AI Agent

LUMINA: Long-horizon Understanding for Multi-turn Interactive Agents

LUMINA：多轮交互智能体的长视图理解

Amin Rakhsha, Thomas Hehn, Pietro Mazzaglia, Fabio Valerio Massoli, Arash Behboodi, Tribhuvanesh Orekondy

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 LUMINA研究通过oracle反事实框架分析多轮交互智能体中各基础能力的重要性，揭示了不同技能在不同环境下的有效性差异。

AgentHallu: Benchmarking Automated Hallucination Attribution of LLM-based Agents

AgentHallu: 评估基于大语言模型的代理的自动幻觉归因

Xuannan Liu, Xiao Yang, Zekun Li, Peipei Li, Ran He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Department of Computer Science & Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Center for Research on Intelligent Perception and Computing, NLPR, CASIA（智能感知与计算研究中心，国家工程实验室） 纠错

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

AI总结 AgentHallu提出一个评估基于大语言模型的代理自动识别幻觉来源的任务，通过高质量轨迹和多级注释评估13个模型，发现顶级模型在定位幻觉步骤上表现有限，工具使用幻觉最难识别。

Comments Project page: https://liuxuannan.github.io/AgentHallu.github.io/

FlowSearch: Advancing deep research with dynamic structured knowledge flow

FlowSearch: 通过动态结构化知识流推进深度研究

Yusong Hu, Runmin Ma, Yue Fan, Jinxin Shi, Zongsheng Cao, Yuhao Zhou, Jiakang Yuan, Shuaiyu Zhang, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Shufei Zhang, Wenlong Zhang, Lei Bai, Bo Zhang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 FlowSearch通过动态结构化知识流提升多智能体系统在复杂任务中的推理与执行能力，实现跨学科研究的有效推进。

PRISM: Protocol Refinement through Intelligent Simulation Modeling

通过智能仿真建模实现协议优化：PRISM

Brian Hsu, Priyanka V Setty, Rory M Butler, Ryan Lewis, Casey Stone, Rebecca Weinberg, Thomas Brettin, Rick Stevens, Ian Foster, Arvind Ramanathan

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 PRISM通过智能仿真建模实现实验协议的自动化设计、验证和执行，结合语言模型代理、数字孪生验证和机器人执行，提供端到端的实验流程解决方案。

Comments 43 pages, 8 figures, submitted to RSC Digital Discovery. Equal contribution: B. Hsu, P.V. Setty, R.M. Butler. Corresponding author: A. Ramanathan

Automated Post-Incident Policy Gap Analysis via Threat-Informed Evidence Mapping using Large Language Models

通过大语言模型进行威胁感知证据映射的自动事后政策差距分析

Huan Lin Oh, Jay Yong Jun Jie, Mandy Lee Ling Siu, Jonathan Pan

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出利用大语言模型进行威胁感知证据映射，实现自动事后政策差距分析，提升网络安全事件审查的效率与可审计性。

Comments 5 pages, 1 figure. Preprint

Step-DeepResearch Technical Report

Step-DeepResearch 技术报告

Chen Hu, Haikuo Du, Heng Wang, Lin Lin, Mingrui Chen, Peng Liu, Ruihang Miao, Tianchi Yue, Wang You, Wei Ji, Wei Yuan, Wenjin Deng, Xiaojian Yuan, Xiaoyun Zhang, Xiangyu Liu, Xikai Liu, Yanming Xu, Yicheng Cao, Yifei Zhang, Yongyao Wang, Yubo Shu, Yurong Zhang, Yuxiang Zhang, Zheng Gong, Zhichao Chang, Binyan Li, Dan Ma, Furong Jia, Hongyuan Wang, Jiayu Liu, Jing Bai, Junlan Liu, Manjiao Liu, Na Wang, Qiuping Wu, Qinxin Du, Shiwei Li, Wen Sun, Yifeng Gong, Yonglin Chen, Yuling Zhao, Yuxuan Lin, Ziqi Ren, Zixuan Wang, Aihu Zhang, Brian Li, Buyun Ma, Kang An, Li Xie, Mingliang Li, Pan Li, Shidong Yang, Xi Chen, Xiaojia Liu, Yuchu Luo, Yuan Song, YuanHao Ding, Yuanwei Liang, Zexi Li, Zhaoning Zhang, Zixin Zhang, Binxing Jiao, Daxin Jiang, Jiansheng Chen, Jing Li, Xiangyu Zhang, Yibo Zhu

