AI Agent

NMR Elucidation as an Agentic Search Problem, Not a Modeling Problem

核磁共振解析作为一个智能体搜索问题，而非建模问题

Irina Espejo Morales, Damon Hinz, Marvin Alberts, Geraud Krawezik, Haewon Jeong, Shirley Ho

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对NMR数据结构解析这一化学等领域的瓶颈，构建由冻结语言模型支持的自主智能体，将其解析过程视为受限搜索而非建模任务，在多个数据集上取得良好结果，为自动化光谱分析的多步骤编排框架提供了方向。

Do Data Agents Need Semantic Metadata? A Comparative Study in Agentic Data Retrieval

智能体需要语义元数据吗？智能体数据检索的比较研究

Shiyu Chen, Tarfah Alrashed, Alon Halevy, Natasha Noy

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过对比基线智能体（搜索开放网络）与语义智能体（利用schema.org元数据）在数据检索中的表现，发现语义元数据在检索可操作数据时精度更高（整体精度高65.7%），而基线智能体覆盖更广但存在“最后一英里效用”失败。

Octopus v2: On-device language model for super agent

章鱼v2：用于超级代理的设备端语言模型

Wei Chen, Zhiyuan Li

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)；function calling(abstract)

AI总结 章鱼v2通过设备端20亿参数模型，在准确性和延迟上超越GPT-4，同时将上下文长度减少95%，提升边缘设备应用性能。

Quantifying the Accuracy and Cost Impact of Design Decisions in Budget-Constrained Agentic LLM Search

量化预算约束下代理LLM搜索中的准确性与成本影响

Kyle McCleary, James Ghawaly

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究探讨了预算约束下代理LLM搜索中搜索深度、检索策略和完成预算对准确性和成本的影响，并提供了可重复的评估方法和实验结果。

Comments Accepted in 2026 Language Resources and Evaluation Conference (LREC)

UNIBROWSE: A Data-to-Agent Framework for Multimodal BrowseComp

UNIBROWSE：用于多模态浏览比较的数据到智能体框架

Xiyu Wei, Qingwei Zong, Zhuocheng Yu, Sujian Li

机构 * Key Laboratory of Computational Linguistics, MOE, Peking University（教育部计算语言学重点实验室，北京大学） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多模态浏览比较任务，提出UNIBROWSE统一数据管道，同时生成三种模式训练数据，增强知识图谱，引入探索度度量。经此训练的35B规模智能体在多模态浏览比较基准测试中性能领先，超多个闭源智能体工作流程。

Comments 17 pages, 5 figures

Agentic Data Environments

智能体数据环境

Elaine Ang, Chenxi Huang, Georgios Liargkovas, Jerry Liu, Jinhui Liu, Nikos Pagonas, Charlie Summers, Haonan Wang, Jiakai Xu, Tianle Zhou, Yusen Zhang, Zhou Yu, Zhuo Zhang, Tianyi Peng, Kostis Kaffes, Eugene Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨智能体数据环境，其作为智能体运行的执行基础，既能增强智能体能力又保障安全。该环境拓宽了智能体运行的数据范围，改变了对数据系统的传统认知，有望在提升智能体效能同时控制故障成本。

Journal ref IEEE Data Bulletin Vol. 50 No. 1 2026

Beyond Static Evaluation: Building Simulation Environments for Scalable Agentic Reinforcement Learning

超越静态评估：构建用于可扩展智能体强化学习的模拟环境

Akshay Arora, Ishan Nigam, Ashutosh Aggarwal, Shefali Bansal, Krishna Singh, Sweta Kumari, Nikhil Mittal, Shariq Farhan, Siddarth Malreddy

机构 * Uber AI Solutions（优步人工智能解决方案） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型成为自主智能体后传统静态评估失效的问题，引入AgenticAI-Supervisor平台，通过API和UI驱动构建强化学习环境，运用可验证执行结果、多维奖励塑造及严格验证测试，以客户支持智能体案例展示核心能力及未来工作重点。

Agentic AI-RAN: Enabling Intent-Driven, Explainable and Self-Evolving Open RAN Intelligence

智能体人工智能-RAN：实现意图驱动、可解释和自我进化的开放式RAN智能

Zhizhou He, Yang Luo, Xinkai Liu, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Mohammad Shojafar, Merouane Debbah, Rahim Tafazolli

