AI Agent

Agentic Chain-of-Thought Steering for Efficient and Controllable LLM Reasoning

Agentic Chain-of-Thought Steering：实现高效且可控的LLM推理

Yu Xia, Zhouhang Xie, Xin Xu, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley

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

AI总结 提出Agentic Chain-of-Thought Steering (ACTS)方法，通过强化学习训练控制器智能体在推理过程中自适应地选择推理策略和引导短语，实现预算感知的策略控制，从而在保持推理质量的同时显著节省token，并支持准确率-效率的可控权衡。

Comments EMNLP 2026 Findings

TRIPPULSE: Multi-Agent Travel Planning with Review-Grounded Reasoning

TRIPPULSE：基于评论推理的多智能体旅行规划

Priyanshu Karmakar, Borru Vijay Sai, Shubhojit Mallick, Abhik Jana, Shreya Ghosh, Manish Gupta

机构 * Microsoft（微软公司） ； IIT Bhubaneswar（布巴内斯瓦尔印度理工学院） 纠错

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

AI总结 TRIPPULSE是基于评论推理的多智能体旅行规划框架，分解行程生成任务为多智能体并结合10万+评论与RGPA指标，可兼顾约束满足与个性化体验。

Comments 31 pages, EMNLP 2026

ECLIPSE: Self-Evolving Stealthy Prompt Injection Attack against Long-Horizon Agentic Systems

ECLIPSE：针对长视程智能体系统的自演化隐蔽提示注入攻击

Shiqian Zhao, Yangfan Zhou, Xinfeng Li, Runyi Hu, Yechao Zhang, Yi Xie, Tianwei Zhang, Luu Anh Tuan

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

AI总结 本研究提出ECLIPSE框架，结合隐蔽攻击轨迹合成与工具链引导，在LASE-Bench上实现高攻击成功率，现有安全措施难以可靠防御，凸显需开发更有效防御手段。

SimGuide: Typed Multi-Context User Representations for Preference-Conditioned Agent Planning

SIMGUIDE：用于个性化智能体规划的过程式基础多上下文表示

Chirag Shah

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对个性化AI智能体无法适配用户多场景优先级的问题，提出SIMGUIDE方法，构建SIMBENCH基准验证，发现过程式基础的Sims优于RAG，且表示格式是关键设计变量。

Comments Previous version had some results that were hard to verify or reproduce, so new experiments were done and many parts of the paper were changed to reflect that

LUCAID: Agentic Multimodal AI for Lung Cancer Precision Pathology

LUCAID：用于肺癌精准病理学的智能体多模态AI

Marie-Lisa Eich, Kai Standvoss, Timo Milbich, Alexander Möllers, Miriam Hägele, Philipp Anders, Lars Tharun, Hanna Kontradiuk, Sebastian Kons, Nader Aldoj, Recepcan Adigüzel, Adam Narai, Lukas Hönig, Jonathan Striebel, Binru Yang, Mihnea P. Dragomir, Marvin Sextro, Philipp Keyl, Philipp Jurmeister, Rosemarie Krupar, Evelyn Ramberger, James Wells, Julika Ribbat-Idel, Andreas Kunft, Hussam Shuaib, Christian Grohé, Reinhard Büttner, David Horst, Klaus-Robert Müller, Lukas Ruff, Maximilian Alber, Frederick Klauschen, Simon Schallenberg

机构 * Institute of Pathology, Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院病理学研究所） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Berlin Institute of Health at Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院柏林卫生研究所） ； Aignostics GmbH（Aignostics有限公司） ； Machine Learning Group, Technical University of Berlin（柏林工业大学机器学习组） ； BIFOLD – Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（BIFOLD——柏林学习与数据基础研究所） ； MVZ HPH Institut für Pathologie und Hämatopathologie GmbH（HPH病理及血液病理诊断中心有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究开发并临床验证了LUCAID智能体多模态AI系统，其覆盖肺癌病理全流程任务，前瞻性验证中临床决策一致性达93.0%，优于经验丰富的胸病理学家，解决了现有AI工具的不足。

Scale-Plan: Scalable Language-Enabled Task Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams

Scale-Plan: 为异构多机器人团队实现可扩展的语言赋能任务规划

Piyush Gupta, Sangjae Bae, Jiachen Li, David Isele

机构 * Honda Research Institute（本田研究院） ； University of California（加州大学） 纠错

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

AI总结 Scale-Plan通过生成紧凑的任务相关问题表示，提升异构多机器人团队的可扩展性和可靠性。

Towards a Systems Foundation for Agentic Skills: Architecture, Lifecycle, and Security