机构 * Step-DeepResearch 纠错

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

AI总结 Step-DeepResearch通过原子能力数据合成策略和渐进式训练路径，实现低成本高效率的深度研究代理，实验表明其在Scale AI Research Rubrics和ADR-Bench上的表现优于同类模型。

GRASP: Graph Reasoning Agents for Systems Pharmacology with Human-in-the-Loop

GRASP：具有人机交互循环的图推理代理用于系统药理学

Omid Bazgir, Vineeth Manthapuri, Ilia Rattsev, Mohammad Jafarnejad

机构 * Clinical Pharmacology, Genentech（基因泰克临床药理部） ； Preclinical & Translational PKPD, Genentech Inc.（基因泰克预临床与转化药代动力学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 GRASP通过图推理代理实现系统药理学模型开发的自动化与严谨性，提升生物医学建模的效率和准确性。

Bridging Tool Dependencies and Domain Knowledge: A Graph-Based Framework for In-Context Planning

Shengjie Liu, Li Dong, Zhenyu Zhang

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

Comments 4 pages, 2 figures, short paper, NeurIPS 2025 workshop on Bridging Language, Agent, and World Models for Reasoning and Planning

ProSEA: Problem Solving via Exploration Agents

William Nguyen, Vinh Luong, Christopher Nguyen

机构 * Aitomatic, Inc.（Aitomatic公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

JoyAgent-JDGenie: Technical Report on the GAIA

Jiarun Liu, Shiyue Xu, Shangkun Liu, Yang Li, Wen Liu, Min Liu, Xiaoqing Zhou, Hanmin Wang, Shilin Jia, zhen Wang, Shaohua Tian, Hanhao Li, Junbo Zhang, Yongli Yu, Peng Cao, Haofen Wang

机构 * JoyAgent-JDGenie 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Symbiotic Agents: A Novel Paradigm for Trustworthy AGI-driven Networks

Ilias Chatzistefanidis, Navid Nikaein

机构 * Eurecom（埃鲁埃康） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments Submitted to Computer Networks AI for 6G

The AI in the Mirror: LLM Self-Recognition in an Iterated Public Goods Game

Olivia Long, Carter Teplica

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Mila, Polytechnique Montréal（蒙特利尔大学Mila） 纠错

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

OdysseyBench: Evaluating LLM Agents on Long-Horizon Complex Office Application Workflows

Weixuan Wang, Dongge Han, Daniel Madrigal Diaz, Jin Xu, Victor Rühle, Saravan Rajmohan

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

An AI-Driven Data Mesh Architecture Enhancing Decision-Making in Infrastructure Construction and Public Procurement

Saurabh Mishra, Mahendra Shinde, Aniket Yadav, Bilal Ayyub, Anand Rao

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

HDDL 2.1: Towards Defining a Formalism and a Semantics for Temporal HTN Planning

Damien Pellier, Alexandre Albore, Humbert Fiorino, Rafael Bailon-Ruiz

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

Comments 5 pages, International Workshop of Hierarchical Planning (ICAPS), 2023

Journal ref International Workshop of Hierarchical Planning (ICAPS), 2023

Synthesizing Decentralized Controllers with Graph Neural Networks and Imitation Learning

Fernando Gama, Qingbiao Li, Ekaterina Tolstaya, Amanda Prorok, Alejandro Ribeiro

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Informative Path Planning with Local Penalization for Decentralized and Asynchronous Swarm Robotic Search

Payam Ghassemi, Souma Chowdhury

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

Comments Accepted for presentation in (and publication in the proceedings of) The IEEE 2019 International Symposium on Multi-Robot and Multi-Agent Systems (MRS)

