AI Agent

Why Do LLM-based Web Agents Fail? A Hierarchical Planning Perspective

为什么基于大语言模型的网络代理会失败？一种分层规划视角

Mohamed Aghzal, Gregory J. Stein, Ziyu Yao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文从分层规划角度分析了LLM网络代理失败原因，发现低层执行是主要瓶颈，改进感知接地和自适应控制对实现人类可靠性至关重要。

Comments Accepted to The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2026

Agentic clinical reasoning over longitudinal myeloma records: a retrospective evaluation against expert consensus

基于纵向骨髓瘤记录的代理临床推理：一项回顾性评估与专家共识的对比

Johannes Moll, Jannik Lübberstedt, Christoph Nuernbergk, Jacob Stroh, Luisa Mertens, Anna Purcarea, Christopher Zirn, Zeineb Benchaaben, Fabian Drexel, Hartmut Häntze, Anirudh Narayanan, Friedrich Puttkammer, Andrei Zhukov, Jacqueline Lammert, Sebastian Ziegelmayer, Markus Graf, Marion Högner, Marcus Makowski, Florian Bassermann, Lisa C. Adams, Jiazhen Pan, Daniel Rueckert, Krischan Braitsch, Keno K. Bressem

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital（人工智能在医疗与健康中的研究所，慕尼黑技术大学（TUM）及慕尼黑技术大学医院） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich（诊断与介入放射科，莱茵河右岸医院，慕尼黑技术大学医院，医学与健康学院，慕尼黑技术大学） ； Department of Cardiovascular Radiology and Nuclear Medicine, German Heart Center, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich（心血管放射学与核医学科，德国心脏中心，慕尼黑技术大学医院，医学与健康学院，慕尼黑技术大学） ； Department of Medicine III, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich（第三医学部，莱茵河右岸医院，慕尼黑技术大学医院，医学与健康学院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估了代理推理系统在骨髓瘤长期记录中的表现，发现其在复杂问题和长记录中优于传统方法，但需进一步验证以确保临床应用的安全性。

Discovering Agentic Safety Specifications from 1-Bit Danger Signals

从1位危险信号中发现代理安全规范

Víctor Gallego

机构 * Komorebi AI 纠错

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

AI总结 本文提出EPO-Safe框架，通过经验优化使LLM在仅接收二进制危险信号的情况下发现安全规范，展示LLM能在贫乏信号中进行安全推理，并验证了安全反思需配合专用安全通道以避免奖励黑客问题。

Comments Accepted to the Adaptive and Learning Agents Workshop (ALA 2026) @ AAMAS 2026. Code is available at github.com/vicgalle/experiential-prompt-optimization-safe

Journal ref Proc. of the Adaptive and Learning Agents Workshop (ALA 2026) @ AAMAS 2026

Planning Under Observation Mismatch for Traffic Signal Control via Adaptive Modular World Models

基于观测不匹配的交通信号控制的适应性模块化世界模型规划

Zherui Huang, Yicheng Liu, Chumeng Liang, Guanjie Zheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出适应性模块化模型，用于解决观测不匹配下的交通信号控制问题，通过模块化规划架构提升性能和数据效率。

Comments Accepted by ICAPS 2026

Planning Beyond Text: Graph-based Reasoning for Complex Narrative Generation

超越文本的规划：基于图的复杂叙事生成推理

Hanwen Gu, Chao Guo, Junle Wang, Wenda Xie, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent Turing Lab（腾讯人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出PLOTTER框架，通过结构图进行叙事规划，提升LLM在复杂叙事生成中的长上下文推理能力。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Taint-Style Vulnerability Detection and Confirmation for Node.js Packages Using LLM Agent Reasoning

基于LLM代理推理的Node.js包污点式漏洞检测与验证

Ronghao Ni, Mihai Christodorescu, Limin Jia

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出LLMVD.js，通过LLM代理实现Node.js包的污点式漏洞检测与验证，有效率达84%，优于传统方法，无需注解或报告。

Comments 19 pages, 6 figures

Characterizing AlphaEarth Embedding Geometry for Agentic Environmental Reasoning

表征AlphaEarth嵌入几何用于代理环境推理

Mashrekur Rahman, Samuel J. Barrett, Christina Last

机构 * Dartmouth Libraries（达特茅斯图书馆） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 本文研究AlphaEarth嵌入几何结构，开发代理系统用于环境推理，发现其非欧几里得特性及检索优于线性方法。

Using large language models for embodied planning introduces systematic safety risks

