent: A Self-Evolving LLM Agent for Financial Time Series Change Point Detection

EvoTS-Agent：一种用于金融时间序列变点检测的自进化大语言模型智能体

Lei Jiang, Ye Wei, Xinyu Xi, Jordan Langham-Lopez, Yifan Bao, Raad Khraishi, Yihao Ang, Anthony K. H. Tung, Lukasz Szpruch, Hao Ni

机构 * Alan Turing Institute（阿兰·图灵研究所） ； University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； NatWest AI Research（国民西敏寺银行人工智能研究部） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对金融时间序列变点检测难题，提出自进化 LLM 智能体 EvoTS-Agent，经验证引导进化检测流程，在四个基准数据集上表现优于现有同类智能体且执行成功率达100%。

HarnessRisk: A Lifecycle-Oriented Benchmark for Agent Harness Safety

HarnessRisk：面向生命周期的智能体管控安全基准

Yajing Bai, Jinhao Duan, Jie Peng, Xianfeng Wu, Sijia Liu, Song Wang, Tianlong Chen

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

AI总结 研究提出面向生命周期的智能体管控安全基准HarnessRisk，含128个沙箱案例，评估多模型与管控配置的安全表现，发现管控配置阶段最易受攻击，明确风险识别未必带来安全行动，凸显多维度评估智能体安全的必要性。

Comments Project Page: https://baiyajing.github.io/harness-risk/

Cross-View Correspondence Is a Measurement Intervention: Two-Sided Validation for Agent Evaluation and Credit Assignment

跨视图对应是一种测量干预：智能体评估与信用分配的双面验证

Zhen Zhang, Ahmad Hafez, Amr Alanwar

机构 * School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究指出跨视图对应是测量干预，开发含双面验证等的有效性理论，发现对应分歧会影响智能体评估，需声明验证跨视图对应以支持可靠结论。

QuantumNovelty: A Skill-Orchestrating Language Agent for Referee-Style Review and Patentability Screening of Quantum Papers and Patents

QuantumNovelty：用于量子论文与专利的评审式审查及可专利性筛选的技能编排语言智能体

Shlomo Kashani

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

AI总结 QuantumNovelty是一款开源技能编排语言智能体，可生成量子计算产物并通过含确定性门的审计层审查，在对抗语料库及真实手稿、专利的测试中表现出审查保守性，属于量子论文与专利审查的决策支持工具。

Deep Academic Survey: Stateful Agentic Closed-Loop Paradigm for Academic Survey Automation

深度学术调查：用于学术调查自动化的有状态智能体闭环范式

Zhikai Xu, Zhucun Xue, Teng Hu, Yabiao Wang, Yong Liu, Jiangning Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究提出DAS框架，通过状态智能体闭环实现学术调查自动化，在DAS-Bench基准测试中，其在引用质量等四维度得分及专家评估中均优于现有系统。

Comments Project page: https://zhikaixu24.github.io/projects/DAS/ | Code: https://github.com/ZhikaiXu24/DAS | Data: https://huggingface.co/datasets/ZhikaiXu24/DAS-2M

PROBE: Manipulation-Grounded Visual Question Answering with VLM Agents

PROBE：基于操作的视觉问答（使用VLM智能体）

Vineet Bhat, Siyi Chen, Alex Zook, Xuning Yang, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 针对现实杂乱环境中需操作遮挡物体的视觉问答问题，提出PROBE框架，含模拟器、基准测试集及微调方案，提升VLM智能体性能并验证模拟到现实的迁移。

Structural Plan-to-Model Conversion with Deterministic Geometry and Guarded Agentic Vision-Language Refinement

基于确定性几何与受约束智能体视觉-语言优化的结构平面图到模型转换

Mohammad Talebi-Kalaleh, Qipei Mei

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个无需特定任务检测器训练的结构平面图转模型框架，经100张图基准评估，各构件指标优异，可高效修正绘图错误。

Grounding AI Agents in Contracts: An Empirical Evaluation of Spec-Driven Test Generation