Sequential Causal Normal Form Games: Theory, Computation, and Strategic Signaling

顺序因果正常形式游戏：理论、计算与战略信号

Dennis Thumm

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract,comments)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文探讨了经典博弈论框架能否扩展以捕捉AI代理的有限理性与因果推理，通过引入顺序因果多智能体系统（S-CMAS），发现其在所有测试场景中无法提供福利改进，揭示了理性选择与因果推理的不兼容性。

Comments AAAI 2026 Workshop on Foundations of Agentic Systems Theory

Game-theoretic Occlusion-Aware Motion Planning: an Efficient Hybrid-Information Approach

Kushagra Gupta, David Fridovich-Keil

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(comments)；multi-agent(comments)

Comments Key Words: Dynamic Game Theory, Multi-Agent Motion Planning

Agentic Security: A Systematization of Tools, Failure Modes, and Design Laws for LLM-Driven Penetration Testing

智能体安全：LLM驱动渗透测试的工具、失效模式与设计法则体系化研究

Israt Moyeen Noumi, Tarannum Ahmed Nowshin, Md. Mehedi Hasan Nipu, Mohammad Sakib Mahmood, Md. Jakir Hossain, M. F. Mridha

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿赫桑乌拉科技大学） ； BRAC University（BRAC大学） ； North South University（北南大学） ； Missouri State University（密苏里州立大学） ； Multimedia University（多媒体大学） ； American International University-Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

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

AI总结 该研究对LLM驱动渗透测试的智能体安全相关工具、失效模式等体系化，推导定量规律与设计法则，实现Inspectra平台验证。

DeepRefine: Agentic Knowledge Refinement via Reinforcement Learning

DeepRefine: 通过强化学习进行代理编译知识的精炼

Haoyu Huang, Jiaxin Bai, Shujie Liu, Yang Wei, Huihao Jing, Hong Ting Tsang, Yisen Gao, Zhongwei Xie, Yufei Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； HKBU（香港大学） ； Microsoft Research Asia Hong Kong（微软亚洲研究院（香港）） 纠错

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

AI总结 DeepRefine是一种基于LLM的推理模型，通过用户查询提升预构建知识库的质量，以适应下游任务。该模型通过多轮交互和归纳诊断定位缺陷并进行针对性精炼，采用Gain-Beyond-Draft奖励机制进行强化学习训练。

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

Agentic retrieval-augmented reasoning reshapes collective reliability under model variability in radiology question answering

代理检索增强推理重塑放射学问答中的集体可靠性在模型变异性下

Mina Farajiamiri, Jeta Sopa, Saba Afza, Lisa Adams, Felix Barajas Ordonez, Tri-Thien Nguyen, Mahshad Lotfinia, Sebastian Wind, Keno Bressem, Sven Nebelung, Daniel Truhn, Soroosh Tayebi Arasteh