使用大型语言模型进行具身规划引入了系统性的安全风险

Tao Zhang, Kaixian Qu, Zhibin Li, Jiajun Wu, Marco Hutter, Manling Li, Fan Shi

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northwestern University（西北大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究评估了大型语言模型在机器人规划中的安全性，发现即使规划能力高，安全风险仍显著存在，揭示了规划能力与安全意识之间的乘法关系。

Comments Project page: https://despite-safety.github.io/

Retrieval as Generation: A Unified Framework with Self-Triggered Information Planning

检索即生成：一个统一框架与自触发信息规划

Bo Li, Mingda Wang, Gexiang Fang, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（软件工程国家工程研究中心，北京大学） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Health Sciences and Biomedical Engineering, Hebei University of Technology（河北工业大学健康科学与生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 GRIP框架通过生成引导检索与信息规划，实现检索与推理的紧密耦合，支持动态多步推理，实验表明其在问答基准上优于RAG基线并接近GPT-4o。

Comments Github: https://github.com/WisdomShell/GRIP HuggingFace:https://huggingface.co/collections/WisdomShell/grip

Journal ref ACL2026, Main Conference

The Global Neural World Model: Spatially Grounded Discrete Topologies for Action-Conditioned Planning

全局神经世界模型：用于动作条件规划的空间接地离散拓扑

Noureddine Kermiche

机构 * Western Digital Corporation（西部数据公司） 纠错

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

AI总结 本文提出全局神经世界模型，通过平衡的连续熵约束实现拓扑量化，采用连续动作条件联合嵌入预测架构，将环境映射到离散2D网格，防止流形漂移，通过最大熵探索学习通用过渡动态。

Comments 12 pages, 8 figures

Scalable Multi-Task Learning through Spiking Neural Networks with Adaptive Task-Switching Policy for Intelligent Autonomous Agents

通过具有自适应任务切换策略的脉冲神经网络实现可扩展的多任务学习用于智能自主代理

Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Avaneesh Devkota, Muhammad Shafique

机构 * eBRAIN Lab, New York University (NYU) Abu Dhabi（eBRAIN实验室，纽约大学（NYU）阿布扎比分校） 纠错

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

AI总结 本文提出SwitchMT方法，通过自适应任务切换策略和深度脉冲Q网络实现高效的多任务学习，提升自主代理在多个Atari游戏中表现。

Comments Accepted at the 63rd ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), July 26-29, 2026 in Long Beach, CA, USA. [Codes: https://github.com/rachmadvwp/SwitchMT]

Learning to Plan, Planning to Learn: Adaptive Hierarchical RL-MPC for Sample-Efficient Decision Making

学习与规划：自适应分层RL-MPC用于样本高效决策

Toshiaki Hori, Jonathan DeCastro, Deepak Gopinath, Avinash Balachandran, Guy Rosman

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） ； Learning to Plan, Planning to Learn: Adaptive Hierarchical RL-MPC for Sample-Efficient Decision Making（学习规划，规划学习：自适应分层RL-MPC用于样本高效决策） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种融合强化学习和MPC规划的分层方法，通过自适应聚合MPPI样本提升策略鲁棒性，实现在复杂规划问题中提高样本效率和任务成功率。

Comments 27 pages, 10 figures, 8th Annual Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC)

Golden Handcuffs make safer AI agents

黄金手铐使AI代理更安全

Aram Ebtekar, Michael K. Cohen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了一种贝叶斯缓解方法，通过扩展代理的主观奖励范围以包含大负值，从而在一般环境中提高安全性。设计了一种简单的覆盖机制，当预测值低于固定阈值时，将控制权交给安全导师。证明了该代理在能力与安全方面的双重属性。

Comments 26 pages, preliminary version

Latent Planning Emerges with Scale

在规模下显现的潜在规划

Michael Hanna, Emmanuel Ameisen

机构 * ILLC, University of Amsterdam（伊拉斯姆斯自由大学，阿姆斯特丹大学） ； Anthropic 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM在简单规划任务中潜在规划能力随规模增加而增强的现象，发现模型能通过内部表示生成未来词并影响上下文，但复杂任务如押韵对句中规划能力有限。

Comments ICLR 2026

OOWM: Structuring Embodied Reasoning and Planning via Object-Oriented Programmatic World Modeling

OOWM: 通过面向对象的程序化世界建模结构化具身推理与规划

Hongyu Chen, Liang Lin, Guangrun Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