将AI智能体建立在契约基础上：对规范驱动测试生成的实证评估

Michele Tufano, James McClure, José Cambronero, Runxiang Cheng, Sherry Y. Shi, Renyao Wei, Dorothy Chen, Franjo Ivančić, Livio Dalloro, Pat Rondon

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

AI总结 本研究针对LLM智能体生成测试时易遗漏契约相关边界的问题，提出规范驱动测试生成方法，经Google生产缺陷评估，其缺陷检测率、分支覆盖率均优于基线，测试套件质量也显著更高。

LadderTeam: Dual-Agent Laddering Elicitation Framework

LadderTeam：双智能体阶梯式引出框架

Manjushree Aithal, Alexander Kotz, James Mitchell

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

AI总结 LadderTeam是基于双智能体LLM架构的自动化UX线框图访谈框架，采用三种探测策略，经216次模拟访谈验证，实现高收敛率与可执行响应匹配率，且无主题偏离。

Comments 4 pages, 1 figure, 2 tables, Accepted in ACM AI Summit 2026

CARA: Cognitive Adaptive Recommendation Agent

CARA：认知自适应推荐智能体

Weijun Gao, Jinyang Dong, Chuanru Ren, Hengxiao Li

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

AI总结 针对现有推荐方法未明确建模用户偏好转化为决策的局限，提出认知自适应推荐框架CARA，经亚马逊评论实验，其多数指标性能最优，较基线相对提升最高达10.15%。

The Influence of Agent Models on the Complexity of Bus Routing

智能体模型对公交线路规划问题复杂度的影响

Eva Deltl, Christian Komusiewicz, Jurek Rostalsky, Johannes Schröder, Luca Pascal Staus

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究分析公交线路规划问题的复杂度，发现智能体成本模型、是否允许智能体选择步行等因素会影响问题难度，相关结果还证明了其NP-hard性与参数化难解性。

Adaptive Incentive Design in Dynamic Principal-Agent Problem via Kernelized Bandits

基于核化多臂老虎机的动态委托代理问题中的自适应激励设计

Arghya Mallick, Anuj S. Vora, Sergio Grammatico, Peyman Mohajerin Esfahani

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文针对动态委托代理问题的现有局限，提出引入随机效用模型的Heteroscedastic GP-UCB算法，建立了累积遗憾界，并在V2G激励设计中验证了其更优的经济性能。

Guideline-as-Oracle: Zero-Annotation Training of an Ophthalmic Telephone Triage Agent

以指南为神谕：眼科电话分诊智能体的零标注训练

Chenyu Wang, Yi Liu, Baoqing Li, Min Tu, Diping Song

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

AI总结 本研究提出以指南为神谕（GAO）方法，将美国眼科学会指南转化为训练监督信号，零标注训练出GAO-Triage智能体，大幅提升眼科电话分诊的一致性与紧急案例召回率，且性能优于7个通用系统。

A Hybrid Discrete-Event and Agent-Based Simulation Approach to Model Circular Supply Chains in Healthcare: A Case Study of Laparoscopic Scissors

用于建模医疗领域循环供应链的混合离散事件与基于智能体的仿真方法：以腹腔镜剪刀为例

Mohd Shoaib, Antuela Tako, Shahin Rahimifard

专题命中 Agent评测 ：agent(title)

AI总结 本文以腹腔镜剪刀供应链为案例，采用混合离散事件与基于智能体的仿真方法，评估医疗领域引入循环医疗器械设计的影响，为医院提供最优库存策略，指出采用循环产品可降低环境影响但需大量前期投资。

Interactionalism: Re-Designing Higher Learning for the Large Language Agent Era

互动主义：为大语言智能体时代重新设计高等学习

Mihnea C. Moldoveanu, George Siemens

专题命中 Agent评测 ：agent(title)

AI总结 该研究提出互动主义作为与生成式AI协同的高等学习实践蓝图，定义互动智能为核心认知任务可由大语言模型智能体自动化时的关键技能，拆解为元认知与元情感组件，用于培养学习者。

Comments 37 pages

On the Fragility of Self-Improving Agents: Variance, Task Order, and Underspecification