机构 * G/6GIC, Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey（5G/6G研究所，通信系统研究所（ICS），萨里大学） ； G Research Center, Khalifa University（6G研究中心，卡利法大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 探讨如何将智能体控制器引入开放式RAN，介绍相关架构，对比传统ML/RL xApps，围绕网络切片生命周期等任务分类，引入智能体原语并展示其在多小区O-RAN模拟中提升性能，还讨论了安全等挑战。

Comments 11 pages, 4 figures. Accepted at IEEE Network Magazine

DEEPMED Search: An Open-Source Agentic Platform for Medical Deep Research with Introspective Verification

DEEPMED Search: 一个具有内省验证功能的开源医学深度研究智能体平台

Maolin Liu, Fanyu Xu, Ruoqing Xu, Jiahang Zhang, Hao Wang, Rui Wang

机构 * School of Computer Science and Software Engineering, Shanghai University（上海大学计算机科学与软件工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个开源智能体平台DEEPMED Search，通过源自适应路由和内省验证模块，自动分解复杂医学查询并生成结构化报告，解决异构医疗数据检索中的推理漂移问题。

Comments 5 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted to IJCAI-ECAI 2026 Demo Track. Project website: https://www.deepmedsearch.cloud. Demo video: https://youtu.be/4U4aok8yLpk

AI Snitches Get Glitches: Towards Evading Agentic Surveillance

AI告密者出故障：走向规避智能体监控

Hyejun Jeong, Dzung Pham, Amir Houmansadr, Eugene Bagdasarian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出智能体监控问题，创建SurveilBench数据集评估模型监控能力，并开发三种规避技术（隐藏、欺骗、诱导过度升级）以保护用户。

Comments The code and Demo are available at https://aisec.cs.umass.edu/demo/ai-snitches-get-stitches/

Infrastructure for the Agentic Web: Gap Analysis and Architecture from the Agentverse Platform

代理网络的基础设施：来自Agentverse平台的差距分析与架构

Robin Dey, Panyanon Viradecha

机构 * OpenHub Research（开放 hub 研究） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过实证审计Agentverse平台，识别出8类62项缺失能力，提出七层代理云栈参考架构，并规划了从存储到经济原语的五条关键演进路径，为2030年实现Web4代理云提供技术路线。

Comments 28 pages, 11 tables, 1 figure. Preprint, not peer-reviewed

Runtime Compliance Verification for AI Agents

AI代理的运行时合规性验证

Nafiseh Kahani, Masoud Barati, Diana Addae

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出C-Trace框架，通过运行时监控和形式化策略谓词，确保AI代理在工具调用和对话中遵守GDPR规则，将攻击成功率降至12%以下。

ToolGrad: Efficient Tool-use Dataset Generation with Textual "Gradients"

ToolGrad：利用文本“梯度”高效生成工具使用数据集

Zhongyi Zhou, Kohei Uehara, Haoyu Zhang, Jingtao Zhou, Lin Gu, Ruofei Du, Zheng Xu, Tatsuya Harada

机构 * Google（谷歌） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本学术振兴会AIP） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ToolGrad框架，通过文本“梯度”引导的迭代过程先构建有效工具使用链再合成用户查询，实现低成本、高成功率的数据生成，训练模型性能超越基线。

Comments ACL 2026 Findings. Source code: https://github.com/zhongyi-zhou/toolgrad

A Modular Reference Architecture for MCP-Servers Enabling Agentic BIM Interaction

一种模块化参考架构用于MCP服务器，以实现代理BIM交互

Tobias Heimig-Elschner, Changyu Du, Anna Scheuvens, André Borrmann, Jakob Beetz

机构 * Chair of Design Computation, RWTH Aachen University（设计计算系，亚琛工业大学） ； Chair of Computing in Civil and Building Engineering, Technical University of Munich（土木与建筑工程计算系，慕尼黑技术大学） ； Federal Institute for Research on Building, Urban Affairs and Spatial Development (BBSR)（建筑、都市事务和空间发展研究院） ； TUM Georg Nemetschek Institute（慕尼黑技术大学Georg Nemetschek研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种模块化参考架构，通过解耦MCP接口与特定BIM-API，实现API无关、隔离且可重复的BIM代理交互，提升重用性和研究系统性。

Comments Accepted at the GNI Symposium on Artificial Intelligence for the Built World (Technical University of Munich, May 18--20, 2026)