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

AI总结 OOWM通过软件工程形式化方法构建具身推理框架，利用UML类图和活动图实现环境状态与控制策略的显式建模，结合监督微调与分组相对策略优化提升规划效果。

Iterative Formalization and Planning in Partially Observable Environments

迭代形式化与在部分可观测环境中的规划

Liancheng Gong, Wang Zhu, Jesse Thomason, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PDDLego框架，通过将环境和目标分解为完全可观测的片段，实现迭代形式化、规划、扩展和优化，提升在部分可观测环境中的规划成功率和鲁棒性。

Comments In Findings of ACL 2026

ACT: Agentic Classification Tree

ACT：代理分类树

Vincent Grari, Tim Arni, Thibault Laugel, Sylvain Lamprier, James Zou, Marcin Detyniecki

机构 * AXA AI Research（AXA人工智能研究） ； Stanford University（斯坦福大学） ； EPFL, Lausanne, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院） ； Polish Academy of Sciences, IBS PAN, Warsaw, Poland（波兰科学院计算机科学研究所） 纠错

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

AI总结 ACT通过将决策树扩展到非结构化输入，利用自然语言问题和LLM反馈提升透明度和可解释性，实验证明其在文本基准上优于基于提示的方法。

Comments 25 pages, 8 figures

Analysis of Optimality of Large Language Models on Planning Problems

大型语言模型在规划问题中的最优性分析

Bernd Bohnet, Michael C. Mozer, Kevin Swersky, Wil Cunningham, Aaron Parisi, Kathleen Kenealy, Noah Fiedel

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在规划问题中的最优性，通过Blocksworld领域和Path-Star图任务，发现增强推理的LLM在复杂多目标配置中显著优于传统规划器，且能精确跟踪理论最优限。

AutoVerifier: An Agentic Automated Verification Framework Using Large Language Models

AutoVerifier：基于大语言模型的代理自动化验证框架

Yuntao Du, Minh Dinh, Kaiyuan Zhang, Ninghui Li

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoVerifier框架，利用大语言模型自动化验证技术性声明，通过构建知识图谱实现六层递进验证，展示其在量子计算领域的应用效果。

Comments Winner of 2025-2026 Radiance Technologies Innovation Bowl

Differentiable Symbolic Planning: A Neural Architecture for Constraint Reasoning with Learned Feasibility

可微符号规划：一种用于具有学习可行性的约束推理的神经架构

Venkatakrishna Reddy Oruganti

机构 * Sithara Inc.（Sithara公司） 纠错

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

AI总结 本文提出可微符号规划（DSP），通过神经架构实现离散符号推理并保持全可微性，结合通用认知内核（UCK）在约束推理基准中取得高准确率。

Comments 12 pages, 4 figures, 7 tables

Preference Guided Iterated Pareto Referent Optimisation for Accessible Route Planning

基于偏好迭代帕累托参考优化的无障碍路线规划

Paolo Speziali, Arno De Greef, Mehrdad Asadi, Willem Röpke, Ann Nowé, Diederik M. Roijers

机构 * Gemeente Amsterdam（阿姆斯特丹市政府） 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PG-IPRO算法，通过用户反馈优化路线规划，提高交互直观性并提升计算效率

Contextual Graph Representations for Task-Driven 3D Perception and Planning

基于任务驱动的3D感知与规划的上下文图表示

Christopher Agia

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

AI总结 本文研究了现有具身AI环境在机器人任务规划与3D场景图交集中的适用性，构建了评估现有经典规划器的基准，并探索图神经网络在规划领域关系结构不变性中的应用。

Comments University of Toronto Undergraduate Thesis, 2021. 85 pages, 24 figures

Policy-Guided World Model Planning for Language-Conditioned Visual Navigation

基于策略引导的世界模型规划用于语言条件的视觉导航

Amirhosein Chahe, Lifeng Zhou

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PiJEPA框架，结合学习导航策略与潜在世界模型规划，通过微调Octo策略和冻结预训练视觉编码器，提升语言指导下的视觉导航准确性与指令遵循性。

Agentic Trust Coordination for Federated Learning through Adaptive Thresholding and Autonomous Decision Making in Sustainable and Resilient Industrial Networks

面向可持续和抗灾工业网络的联邦学习代理信任协调

Paul Shepherd, Tasos Dagiuklas, Bugra Alkan, Jonathan Rodriguez

机构 * London South Bank University（伦敦南岸大学） ； Instituto de Telecomunicações（电信研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量级代理信任协调方法，通过自适应阈值和自主决策提升联邦学习在可持续和抗灾工业网络中的可靠性。

Neural ODE and SDE Models for Adaptation and Planning in Model-Based Reinforcement Learning

神经ODE和SDE模型用于基于模型的强化学习中的适应与规划

Chao Han, Stefanos Ioannou, Luca Manneschi, T. J. Hayward, Michael Mangan, Aditya Gilra, Eleni Vasilaki