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

AI总结 代理检索增强推理在放射学问答中提升了集体可靠性，通过减少模型决策分散和增强跨模型正确性鲁棒性，但高一致性不保证正确性。

Journal ref Patterns, 101639, 2026

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。

Intern-S2-Preview: Scientific Agentic Foundation Model

Intern-S2-Preview：科学智能体基础模型

Lei Bai, Jiaqi Cao, Chiyu Chen, Guanzhou Chen, Kai Chen, Guangran Cheng, Erfei Cui, Xuanlang Dai, Shengyuan Ding, Shangheng Du, Yanhui Duan, Yue Fan, Youqing Fang, Quan Gan, Yuanyuan Gao, Jiaye Ge, Lixin Gu, Yuzhe Gu, Qipeng Guo, Junjun He, Xin Hong, Ming Hu, Zhouqi Hua, Haian Huang, Junhao Huang, Zixian Huang, Minxi Jin, Lingkai Kong, Alexander Lam, Zehao Li, Zonglin Li, Tianhao Liang, Dahua Lin, Junyao Lin, Tianyang Lin, Zhouhan Lin, Jiangning Liu, Jin Liu, Kuikun Liu, Wenran Liu, Yifei Liu, Yuhong Liu, Yuhong Liu, Zhoumianze Liu, Ziyan Liu, Ziyu Liu, Haijun Lv, Han Lv, Chengqi Lyu, Le Ma, Ningsheng Ma, Zerun Ma, Haoyang Peng, Runyu Peng, Jifei Shan, Zixin Shang, Kou Shi, Xiang Shi, Qisheng Su, Xuerui Su, Hao Sun, Xiao Sun, Yanan Sun, Yu Sun, Huanze Tang, Yinghao Tang, Wenhui Tian, Zhongbo Tian, Bingli Wang, Haomin Wang, Jiarui Wang, Jingzhi Wang, Rui Wang, Xiquan Wang, Yi Wang, Zhecan Wang, Ziyi Wang, Zun Wang, Rubin Wei, Lianyi Wu, Wen Wu, Yue Wu, Yuhan Wu, Zhenyu Wu, Zijian Wu, Shuhao Xing, Jun Xu, Xingle Xu, Xuenan Xu, Xiangchao Yan, Ziang Yan, Bowen Yang, Danni Yang, Lin Yang, Zhiqi Yang, Qian Yao, Haochen Ye, Peng Ye, Jinhui Yin, Jiashuo Yu, Dingbo Yuan, Fei Yuan, Yuhang Zang, Bo Zhang, Chao Zhang, Chen Zhang, Hongjie Zhang, Junming Zhang, Wenlong Zhang, Wenwei Zhang, Yiming Zhang, Zhuo Zhang, Ziyang Zhang, Haiteng Zhao, Penghao Zhao, Yibo Zhao, Zhonghan Zhao, Zhihang Zhong, Bowen Zhou, Peiheng Zhou, Xin Zhou, Xinyu Zhou, Yunhua Zhou, Dongsheng Zhu, Yicheng Zou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出Intern-S2-Preview系列科学智能体基础模型，通过多阶段训练与架构优化，在多类基准上取得领先结果，相关模块可提升科学任务表现且无需修改主干模型。

Comments 35 pages, 12 figures

Beyond Retrieval: Query-Conditioned Reuse of Long-Horizon Agent Trajectories

超越检索：基于查询条件的长程智能体轨迹复用

Yifei Li, Heng Wang, Lingling Zhang, Muye Huang, Xinyu Zhang, Jiashuai Liu, Hang Yan, Rongman Xu

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

AI总结 该研究针对长程智能体轨迹检索后复用的瓶颈，构建评估框架并提出QCR方法，在多任务基准上验证其优于直接轨迹复用，实现检索质量与经验转化的分离。

Learning-Based Behavior Planning for Automated Driving: Real-World Integration and Deployment

基于学习的自动驾驶行为规划：现实世界集成与部署

Jean-Pierre Busch, Guido Linden, Jan Bergmann, Lutz Eckstein

机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Technical University of 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、cs.LG

AI总结 本文提出结合机器学习与经典方法的混合规划架构，通过深度神经网络解读交通场景、优化监督层验证约束，经实车部署验证其在自动驾驶行为规划中的有效性。

Comments 17 pages; Accepted to be published as part of the 17. Uni-DAS e.V. Workshop "Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren", September 29-30, 2026

Learning from Environmental Feedback: Credit Assignment across Multiple Timescales for Agentic Reinforcement Learning

从环境反馈中学习：面向智能体强化学习的跨时间尺度信用分配

Yifu Huo, Shunjie Xing, Chenglong Wang, Peinan Feng, Qiaozhi He, Yan Ding, Anxiang Ma, Yuxin Gao, Tongran Liu, Tong Xiao, Jingbo Zhu

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

AI总结 针对智能体强化学习的奖励延迟稀疏问题，提出基于环境反馈的跨时间尺度信用分配方法EFCA，在ALFWorld和WebShop上提升了任务成功率与质量。

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Hounie, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。