Bridging the Agent-World Gap: Text World Models for LLM-based Agents

弥合智能体-世界鸿沟：面向基于LLM的智能体的文本世界模型

Yixia Li, Hongru Wang, Peng Lai, Zhiwen Ruan, He Zhu, Youxin Zhu, Ganlong Zhao, Minda Hu, Yun Chen, Sibei Yang, Peng Li, Jeff Z. Pan, Jia Pan, Guanhua Chen, Yang Liu, Guanbin Li

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统综述了面向基于LLM的智能体的文本世界模型，围绕形式化框架和智能体生命周期，涵盖基础定义、构建范式、应用（训练时经验合成与推理时规划、验证、适应）及评估，旨在整合该领域并明确设计空间与开放挑战。

Comments Code: https://github.com/sustech-nlp/awesome-text-world-models

Learning When Not to Act: Mitigating Tool Abuse in Agentic Reinforcement Learning

学习何时不行动：缓解智能体强化学习中的工具滥用

Liuji Chen, Dianxing Tang, Xing Shi, Dingshuo Chen, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（NLPR，自动化研究所，中国科学院） ； ByteDance（字节跳动） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EAPO框架，通过引入无工具轨迹、难度感知奖励塑造和置信度感知令牌重加权，在数学和知识密集型推理任务中减少工具滥用，同时提升准确率-效率权衡。

Comments Under review

AsyncTool: Evaluating the Asynchronous Function Calling Capability under Multi-Task Scenarios

AsyncTool: 多任务场景下异步函数调用能力的评估

Kou Shi, Ziao Zhang, Shiting Huang, Avery Nie, Zhen Fang, Qiuchen Wang, Lin Chen, Huaian Chen, Zehui Chen, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title)；agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 提出AsyncTool基准，通过模拟工具响应延迟的多任务环境，评估基于大语言模型的智能体在异步工具调用中的任务协调与效率。

Comments https://github.com/StoKou/repo-asynctool

Agentic Model Checking

代理模型检查

Youcheng Sun, Jiawen Liu, Daniel Kroening, Jason Xue

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出了一种代理模型检查方法，结合LLM代理与受限模型检查后端，通过代理提出任务并由求解器验证，以解决LLM生成系统代码的验证难题，包括规范缺失和安全合同隐式编码的问题。

Mix-Quant: Quantized Prefilling, Precise Decoding for Agentic LLMs

Mix-Quant: 量化预填，精准解码用于代理大语言模型

Haiquan Lu, Zigeng Chen, Gongfan Fang, Xinyin Ma, Xinchao Wang

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

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Mix-Quant，一种简单有效的阶段感知量化框架，用于加速代理大语言模型的推理。通过在预填阶段应用高吞吐量NVFP4量化，同时保留BF16精度用于解码，从而在保持任务性能的同时显著提高效率，实现预填阶段高达3倍的速度提升。

Model-Adaptive Tool Necessity Reveals the Knowing-Doing Gap in LLM Tool Use

模型适应性工具必要性揭示了大语言模型工具使用中的知行差距

Yize Cheng, Chenrui Fan, Mahdi JafariRaviz, Keivan Rezaei, Soheil Feizi

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学College Park分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了大语言模型在使用外部工具时的必要性问题，提出了一种基于模型自身性能的适应性工具必要性定义，并通过四个模型在算术和事实性问答数据集上的比较，发现工具必要性与实际调用行为之间存在显著的不匹配，揭示了LLM工具使用中的知行差距。

Agentic Design of Compositional Descriptors via Autoresearch for Materials Science Applications

通过Autoresearch进行组合描述符的代理设计用于材料科学应用

Matteo Cobelli, Stefano Sanvito

机构 * School of Physics（物理系） ； CRANN Institute, Trinity College, Dublin 2, Dublin, Ireland（CRANN研究所，三一学院，都柏林2号，都柏林，爱尔兰） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文通过Autoresearch框架设计输入描述符，利用大语言模型生成化学化合物的组合描述符，并通过随机森林工作流评估，提升了材料性质预测的性能。

Hunt Globally: Wide Search AI Agents for Drug Asset Scouting in Investing, Business Development, and Competitive Intelligence

全球搜索：面向药物资产勘探的宽搜索AI代理，用于投资、业务开发和竞争情报

Vlad Vinogradov, Alisa Vinogradova, Luba Greenwood, Ilya Yasny, Dmitry Kobyzev, Shoman Kasbekar, Kong Nguyen, Dmitrii Radkevich, Roman Doronin, Andrey Doronichev

机构 * Bioptic 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于树结构的自学习Bioptic代理，用于在多语言、异构数据源中实现高召回率的药物资产勘探，通过构建多代理流水线和基准测试，验证了其在非美国中心雷达数据中的完整性和准确性。