机构 * School of Computer Science, The University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学计算机科学学院，英国） ； Cancer Research UK National Biomarker Centre, The University of Manchester, UK（英国曼彻斯特大学癌症研究UK国家生物标志物中心） ； School of Chemical, Materials and Biological Engineering, The University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学化学、材料和生物工程学院，英国） ； Machine Learning group, Centrum Wiskunde & Informatica, Amsterdam, Netherlands（荷兰阿姆斯特丹Centrum Wiskunde & Informatica机器学习组） ； Institute for Ecological Economics, Vienna University of Economics and Business, Austria（奥地利维也纳经济与商业大学生态经济研究所） 纠错

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

AI总结 本文利用神经ODE和SDE建模随机动力学，通过实验展示SDE在复杂场景中提升策略样本效率的效果，并引入隐式SDE模型应对部分可观测性问题。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (10/2025)

LongCat-Flash-Prover: Advancing Native Formal Reasoning via Agentic Tool-Integrated Reinforcement Learning

LongCat-Flash-Prover：通过集成工具的强化学习推进原生形式推理

Jianing Wang, Jianfei Zhang, Qi Guo, Linsen Guo, Rumei Li, Chao Zhang, Chong Peng, Cunguang Wang, Dengchang Zhao, Jiarong Shi, Jingang Wang, Liulin Feng, Mengxia Shen, Qi Li, Shengnan An, Shun Wang, Wei Shi, Xiangyu Xi, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Yi Lu, Yunke Zhao, Zhengyu Chen, Zhimin Lin, Wei Wang, Peng Pei, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出LongCat-Flash-Prover，一个5600亿参数的混合专家模型，通过集成工具的强化学习提升Lean4中的原生形式推理能力，实现了自动形式化、草图生成和证明三大能力，并通过混合专家迭代框架和分层重要性采样策略提升训练效率。

Comments 43 pages, 5 figures

Improved Generalized Planning with LLMs through Strategy Refinement and Reflection

通过策略细化与反思改进基于LLM的通用规划

Katharina Stein, Nils Hodel, Daniel Fišer, Jörg Hoffmann, Michael Katz, Alexander Koller

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

AI总结 本文提出通过生成伪代码并自动调试，结合反思步骤提升LLM生成的通用规划质量，实验显示改进后配置在17个基准领域达到82%的平均覆盖率。

Lightweight Adaptation for LLM-based Technical Service Agent: Latent Logic Augmentation and Robust Noise Reduction

轻量级适应用于基于LLM的技术服务代理：潜在逻辑增强与鲁棒噪声消除

Yi Yu, Junzhuo Ma, Chenghuang Shen, Xingyan Liu, Jing Gu, Hangyi Sun, Guangquan Hu, Jianfeng Liu, Weiting Liu, Mingyue Pu, Yu Wang, Zhengdong Xiao, Rui Xie, Longjiu Luo, Qianrong Wang, Gurong Cui, Honglin Qiao, Wenlian Lu

机构 * School of Mathematics and Sciences, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数学科学学院，上海，中国） ； Shanghai Center for Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学上海数学中心，上海，中国） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Shanghai, China（脑启发式智能科学技术研究院，复旦大学，上海，中国） ； Center for Applied Mathematics & Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics, Fudan University, Shanghai, China（应用数学中心及上海当代应用数学重点实验室，复旦大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级适应框架，通过潜在逻辑增强和鲁棒噪声消除提升技术服务代理的稳定性和性能，同时采用混合奖励机制降低训练成本。

Simulation to Rules: A Dual-VLM Framework for Formal Visual Planning

模拟到规则：一个双VLM框架用于正式视觉规划

Yilun Hao, Yongchao Chen, Chuchu Fan, Yang Zhang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出VLMFP框架，结合SimVLM和GenVLM实现自动生成PDDL问题和领域文件，提升视觉规划的精确性和泛化能力。

Comments 40 pages, 6 figures, 13 tables

"I'm Not Reading All of That": Understanding Software Engineers' Level of Cognitive Engagement with Agentic Coding Assistants

我并非在读取所有内容：理解软件工程师对代理编码助手的认知参与度

Carlos Rafael Catalan, Lheane Marie Dizon, Patricia Nicole Monderin, Emily Kuang

机构 * York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨软件工程师在使用代理编码助手时的认知参与度变化，指出当前设计缺乏反思和验证机制，提出通过更丰富的交互方式和认知强制机制来提升深度思考。

Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables, published and presented in CHI 2026 Workshop on Tools for Thought