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

Mint-Agent Team, Kun Wang, Gavin Zhang, Yaze Geng, Lei Tang, Yaoyang Yi, Zonghan Wu, Yifan Hu, 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。

Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements

Agentic ESOpt：以最小GPU资源微调长视野大语言模型智能体

Zhi Zheng, Rongsheng Chen, Yunpeng Ba, Zhenkun Wang, Yee Whye Teh, Wee Sun Lee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic ESOpt框架，用进化策略微调长视野LLM智能体，仅需最小GPU资源，在WebArena-Lite上使Qwen-3.5-27B性能提升6.69%，提示-参数协同演化在多数设置中优于基准。

ArtiMo: Agent-Driven Articulated Mesh Animation

ArtiMo：智能体驱动的关节网格动画

Chunyu Zou, Peng Dai, Yi-Hua Huang, Ze Yuan, Jingwei Huang, Yeming Yao, Xiaojuan Qi

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

AI总结 ArtiMo是一种智能体驱动的零样本框架，结合URDF运动学约束与LLMs/VLMs，生成文本引导的关节网格动画，通过视觉自改进机制修正错误，在新基准数据集上优于基线。

ARGUS: Theory-of-Mind Guided Argument Generation with Strategy-Aware Planning and Knowledge Grounding

ARGUS：基于心理理论（Theory-of-Mind）的论证生成，结合策略感知规划与知识接地

Zhe Hu

机构 * InspireOmni AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于智能体的Argus框架，结合心理理论推理、策略感知规划等，在三个基准上优于基线，可有效改变抗拒受众立场。

Edge-Based Agentic Retrieval-Augmented Generation for Autonomous FHWA Bridge Inspection Compliance

面向美国联邦公路管理局（FHWA）桥梁检查合规性的基于边缘的智能体检索增强生成

Viraj Nishesh Darji, Hemaliben Rakeshkumar Darji

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

AI总结 针对FHWA桥梁合规核查的痛点，提出离线智能体RAG系统BridgeGuard，结合向量搜索与SQL查询，在边缘硬件实现高准确率、高速的结构缺陷桥梁识别。

Comments 27 pages, 1 figure, 5 tables. Pre-print submitted to the ASCE Journal of Computing in Civil Engineering. Code and data available at: this https URL (https://github.com/virajdarji/bridgeguard)

AEGIS: Preventing Cross-Domain Resource Abuse in MCP

AEGIS：防止MCP中的跨域资源滥用

Shriti Priya, Teryl Taylor, Frederico Araujo

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

AI总结 本文提出AEGIS，该组件借助LLM将MCP工具调用归一化为统一表示，结合Open Policy Agent与ContextForge AI Gateway，可防止跨异构MCP工具和模态的资源滥用。

LongRCA Bench: Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures

LongRCA Bench：诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因

Yunfei Zhang, Boyu Feng, Changhua Pei, Zexin Wang, Zhihuang Peng, Xinlong Liu, Hengyue Jiang, Difeng Ma, Jiayi Zhang, Yongzhou Yao, Yanan Zhao, Fei Sun, Yintong Huo, Zhaoyang Liu, Jingjing Li, Gaogang Xie, Dan Pei

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准，本文提出无需训练的 RCTA 方法，在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线，表明需将二者作为独立评估目标。

Comments 18 pages, 6 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author

Beyond Imitation: Self-Improving Robot Policies via Off-Policy Q-Planning

超越模仿：基于离线Q规划的机器人策略自改进

Varun Giridhar, Anant Khandelwal, Jeremy A. Collins, Ignat Georgiev, Animesh Garg

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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Q规划方法，为大型视觉运动BC策略配备离线Q函数，通过仅微调Q函数实现自改进，在仿真和真实机器人任务中均显著提升机器人操作性能，且优于多种对比方法。

Comments Project page with videos: this https URL (https://varungiridhar.github.io/qplanning/)

A Neurosymbolic Approach for Constructing Planning Domain Models from Clinical Narratives

一种从临床叙事构建规划领域模型的神经符号方法

Ranveer Singh, Saurabh Mathur, Michael Skinner, Prasad Tadepalli, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan

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

AI总结 针对临床叙事难以构建外科手术概率规划模型的问题，提出神经符号框架NSPIN，结合预训练LLM从2660份阑尾切除术记录生成的模型可泛化且符合临床实践。

HIERA: Workload-Aware Planning Across Implementation Spaces for GPU Kernel Optimization

HIERA：面向GPU内核优化的跨实现空间工作负载感知规划

Jinghao Wang, Qiqi Gu, Chenpeng Wu, Jianguo Yao, Haibing Guan, Xijun Li

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

AI总结 HIERA是一种跨实现空间的GPU内核优化分层规划框架，在KernelBench实验中优于无训练方法，还在科学计算模板算子上实现1.53倍加速，无需额外训练即可接近CUDA-L1性能。

A Temporal Planning Approach for Intelligent Flood Response

面向智能防洪响应的时序规划方法

Fazlul Hasan Siddiqui, Md. Monjurul Islam, Sabah Binte Noor

机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学） ； Bangladesh Army University of Engineering & Technology（孟加拉国陆军工程技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种智能防洪响应框架，利用时序规划技术建模防洪响应全生命周期，整合多类关键要素并支持执行中重规划，通过两种规划语言表述，实验验证其可行性与可扩展性并指导规划器选择。

MalSkills: Detecting Malicious Skills in the Agentic Supply Chain via Neuro-symbolic Reasoning

我的爱，华生。通过神经符号推理跨异构工件检测恶意技能

Shenao Wang, Junjie He, Yanjie Zhao, Yayi Wang, Kan Yu, Haoyu Wang

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

AI总结 本文提出MalSkills框架，通过符号解析与LLM语义分析提取异构工件中的安全敏感操作，构建技能依赖图并进行神经符号推理，实现恶意技能检测，实验表明其在F1得分上优于现有方法。

Comments Accepted by ASE 2026

Obstacle-Aware Online Receiver Planning in Multistatic Ranging

多站测距中的障碍物感知在线接收机规划

Jingwei Hu, Dave Zachariah, Petre Stoica, Torbjörn Wigren

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多站测距中障碍物导致视距中断的问题，提出非近视后退时域框架，结合凸避障约束规划接收机轨迹，经数值实验验证其效率与跟踪精度。

Toward Vision Language Model-based Assessment of Clinical Quality and Usability of LGE-MR Images for Cardiac Ablation Planning

面向基于视觉语言模型的LGE-MR图像临床质量与可用性评估以用于心脏消融规划

Bipasha Kundu, Abhishek Chaturvedi, Axel W. E. Wismueller, Richard Simon, Cristian A. Linte

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出两阶段VLM框架用于左心房LGE-MRI的临床导向图像质量评估，在60个图像切片-文本对数据集上，InternVL2的标准级准确率最高，DeepSeek实现完美临床可用性一致性。

PhysCaP: Grounding Code-as-Policy Agent with Physics-Informed Exploration

PhysCaP：基于物理引导探索的代码即策略智能体

Chen-Yu Lin, Jing-Wen Chen, Hsueh-En Chang, Hung-An Chen, Sheng-Hsun Chang, Chi-Pin Huang, Fu-En Yang, Min-Hung Chen, Yi-Ting Chen, Yu-Chiang Frank Wang, Shao-Hua Sun

机构 * National Taiwan University（台湾大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 PhysCaP是一种带物理引导探索层的代码即策略智能体，采用双智能体设计，可高效估算物体物理属性，在桌面操纵及LIBERO模拟任务中性能优于基线方法。

Fast Coordinated Bimanual Motion Planning With Hard Constraints

带硬约束的快速双协作机械臂运动规划

Borna Paro, Luka Petrović, Ivan Marković

机构 * University of Zagreb（萨格勒布大学） ； Faculty of Electrical Engineering and Computing（电气工程与计算机学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对双臂操作的相对变换硬约束问题，提出主从参数化的快速规划流水线，仿真中规划速度提升19.4倍，实际实验验证轨迹可直接迁移至硬件。

ACE-Cap: Active Evidence Acquisition via Agentic Co-Evolution for Long-Paragraph Fine-Grained Audio Captioning

ACE-Cap：面向长段落细粒度音频字幕生成的智能体协同演化主动证据获取方法

Fengji Ma, Yan Rong, Xu Li, Xuenan Xu, Chen Zhang, Li Liu

机构 * Kling Team（Kling团队） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 ACE-Cap将长段落细粒度音频字幕生成转化为自适应主动证据获取过程，通过作曲器与指令模型协同演化及LOOP-GRPO算法优化，解决了传统模型被动生成的缺陷。

Socially Consistent Multi-Robot Navigation Using Decoupled Planning and Trajectory Coordination

使用解耦规划和轨迹协调的社会一致多机器人导航

Matthew M. Sato, Kincho H. Law

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究多机器人在人类环境中的导航，通过解耦规划与轨迹协调，改进A*规划器嵌入社会规范构建社会图，转化轨迹协调为凸规划，实现可预测、符合社会规范的路径规划，简化多机器人协调。

Comments Accepted to Civil Engineering Sciences

Weighted Memory Tree: Remembering What Matters for Long-Horizon LLM Agents

加权记忆树：为长视野大语言模型智能体记住重要信息

Quang Dao, Purvi Kathalkar, Kenneth Eaton

机构 * Rose-Hulman Institute of Technology（罗斯-霍曼理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究院） 纠错

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

AI总结 提出加权记忆树（WMT）分层记忆系统，在GAIA-Text数据集上使LLM智能体准确率平均提升9.97个百分点、令牌用量减32.8%，可抑制低效用内容与不可靠信息传播。

Comments 16 pages, 2 figures

Volumetric Radiology AI in the Era of Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型时代的容积放射学人工智能

Zanting Ye, Shengyuan Liu, Xin Liu, Chenhui Wang, Zhisong Wang, Jiashuai Liu, Zipei Wang, Cheng Wang, Wentao Pan, Mengjie Fang, Di Dong, Mohammad Salmanpour, Arman Rahmim, Yu Gu, Yong Xia, Hongming Shan, Yixuan Yuan, Yefeng Zheng, Lijun Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 该综述梳理截至2026年7月的200余篇文献，探讨多模态大语言模型时代容积放射学AI的表征、智能体系统及临床评估，提出相关框架以明确原生容积建模的适用场景。

Comments 9 Figures, 6 tables

Complete Cyclic Subtask Graphs for Tool-Using LLM Agents: Flexibility, Cost, and Bottlenecks in Long-Horizon Workflows

完全循环子任务图用于工具使用LLM代理：多代理工作流程中的灵活性、成本和瓶颈

Luay Gharzeddine, Samer Saab Jr

机构 * Lebanese American University（黎巴嫩美国大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了完全循环子任务图，通过分析不同基准测试发现，多代理工作流程中灵活性可能带来协调成本和推理成本，而外部任务瓶颈可能主导性能。

Comments 37 pages, 8 figures. Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. Supplementary material included as ancillary material

How to Train a Real-World Silicon Concierge? Internalizing Complex Business Workflow to Only OneModel

如何训练一个实用的硅基智能管家？将复杂业务工作流内化至单个模型

Chang Liu, Chaoyang Ning, Dayi Jiang, Enrui Gu, Fang Ran, Hongyan Xue, Huaqing Li, Hui Cai, Jia Liu, Jiang-Ming Yang, Jianshe Li, Jiawei Luo, Jin Zhou, Leshen Zhu, Lihui Chen, Liying Ma, Lyuxin Xue, Mengjian Ji, Ruijia Xu, Wei Ren, Wei Wu, Xiaoling Qu, Xiaoyun Feng, Xin Zhang, Xixie Zhou, Xuanwei Hu, Yan Chen, Yichao Wang, Yongqi Tong, Yu Liu, Yuhong Zhou, Zemin Sun, Zhenwen Xu, Zhiling Liu, Zifan Wang

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统工业智能体模块化流水线的缺陷，提出OneModel范式，将业务逻辑与SOP内化至模型，在金融服务系统中实现延迟大幅降低、解决率提升，为工业智能体架构升级提供蓝图。

Comments Accepted to the ACL 2026 Industry Track (Oral). To appear in Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Industry Track)

Why2Speak: Faithful Reasoning for Abstaining Action Policies

Why2Speak：弃权（不执行）策略的忠实推理

Shreya Mendi, Brinnae Bent

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

AI总结 该研究针对智能体需在行动与弃权间选择的问题，以多方对话干预为场景，对比多种策略，发现能力与可审计性的权衡，分析现有方法缺陷并提供监督评估的控制方法。

Ansari: A Retrieval-Grounded Islamic AI Assistant -- Architecture, Deployment, and Lessons from 140,000 Conversations

Ansari：基于检索的伊斯兰AI助手——架构、部署及14万次对话的经验教训

M Waleed Kadous, Amr Elsayed, Abdullah Al Nahas, Ashraf Haress

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

AI总结 本研究推出基于检索的伊斯兰AI助手Ansari，其经多平台部署后处理14万次跨语言对话，在IslamicMMLU等基准中表现优异，为信仰敏感型LLM部署提供了经验。

Comments 10 pages, 1 figure, 3 tables. Live system: this https URL (https://askansari.ai). Code: this https URL (https://github.com/ansari-project)

Prompt-Induced Waste in Coding Agents: Reasoning, Effort, Harness Design, and End-to-End Cost

提示词诱导的大推理模型浪费：一项预注册的双框架编码智能体基准测试

Sarel Weinberger, Amir Hozez

机构 * PointFive 纠错

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

AI总结 该研究通过预注册基准测试发现，提示词措辞和智能体框架会大幅影响大推理编码智能体的成本，部分提示指令可成倍增加推理成本却不提升任务成功率，框架选择的成本差异更显著。

Human-Level Text-to-SQL via Reinforcement Learning on Verified Data, Without Pipeline Engineering

ReViSQL：实现人水平的文本到SQL

Yuxuan Zhu, Tengjun Jin, Yoojin Choi, Daniel Kang

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ReViSQL框架，通过高质量训练数据提升SQL推理能力，首次在BIRD基准上达到人水平准确率，且在不同模型规模下均表现优异。

BIPPO: Budget-Aware Independent PPO for Energy-Efficient Federated Learning Services

BIPPO：面向高能效联邦学习服务的预算感知独立近端策略优化算法

Anna Lackinger, Andrea Morichetta, Pantelis A. Frangoudis, Schahram Dustdar

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对联邦学习客户端选择未考虑能效的问题，提出BIPPO算法，在高度预算受限的非IID数据场景下，其性能优于非RL机制、传统PPO及IPPO，且预算消耗稳定，为IoT-FL提供了优质客户端选择方案。

Comments Submission to IEEE Transactions on Services Computing

Preference-Based Self-Distillation: Beyond KL Matching via Reward Regularization

基于偏好的自蒸馏：通过奖励正则化超越KL匹配

Xin Yu, Liuchen Liao, Yiwen Zhang, Yingchen Yu, Lingzhou Xue, Qinzhen Guo

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

AI总结 该研究针对现有在线策略自蒸馏的训练不稳定、推理性能下降等问题，提出PBSD方法，经实验验证其在数学推理等基准上性能更优且训练稳定。

Auditable by Construction: An Ontology-Driven Framework for Trustworthy LLM Analytics in Enterprise Finance

可审计性原生：面向企业金融领域可信大语言模型分析的本体驱动框架

Sergiy Lunyakin

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

AI总结 本文针对企业金融大语言模型应用的信任问题，提出知识驱动分析框架KDAF，结合本体与CARP技术，在FinanceBench评估中，其可审计性优于基线方法，表明可审计性是该框架的核心优势。

Comments 20 pages, 1 figure, 4 tables, 1 algorithm. Artifact deposit with configurations, ontology schema, prompts, audit reports and reconstruction scripts: this https URL (https://doi.org/10.5281/zenodo.22022068)

LingShu: A Large-Scale Symptom-Centric Contextualized Knowledge Graph Bridging Traditional Chinese Medicine and Modern Biomedicine

灵枢（LingShu）：连接中医与现代生物医学的大规模以症状为中心的上下文知识图谱

Rui Hua, Zixin Shu, Kai Chang, Dengying Yan, Jianan Xia, Hui Zhu, Shujie Song, Shurui Yang, Tongxin Wang, Yue Yin, Yu Wei, Lijuan Pei, Yunhui Hu, Hao Xu, Mingzhong Xiao, Xiaodong Li, Haibin Yu, Runshun Zhang, Wenjia Wang, Baoyan Liu, Xuezhong Zhou

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Hubei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine（湖北省中医院） ； Hubei University of Chinese Medicine（湖北中医药大学） ； Hubei Province Academy of Traditional Chinese Medicine（湖北省中医药研究院） ； China Academy of Chinese Medical Sciences（中国中医科学院） ； Xiyuan Hospital（西苑医院） ； National Clinical Research Center for Chinese Medicine Cardiology（国家中医心血管病临床医学研究中心） ； Hubei Provincial Clinical Research Center for Acupuncture and Moxibustion in Obesity Treatment（湖北省肥胖病针灸临床研究中心） ； Hubei Shizhen Laboratory（湖北时珍实验室） ； Tianjin Ta（天津（此处原文未完整，按原文提取）） 纠错

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

AI总结 本研究提出以症状为中心的LingShu知识图谱，整合多源数据构建混合数据模型，连接中医与现代生物医学，开发集成图可视化等功能的网络平台，为跨医学领域知识关联提供支持。