面向智能体技能的系统基础：架构、生命周期与安全性

Sanket Badhe, Deep Shah, Priyanka Tiwari, Nehal Kathrotia

机构 * Google LLC（谷歌有限责任公司） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文为智能体技能生态建立统一系统基础与参考架构，界定其九阶段生命周期，探讨安全威胁与防御机制，分类多领域系统实现，确立智能体技能为自主语言智能体的基础范式。

Reasoning or Rambling? Exploring the Effect of Thinking on Agent Persuasion

推理还是漫谈？探究思考过程对智能体说服能力的影响

Haodong Zhao, Jidong Li, Zhaomin Wu, Tianjie Ju, Zhuosheng Zhang, Bingsheng He, Gongshen Liu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Inner Mongolia Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学内蒙古研究院） 纠错

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

AI总结 本文对比通用LLM与LRM，发现推理对智能体说服能力存在二元性影响，还揭示其依赖表面线索的漏洞，提出提示级对抗性论点检测方法以提升鲁棒性。

Comments Accepted as EMNLP 2026 Findings

Science sandboxes measure the scientific capability of AI agents

科学沙箱可衡量AI智能体的科学能力

Arya S. Rao, Rodrigo I. Castro, Sager J. Gosai, Kenneth B. Hsu, Yasha Ektefaie, Shantanu Singh, Sangeeta N. Bhatia, Steven K. Reilly, Ryan Tewhey, Eric S. Lander, Pardis C. Sabeti

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

AI总结 研究人员提出科学沙箱框架，在调控基因组学和蛋白质适应性预测场景中评估前沿AI智能体的科学能力，发现其常不理解系统规则却能优化指标，该框架可衡量科学能力前沿并提供研究环境。

Comments 72 pages, 5 main figures, 3 tables, and 5 supplementary figures; includes supplementary agent instructions and harness

QueryGraph: Reliable Multi-Tool Query Execution Planning via LLM-Based Graph Generation

QueryWeaver: 基于LLM图生成的可靠多工具查询执行规划

Aishwarya Chakravarthy, Vidhi Kulkarni, Duen Horng Chau

机构 * School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（计算科学与工程学院，佐治亚理工学院，亚特兰大，GA，美国） 纠错

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

AI总结 提出将自然语言查询转换为结构化图并通过确定性规划器执行的系统，利用深度优先搜索解决跨工具依赖，实现高可靠性查询。

Hydra: A Navigation World Action Model with Discrete Latent Planning and Continuous Flow-Matching Execution

Hydra：一种具有离散潜在规划与连续流匹配执行能力的导航世界动作模型

Mohammad Nazeri, Alexandyr Card, Samira Huber, Anuj Pokhrel, Yujun Wang, Ruben Hammele, Daeun Song, Sören Pirk, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； Kiel University（基尔大学） ； Ludwig Maximilian University Munich（慕尼黑大学） ； Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出Hydra模型，通过将规划器移入模型内部消除生成模型与规划器的表示不对齐问题，结合离散潜在规划与条件流匹配，在物理机器人平台上的目标导向规划与闭环执行能力表现优异。

Comments 29 pages, 12 figures. this https URL (https://robotixx.github.io/hydra)

SCOPE: Field-of-View-Aware Path Planning in Unknown Space via Safety-Volume Certification

SCOPE：通过安全体积认证在未知三维环境中感知视场的路径规划

Junbin Yuan, Muqing Cao, Yunwoo Lee, Brady Moon, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SCOPE是一种在未知3D环境中规划路径的框架，通过安全体积认证实现视场感知，可到达所有目标、减少任务时间，真实机器人演示验证其有效性。

Comments Project website: this https URL (https://yuanjunbin.github.io/scope-planner/)

PA3: Policy-Aware Agent Alignment through Chain-of-Thought

PA3: 通过链式推理实现政策感知的智能体对齐

Shubhashis Roy Dipta, Daniel Bis, Kun Zhou, Lichao Wang, Benjamin Z. Yao, Chenlei Guo, Ruhi Sarikaya

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩分校） ； Amazon Alexa AI（亚马逊Alexa AI） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多阶段对齐方法，通过链式推理让模型在推理时回忆并应用相关业务政策，无需在上下文中包含完整政策，同时引入PolicyRecall奖励和hallucination惩罚，提升性能并减少字数。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (main)

MEMORA: Embodied Action Memory from Egocentric Videos for Reasoning and Planning

MEMORA：基于自我中心视频的具身动作记忆用于推理与规划

Zihao Yu, Xiu Yuan, Chongjie Zhang

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

AI总结 研究针对长期机器人规划中对具身经验记忆的需求，提出MEMORA方法，通过形成-巩固-检索生命周期及四种类型存储实现具身动作记忆，经实验评估取得良好结果，能为机器人规划提供记忆上下文。

Comments 50 pages. v1: Oral presentation at the Robotics: Science and Systems 2026 Workshop on Foundation Models for Robot Planning (FM4RoboPlan). v2: Accepted to the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026

PlanCraft: Sketch, Refine, and Furnish for Architect-Inspired Progressive 3D Residential Scene Generation

PlanCraft：用于受建筑师启发的渐进式3D住宅场景生成的草图绘制、细化和布置

Pengyu Zeng, Yuqin Dai, Jun Yin, Ziyang Han, Ng Cheuk Hei, Jing Zhong, Chaoyang Shi, ZhanXiang Jin, Maowei Jiang, Shuai Lu

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

AI总结 研究针对自动住宅平面图生成中忽视的设计渐进性及二维平面图重要性问题，提出PlanCraft，通过SketchPlan提供训练信号，PlanCraft-Diff细化草图，PlanCraft-Agent布置场景，实验显示其在FID及空间合理性上优于现有方法。

Does Latent Planning Survive Point Clouds? Action-Conditioned JEPA World Models for Geometric Observations

潜在规划在点云场景中是否可行？面向几何观测的动作条件JEPA世界模型

Fabio F. Oberweger, Michael Schwingshackl

机构 * AIT Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究所） ； Assistive & Autonomous Systems（辅助与自主系统） 纠错

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

AI总结 该研究将JEPA模型扩展至点云场景，验证了三种JEPA设计可在点云规划中有效工作，其中动作敏感型模型表现最优，还实现了无需目标观测的3D目标接口构建。

Reconciling Process Supervision with Outcome-Based Credit in Agentic Policy Optimization

协调过程监督与智能体策略优化中基于结果的信用分配

Jingxiao Yang, Wangjie Gan, Yingxuan Zhuang, Wenqi Zhang, Jintao Chen, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对智能体策略优化中监督与信用分配的差距，提出 TASPO 方法，通过聚合特权信息的动作级似然变化分配结果信用，在三个基准上较 GRPO 提升 10.6% 且泛化性更好。

Comments Work in progress

Generating Workflow DAGs from Natural Language with Non-Reasoning LLMs

用非推理型大语言模型从自然语言生成工作流有向无环图（DAG）

Anand Iyer, Bhanu Khetharpal, Srinivas Upadhya, Ramkumar Rajagopal

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 本文针对企业联络中心自然语言路由转工作流DAG问题，用神经符号分解结合确定性编译器，提升非推理LLM生成质量，在GPT-5.3-chat上与推理模型质量统计等价。

Perceive to Hypothesize, Verify to Ground: An Agentic Reasoning Framework for Open-World Geo-Localization

感知以假设，验证以落地：面向开放世界地理定位的智能体推理框架

Yutian Jiang, Ruijie Li, Sisuo Lyu, Xixuan Hao, Qingxiang Liu, Yongzi Yu, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对开放世界地理定位的感知幻觉与上下文漂移问题，提出双层智能体框架GeoPAVE，并引入含完整推理轨迹的新型数据集PAVED，以提升地理定位的可靠性。

AgenticRag-R1: Agentic Reinforcement Learning with Stack Memory for Multi-Step Reasoning, Retrieval and Memorizing

AgenticRag-R1：用于多步推理、检索与记忆的带栈式记忆的智能体强化学习

Xinke Jiang, Yue Fang, Zhibang Yang, Jiaran Gao, Zhixin Zhang, Tao Feng, Rihong Qiu, Wentao Zhang, Hongxin Ding, Ruizhe Zhang, Yongxin Xu, Yuheng Huang, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

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

AI总结 针对现有智能体RAG方法的奖励分配弱、偏向短程推理等问题，提出AgenticRag-R1框架，通过记忆栈等实现长程学习，在多类基准上性能优于强基线。

SAPO: Single-Rollout Autoregressive Policy Optimization for Agentic Reinforcement Learning

SAPO：用于智能体强化学习的单回滚自回归策略优化

Dayang Liang, Lang Feng, Bo An, Yunlong Liu

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对智能体强化学习现有方法的三大局限，提出SAPO框架，其共享策略与价值函数的自回归主干，结合广义优势估计器，在ALFWorld、WebShop任务上性能优于PPO和GRPO，内存与计算效率更高。

RTPO: Reverse-Turn Policy Optimization for Stabilizing Agentic RL Training

RTPO：用于稳定智能体强化学习训练的反向回合策略优化

Yugu Li, Zehong Cao, Jianglin Qiao, Siyi Hu

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Curtin University（科廷大学） ； School of CSIT（计算机科学与信息技术学院） ； ACFR（澳大利亚空间研究中心） ； School of EECMS（电子工程、计算机与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 针对多回合智能体RL训练不稳定问题，提出RTPO方法，通过反向回合策略优化消除上下文不匹配与异步漂移，实验显示其较基线提升21.50%、10.76%。

The Optimizer Is the Agent: Reasoning-Driven Search across Prompts, Programs, and ML Workflows

优化器即智能体：跨提示、程序与机器学习工作流的推理驱动搜索

Junbo Li, Boyi Liu, Canwen Xu, Yite Wang, Yuxiong He, Zhangyang Wang, Qiang Liu, Zhewei Yao

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Snowflake（思诺飞克公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出ReASearch统一框架，让智能体自主优化提示、程序与ML工作流，在14项任务中优于专用系统，部分发现超人类最佳结果的方案。

CARE: Privacy-Compliant Agentic Reasoning with Evidence Discordance

CARE：具有证据不一致性的隐私合规代理推理

Haochen Liu, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Chun Jason Xue, Xiao-Yang Liu, Sam Nallaperuma-Herzberg, Xue Liu, Ye Yuan

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对医疗领域中症状与体征矛盾的问题，CARE框架通过多阶段隐私合规的代理推理，在不访问敏感数据的情况下提升冲突证据处理能力。

Comments Accepted as a Findings paper at EMNLP 2026

Token-Efficient Data Reasoning Agents via Adaptive Structuring of Unstructured Data

通过非结构化数据的自适应结构化实现 token 高效的数据推理智能体

Milad Rezaei Hajidehi, Qitong Wang, Stratos Idreos

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出智能体数据拆解方法，通过自适应推测性结构化非结构化数据，降低 LLM 智能体推理成本，在 FanOutQA 基准上实现 53% 的成本削减且保持准确率，为智能体推理数据基础设施提供了初步方案。

Comments 7 Pages, 3 Figures

ORDDAR: Observation-Driven Reasoning for Distortion-Resilient Decision, Action, and Cognitive Recovery

ORDDAR：面向抗失真决策、行动与认知恢复的观测驱动推理

Deblina Kar, Anant Nawalgaria, Shyamal Kumar Das Mandal

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出ORDDAR推理框架，通过局部认知状态转换检测、失真定位与针对性修复，提升了多类推理任务的质量、恢复能力与可解释性。

To Retrieve or To Think? Cross-Boundary Context Evolution for Multi-hop Complex Reasoning

是检索还是思考？一种情境演化的代理方法

Rubing Chen, Jian Wang, Wenjie Li, Xiao-Yong Wei, Qing Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（计算系，香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic Context Evolution (ACE)方法，通过代理动态决策在检索与推理间切换，提升知识密集型任务的生成效率与准确性。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Findings

Integrated Transmission and Distribution Expansion Planning Considering Customer Actions and Distributed Energy Resources

考虑用户行为与分布式能源资源的输配电协同扩展规划

Abhinav Ayri, Haotian Yao, Mostafa Farrokhabadi, Hamidreza Zareipour

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出多步骤框架，将协同规划、成本分配与零售商模型结合，在36节点系统验证，纳入用户决策可降低输配电系统总成本、减少输电侧发电依赖，支撑更实际的规划。

Comments 5 pages, 5 figures 5 equations, accepted for presentation at the CIGRE Energy conference happening on September 21 to September 24 in Calgary, Alberta, Canada

Sampling-based Certified Planning with Graphs of Convex Sets

基于凸集图的采样式可保证规划

Peng Xie, Amr Alanwar

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对凸集图规划器的无碰撞验证缺陷，构建了可自验证的采样式规划器，在14自由度双臂任务中实现零无效答案，效率与正确性均优于参考规划器。

Minimizing Grid Interconnection Capacity Requirements for AI Data Centers: A Developer-Side Planning Framework with Onsite Resources and Workload Flexibility

最小化AI数据中心的电网互连容量需求：一种结合现场资源与工作负载灵活性的开发者侧规划框架

Hassan Zahid Butt, Rida Fatima, Xingpeng Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文开发ICP-AI框架，在规定预算下最小化AI数据中心的电网互连容量，结合PV、BESS资源与灵活工作负载调度，通过实验验证其可有效减少互连容量，为项目规划提供支持。