AI CFD Scientist: Toward Open-Ended Computational Fluid Dynamics Discovery with Physics-Aware AI Agents

AI CFD科学家：借助物理感知AI代理实现开放式计算流体力学发现

Nithin Somasekharan, Rabi Pathak, Manushri Dhanakoti, Tingwen Zhang, Ling Yue, Andy Zhu, Shaowu Pan

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agent(abstract,abstract_cn)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI CFD科学家，通过结合文献引导的构思、验证执行、基于视觉的物理验证、源代码修改和图基写作，实现计算流体力学的开放式发现。

Comments 9 main pages and rest in appendix

When Agents Overtrust Environmental Evidence: An Extensible Agentic Framework for Benchmarking Evidence-Grounding Defects in LLM Agents

当智能体过度信任环境证据：一个可扩展的智能体框架，用于基准测试LLM智能体中的证据 grounding 缺陷

Strick Sheng, Ziyue Wang, Liyi Zhou

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EnvTrustBench框架，用于评估智能体在环境证据过时、错误或恶意时的可靠性问题，通过生成多个任务场景并验证结果，揭示证据 grounding 是智能体可靠性的重要挑战。

ADKO: Agentic Decentralized Knowledge Optimization

ADKO：群体性去中心化知识优化

Lucas Nerone Rillo, Zhanhong Jiang, Nastaran Saadati, Aditya Balu, Baskar Ganapathysubramanian, Chinmay Hegde, Soumik Sarkar

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ADKO框架通过去中心化方法实现高效黑盒优化，结合高斯过程、语言模型和压缩技术，在隐私保护和异质目标处理方面取得突破。

Comments 31 pages

Switchcraft: AI Model Router for Agentic Tool Calling

Switchcraft：面向代理工具调用的AI模型路由

Sharad Agarwal, Pooria Namyar, Alec Wolman, Rahul Ambavat, Ankur Gupta, Qizheng Zhang

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Stanford（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Switchcraft是首个面向代理工具调用优化的模型路由系统，通过选择成本最低且正确的模型，降低推理成本达84%，同时保持准确率与最佳单个模型相当。

Characterizing Faults in Agentic AI: A Taxonomy of Types, Symptoms, and Root Causes

代理AI中的故障特征化：故障类型、症状和根本原因的分类

Mehil B Shah, Mohammad Mehdi Morovati, Mohammad Masudur Rahman, Foutse Khomh

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过实证研究，提出代理AI系统故障的分类体系，涵盖34种故障类型，揭示其在结构化输出解释、工具调用、运行时执行和异常处理中的表现，以及数据模式不匹配、依赖漂移等根本原因。

TADI: Tool-Augmented Drilling Intelligence via Agentic LLM Orchestration over Heterogeneous Wellsite Data

TADI：通过异构钻井现场数据的代理LLM编排实现工具增强的钻井智能

Rong Lu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；function calling(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TADI通过代理LLM编排整合钻井数据，实现证据驱动的分析智能，展示了领域专用工具设计对分析质量的关键作用。

From CRUD to Autonomous Agents: Formal Validation and Zero-Trust Security for Semantic Gateways in AI-Native Enterprise Systems

从CRUD到自主代理：面向AI原生企业系统的语义网关的正式验证与零信任安全

Ignacio Peyrano

机构 * Universidad Austral（乌尔苏拉大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于模型上下文协议的语义网关，通过正式验证和实证评估，解决了AI原生系统中自主代理的安全验证问题，采用零信任安全模型和语义模糊化技术，实现了对动态状态转换系统的安全审计。

Comments 25 pages, 4 figures, 4 tables. Open-source proof-of-concept (47 automated tests, deterministic semantic fuzzer) available at https://github.com/PeyranoDev/semantic-gateway-poc

A Reference Architecture for Agentic Hybrid Retrieval in Dataset Search

面向数据集搜索的代理混合检索参考架构

Riccardo Terrenzi, Phongsakon Mark Konrad, Tim Lukas Adam, Serkan Ayvaz

机构 * Centre for Industrial Software University of Southern Denmark（工业软件中心 欧洲南部大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合BM25和嵌入检索的代理混合检索架构，通过LLM代理规划查询并融合RRF算法，引入元数据增强减少语义偏差，分析单代理与多代理架构的权衡。

Comments 7 pages, 3 figures, accepted at SAML 2026