自改进智能体的脆弱性：方差、任务顺序与规格不足

Qinyuan Ye, Yu Li, Yada Pruksachatkun, Jiaxin Zhang, Chien-Sheng Wu

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过多轮运行与打乱任务顺序的实验，揭示当前基于记忆的自改进智能体存在脆弱性，发现其性能受方差与任务顺序影响，还指出规格不足是相关诱因，呼吁采用更严格评估方案与人工监督机制。

Comments Code: https://github.com/SalesforceAIResearch/self-improve-fragility Data: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/self-improve-fragility

The Blind Curator: How a Biased Judge Silently Disables Skill Retirement in Self-Evolving Agents

盲选策展人：有偏见的评判者如何在自我进化的智能体中悄然阻碍技能淘汰

Xing Zhang, Yanwei Cui, Guanghui Wang, Ziyuan Li, Wei Qiu, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（亚马逊云科技生成式人工智能创新中心） ； HSBC Holdings Plc., HSBC Technology Center, China（汇丰控股有限公司，汇丰科技中心，中国） 纠错

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

AI总结 研究自我进化智能体中，有偏见的评判者对技能淘汰的影响。通过损坏奖励分析等方法发现，“误判通过”偏差会导致技能淘汰机制失效，此为行为安全结果。还提出廉价审计可判断评判者是否越过阈值影响智能体。

Comments Published at COLM 2026 Workshop on Agent Behavior

Integrating Novelty and Surprise for Experience Prioritization and Exploration in Image-Based Reinforcement Learning

将新颖性与意外性结合用于基于图像的强化学习中的经验优先级排序与探索

Hoda Yamani, Henry Williams, Bruce A. MacDonald

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出NSPER及扩展的NSPER+R，将新颖性与意外性结合，在DeepMind Control Suite任务上提升了基于图像的强化学习的训练效率与收敛速度。

Comments 9 pages, 4 figures. Published in International Journal of Computer and Systems Engineering, 2026. Code: https://github.com/UoA-CARES/NSPER

Journal ref International Journal of Computer and Systems Engineering, Vol. 20, No. 4, pp. 439-447, 2026

FVSpec: Real-World Property-Based Tests as Lean Challenges

FVSpec: 作为精益挑战的真实世界基于属性的测试

Quinn Dougherty, Max von Hippel, Simon Henniger, Hazel Shackleton, Mike Dodds

机构 * Forall R&D（Forall 研发） ； Benchify ； Galois Inc（Galois 公司） 纠错

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

AI总结 提出FVSpec基准，通过从真实Python仓库中提取属性测试并自动翻译为Lean 4规范，评估AI在形式化验证任务上的能力。

Cataract-LMM Large-Scale Multi-Source Multi-Task Benchmark for Deep Learning in Surgical Video Analysis

白内障LMM大规模多源多任务基准用于手术视频分析中的深度学习

Mohammad Javad Ahmadi, Iman Gandomi, Parisa Abdi, Seyed-Farzad Mohammadi, Amirhossein Taslimi, Mehdi Khodaparast, Hassan Hashemi, Mahdi Tavakoli, Hamid D. Taghirad

机构 * Applied Robotics and AI Solutions (ARAS)（应用机器人与人工智能解决方案） ； Faculties of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； K.N. Toosi University of Technology（卡里姆·纳尼·托西技术大学） ； Translational Ophthalmology Research Center（转化眼科研究中心） ； Farabi Eye Hospital（法拉比眼科医院） ； Tehran University of Medical Sciences（德黑兰医科大学） ； Noor Ophthalmology Research Center（努尔眼科研究中心） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Departments of Electrical and Computer Engineering & Biomedical Engineering（电气与计算机工程及生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一个包含3000个白内障超声乳化手术视频的数据集，用于训练通用深度学习模型，通过多任务基准验证了模型在手术流程识别、场景分割等方面的效果。

Comments 28 pages, 14 figures, 15 tables. Data descriptor for the Cataract-LMM benchmark dataset. Source code and dataset are available

Journal ref Scientific Data, vol. 13, p. 1189, 2026

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors