AI Agent

CUA-Skill: Develop Skills for Computer Using Agent

CUA-Skill: 为计算机开发技能

Tianyi Chen, Yinheng Li, Michael Solodko, Sen Wang, Nan Jiang, Tingyuan Cui, Junheng Hao, Jongwoo Ko, Sara Abdali, Leon Xu, Suzhen Zheng, Hao Fan, Pashmina Cameron, Justin Wagle, Kazuhito Koishida

机构 * msft（微软） 纠错

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

AI总结 CUA-Skill通过构建可重用的技能库，提升了计算机使用代理在复杂任务中的执行效率和鲁棒性，实现了端到端代理的高效开发。

Are Agents Probabilistic Automata? A Trace-Based, Memory-Constrained Theory of Agentic AI

智能体是概率自动机吗？基于轨迹的、内存受限的智能体AI理论

Roham Koohestani, Ziyou Li, Anton Podkopaev, Maliheh Izadi

机构 * JetBrains Research, Amsterdam, the Netherlands（JetBrains研究院，荷兰阿姆斯特丹） ； Delft University of Technology, Delft, the Netherlands（代尔夫特理工大学，荷兰代尔夫特） ； Constructor University, Bremen, Germany（Constructor大学，德国不来梅） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于轨迹的、内存受限的智能体AI理论，通过自动机理论模型分析智能体与环境交互行为的概率分布，并探讨了不同内存限制下轨迹语言的可判定性。

Jenius Agent: Towards Experience-Driven Accuracy Optimization in Real-World Scenarios

Jenius Agent：迈向真实世界场景中的经验驱动准确性优化

Defei Xia, Bingfeng Pi, Shenbin Zhang, Song Hua, Yunfei Wei, Lei Zuo

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

AI总结 Jenius Agent通过整合自适应提示生成、上下文感知工具编排和分层记忆机制，提升智能体在真实世界场景中的执行稳定性和鲁棒性，实验显示任务完成率提升35%。

Gradient Coupling: The Hidden Barrier to Generalization in Agentic Reinforcement Learning

梯度耦合：代理强化学习中泛化能力的隐藏障碍

Jingyu Liu, Xiaopeng Wu, Jingquan Peng, Kehan Chen, Chuan Yu, Lizhong Ding, Yong Liu

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程技术研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种通过训练演员同时作为分类器来分离好坏动作，从而缓解代理强化学习中梯度耦合问题并提升泛化能力的方法。

EvoRoute: Experience-Driven Self-Routing LLM Agent Systems

EvoRoute: 基于经验的自我路由LLM代理系统

Guibin Zhang, Haiyang Yu, Kaiming Yang, Bingli Wu, Fei Huang, Yongbin Li, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

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

AI总结 EvoRoute通过动态选择最优LLM模型，解决代理系统在性能、成本和延迟间的平衡问题，显著提升效率并降低成本

MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems

MemEvolve: 代理记忆系统的元进化

Guibin Zhang, Haotian Ren, Chong Zhan, Zhenhong Zhou, Junhao Wang, He Zhu, Wangchunshu Zhou, Shuicheng Yan

机构 * OPPO AI Agent Team, LV-NUS lab（OPPO 人工智能代理团队，LV-NUS 实验室） 纠错

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

AI总结 MemEvolve通过元进化框架联合进化代理的经验知识和记忆架构，实现代理在环境交互中的高效学习与泛化能力提升。

From Personalization to Prejudice: Bias and Discrimination in Memory-Enhanced AI Agents for Recruitment

从个性化到偏见：记忆增强型AI招聘代理中的偏见与歧视

Himanshu Gharat, Himanshi Agrawal, Gourab K. Patro

机构 * Phi Labs, Quantiphi Inc.（Phi实验室、Quantiphi公司） 纠错

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

AI总结 研究揭示了记忆增强型AI招聘代理中偏见的系统性引入与强化，强调了对LLM基础AI代理的额外防护措施的必要性。

Comments In Proceedings of the Nineteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '26)

Journal ref In Proceedings of the Nineteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '26), 2026, Boise, ID, USA. ACM, New York, NY, USA

A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents

Wujiang Xu, Zujie Liang, Kai Mei, Hang Gao, Juntao Tan, Yongfeng Zhang

机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） 纠错

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

Comments Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

A-MemGuard: A Proactive Defense Framework for LLM-Based Agent Memory

Qianshan Wei, Tengchao Yang, Yaochen Wang, Xinfeng Li, Lijun Li, Zhenfei Yin, Yi Zhan, Thorsten Holz, Zhiqiang Lin, XiaoFeng Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Max Planck Institute（马克斯·普朗克研究所） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

DORAEMON: Decentralized Ontology-aware Reliable Agent with Enhanced Memory Oriented Navigation

Tianjun Gu, Linfeng Li, Xuhong Wang, Chenghua Gong, Jingyu Gong, Zhizhong Zhang, Yuan Xie, Lizhuang Ma, Xin Tan

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

Governed By Agents: A Survey On The Role Of Agentic AI In Future Computing Environments

Nauman Ali Murad, Safia Baloch

机构 * Faculty of Computer Science & Engineering（计算机科学与工程学院） ； GIK Institute（GIK学院） 纠错

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

Meta-Policy Reflexion: Reusable Reflective Memory and Rule Admissibility for Resource-Efficient LLM Agent

Chunlong Wu, Ye Luo, Zhibo Qu, Min Wang

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

MV-Debate: Multi-view Agent Debate with Dynamic Reflection Gating for Multimodal Harmful Content Detection in Social Media

Rui Lu, Jinhe Bi, Yunpu Ma, Feng Xiao, Yuntao Du, Yijun Tian

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

Chinese Court Simulation with LLM-Based Agent System

Kaiyuan Zhang, Jiaqi Li, Yueyue Wu, Haitao Li, Cheng Luo, Shaokun Zou, Yujia Zhou, Weihang Su, Qingyao Ai, Yiqun Liu

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

An Agentic Framework for Autonomous Metamaterial Modeling and Inverse Design

Darui Lu, Jordan M. Malof, Willie J. Padilla

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham, USA（电气与计算机工程系，杜克大学，达勒姆，美国） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Missouri, Columbia, USA（电气工程与计算机科学系，密苏里大学，哥伦比亚，美国） 纠错

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

Comments 22 pages, 6 figures

The Effect of State Representation on LLM Agent Behavior in Dynamic Routing Games

Lyle Goodyear, Rachel Guo, Ramesh Johari

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

Comments 27 pages, 20 figures

Agentomics-ML: Autonomous Machine Learning Experimentation Agent for Genomic and Transcriptomic Data

Vlastimil Martinek, Andrea Gariboldi, Dimosthenis Tzimotoudis, Aitor Alberdi Escudero, Edward Blake, David Cechak, Luke Cassar, Alessandro Balestrucci, Panagiotis Alexiou

机构 * Centre for Molecular Medicine and Biobanking, University of Malta（马耳他大学分子医学与生物银行中心） ； Department of Applied Biomedical Science, Faculty of Health Sciences, University of Malta（马耳他大学应用生物医学科学系） ； Central European Institute of Technology, Masaryk University（马萨里克大学中欧技术研究所） ； National Centre for Biomolecular Research, Faculty of Science, Masaryk University（马萨里克大学生物分子研究中心） 纠错

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

DEMENTIA-PLAN: An Agent-Based Framework for Multi-Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation in Dementia Care

Yutong Song, Chenhan Lyu, Pengfei Zhang, Sabine Brunswicker, Nikil Dutt, Amir Rahmani

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

Comments Accepted by AAAI 2025 Workshop on Knowledge Graphs for Personalized Public Health

Trajectory Prediction for Autonomous Driving using Agent-Interaction Graph Embedding

Jilan Samiuddin, Benoit Boulet, Di Wu

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

Comments This article has been presented in the 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (IEEE ITSC 2024), Edmonton, Alberta, Canada on 26th September, 2024. Number of pages: 7, Number of figures: 8

Journal ref 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (IEEE ITSC 2024)

TaskGen: A Task-Based, Memory-Infused Agentic Framework using StrictJSON

John Chong Min Tan, Prince Saroj, Bharat Runwal, Hardik Maheshwari, Brian Lim Yi Sheng, Richard Cottrill, Alankrit Chona, Ambuj Kumar, Mehul Motani

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

Comments 53 pages

Context-Aware Planning and Environment-Aware Memory for Instruction Following Embodied Agents

Byeonghwi Kim, Jinyeon Kim, Yuyeong Kim, Cheolhong Min, Jonghyun Choi

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

Comments ICCV 2023 (Project page: https://bhkim94.github.io/projects/CAPEAM)

A Zero-Shot Language Agent for Computer Control with Structured Reflection

Tao Li, Gang Li, Zhiwei Deng, Bryan Wang, Yang Li

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

Comments Accepted at Findings of EMNLP 2023

Planning with RL and episodic-memory behavioral priors

Shivansh Beohar, Andrew Melnik

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

Comments Published in ICRA 2022 BPRL Workshop

Agent-aware State Estimation in Autonomous Vehicles

Shane Parr, Ishan Khatri, Justin Svegliato, Shlomo Zilberstein

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

Comments To appear in IROS 2021

HELPER-X: A Unified Instructable Embodied Agent to Tackle Four Interactive Vision-Language Domains with Memory-Augmented Language Models

Gabriel Sarch, Sahil Somani, Raghav Kapoor, Michael J. Tarr, Katerina Fragkiadaki

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

Comments Videos and code https://helper-agent-llm.github.io/

OM4OV: Leveraging Ontology Matching for Ontology Versioning

OM4OV：利用本体匹配进行本体版本控制

Zhangcheng Qiang, Kerry Taylor, Weiqing Wang

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了本体匹配与本体版本控制的异同，提出OM4OV框架以提升版本控制支持。通过Agent-OM系统实现并评估，发现现有本体匹配系统在版本控制任务中需优化以避免偏差和性能问题。

Comments 19 pages, 10 figures, 2 tables

NVIDIA-labs OO Agents: Native Python Object-Oriented Agents

NVIDIA实验室的OO智能体：原生Python面向对象智能体

Paul Furgale, Severin Klingler, James Nolan, Matt Staats, Gaia Di Lorenzo, Elisa Martinez Abad, Christian Schüller, Razvan Dinu, Alessio Devoto, Pascal Berard, Gal Kaplun, Elad Sarafian, Riccardo Roveri, Leon Derczynski, Ricardo Silveira Cabral

机构 * NVIDIA-labs（英伟达实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究提出NOOA这一Python框架构建可靠AI智能体，采用智能体即Python对象的编程模型，结合六个面向模型的理念，证明当前模型能有效使用此接口并在相关测试中表现良好，为智能体开发提供新途径。

From Knowledge to Noise: CTIM-Rover and the Pitfalls of Episodic Memory in Software Engineering Agents

Tobias Lindenbauer, Georg Groh, Hinrich Schütze

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） ； CIS & MCML, LMU Munich（计算机科学与机器学习实验室，慕尼黑大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

Comments Short Paper, REALM '25 camera-ready

FedWorld: Scope-Aware Federation of Agent World Models

FedWorld：感知范围的智能体世界模型联邦

Yuchao Hou

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

AI总结 FEDWORLD是一种感知范围的智能体世界模型联邦协议，通过交换结构化抽象转移规则，减少冲突动态下的负迁移，提升智能体任务成功率。

Hardware-rooted attestation for AI-agent evidence: composing IETF RATS with action evidence packages

AI智能体证据的硬件根证明：将IETF RATS与行动证据包组合

Anton Sokolov

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

AI总结 本研究提出将IETF RATS架构与行动证据包组合，实现AI智能体的硬件根证明，通过仿真TPM实验验证了该方案的可行性。

Comments 9 pages, 1 figure, 1 table. Technical note. Also deposited at Zenodo: doi:10.5281/zenodo.20818671