AI Agent

Rule-Compliant Visual Spatial Planning for Multimodal Large Language Models

面向多模态大语言模型的符合规则的视觉空间规划

Yu Chen, Ting Lei, Yaoyi Li, Jia Cai, Zhecen Wu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd（银湾智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的规则遵循空间规划问题，构建了RuleMaze基准，提出语言-逻辑-函数混合方法和解耦多模态规划（DMP），提升了规则遵循度与规划成功率。

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。

ORBITER: Conflict-Aware Decision-Making for Agentic Last-Mile Delivery

ORBITER：面向智能体的最后一公里配送的冲突感知决策方法

Mingzhao Li, Chenxi Liu, Yan Zhao, Hao Miao

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

AI总结 本文针对最后一公里配送决策的可解释性与可靠性问题，提出ORBITER框架，结合LLM与结构化决策机制，在四城市数据上较最优基线平均提升9.2%，验证了方法的有效性。

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, Jimmy 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%。

Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory

不要放弃BATON：通过智能体子任务探索和感知转换的记忆实现长程机器人操作

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对长程机器人操作的误差累积与子任务转换问题，提出BATON方法，通过子任务探索与感知转换记忆，在RoboMemArena基准上提升任务成功率11.6%、累计成功率14.9%。

Contrastive Energy Fields for Inference-Time Procedure Planning in Instructional Videos

用于教学视频中推理时流程规划的对比能量场（CEFITO）

Mohamed Afham, Christoph Reich, Oliver Hahn, Daniel Cremers, Stefan Roth

机构 * TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； TU 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

AI总结 针对现有流程规划方法缺乏任务逻辑约束的问题，提出CEFITO方法，将流程规划构建为任务约束优化问题，在两个基准上取得最先进准确率。

Comments To appear at GCPR 2026 (oral paper). Project page: https://visinf.github.io/cefito

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

Governance at the Boundary: How Agent Decomposition Degrades Policy Compliance

边界处的治理：智能体分解如何降低政策合规性

Bowen Li, Guojun Wang

机构 * LinkedIn（领英） ； Uber（优步） 纠错

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

AI总结 该研究推出金融智能体可治理性基准Fiducia-bench，发现智能体分解会降低政策合规性，且弱化程度与模型能力相关，相关资源均开源。

Comments 8 pages, 3 tables, 1 figure. Preprint

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

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

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

SkillCommit: Evolving Agent Skills through Behaviorally Validated Scope Expansion

SkillCommit：通过行为验证的范围扩展实现智能体技能演化

Yu He, Weikai Yang

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

AI总结 本研究提出SkillCommit框架，通过保留经验的验证行为、抽象相关技能，在RuleArena等数据集上提升智能体性能，且所学技能可跨模型迁移。

SheetCompass: Hierarchical Relation Graphs for Agentic Spreadsheet Reasoning

SheetCompass：面向智能体电子表格推理的分层关系图

Panjing He, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Li Li, Xiaohan Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM处理电子表格时丢失多维结构语义的问题，提出SheetCompass框架，通过显式建模表内外结构关系并结合内存机制，提升智能体对复杂工作簿的推理能力。

ScienceFlow: A long-horizon agent for ML research, scientific discovery and beyond

ScienceFlow：面向机器学习研究、科学发现及更广泛领域的长时智能体

Mingming Zhao, Jiqian Dong, Kangping Xu, Zadid Hasan, Chengrui Fan, Shan Jiang, Shuai Mao, Ting Lingya, Linyi Zou, Tailin Zhou, Yun Hin Chan, Wenkai Zhang, Zhanhong Zhou, Guowei Huang, Hongliang Li, Wenjing Cun, Zhitang Chen, Mingxuan Yuan, Yanhui Geng

机构 * Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 ScienceFlow是一款端到端自主研究智能体框架，通过ESTRA机制与证据感知执行控制器实现长时研究的状态管理与资源分配，在24小时预算内的MLE-bench基准测试中取得70.22%的Any-Medal最优分数，为长时自主研究提供了有效方案。

Envs-FORGE: Frontier-Optimized Reward-Grounded Environment Synthesis for Agent RL

Envs-FORGE：面向智能体强化学习的前沿优化、奖励驱动的环境合成方法

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Zhichao Shi, Hao Zhou, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

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

AI总结 Envs-FORGE是面向智能体RL的奖励驱动环境合成方法，通过MILP选动作生成训练环境，在多模型及数据集上显著提升Pass@1等指标。

Comments 19 pages, 5 figures

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM：通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM，通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分，在多个机器人与导航任务上实现性能提升，验证了轨迹级信息的互补作用。

MedClaw: Heuristic Agent Harness for Long-Horizon Surgical Video Reasoning

MedClaw：用于长程手术视频推理的启发式智能体框架

Yingying Fan, Penghui Du, Leyan Zhu, Runze He, Zimeng Wu, Yuxuan Zhang, Liang Chen, Jiahao Xie, Jiangtang Wang, Shuai Shao, Anchao Yang, Yutong Bai, Yan Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京天坛医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedClaw智能体框架，通过分离推理与感知、启发式技能蒸馏循环，在仅需约100个标注示例的情况下，于自建及公开手术视频基准MedClawBench上，显著优于现有一次性VLM和通用视频智能体。

Diagnosis Before Recovery: Turning Agent Failures into Selective Self-Correction

修复前诊断：将智能体故障转化为选择性自修正

Pan Wang, Yihao Hu, Hang Wang, Zirui Lv, Xin Zhang, Jianshe Li, Jiang-Ming Yang, Wei Wu, Yongqi Tong

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

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

AI总结 本研究提出诊断引导的修复框架DARC，通过先诊断故障类型再进行选择性自修正，在ALFWorld等三个任务场景中提升了智能体平均任务性能并减少资源消耗，为缺乏类编译器反馈的领域构建可靠智能体提供了实用路径。

HUGIN: Enhancing Vision-Language Planning for Autonomous Logistics Sorting

HUGIN：增强自主物流分拣的视觉-语言规划能力

Xikai Sun, Cangtian Zhou, Kebin Liu, Ke Ma, Xu Wang, Zaishu Chen, Haotian Wang, Li Liu, Yunhao Liu

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

AI总结 针对自主物流分拣的联合多场景理解挑战，提出HUGIN训练框架，构建SortingBench基准，在多VLMs上性能提升，验证了方法有效性与实际可行性。

Glance, Scrutinize, and Think: Advancing Video Anomaly Detection from Training-Free to Agentic Reasoning

扫视、审视与思考：将视频异常检测从无训练推进到智能体推理

Shibo Gao, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang, Linlin Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频异常检测的“何时-何事”脱节问题，提出无训练框架GtS及工具增强型智能体方法，扩展基准并引入联合评估指标，实现了更高的异常检测准确性与推理速度。

Comments 34 pages, 8 figures, 8 tables. Journal extension of our AAAI 2026 paper (arXiv:2507.21507)

MESA:Task-Adaptive Multi-Structure Evidence Selection for Long-Horizon Agent Memory

MESA：面向长视野智能体记忆的任务自适应多结构证据选择

Beidi Zhao, Yaoqi Chen, Yuru Feng, Menghao Li, Qianxi Zhang, Baotong Lu, Jianan Lu, Zhirui Wang, Xinjiang Wang, Shusen Xu, Zengzhong Li, Xiaoxiao Li, Qi Chen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 MESA是面向长视野智能体记忆的多结构证据选择框架，通过自适应选择融合互补记忆结构，在AMA-Bench上性能优于基线且减少了证据标记使用量。

Comments 18 pages, 5 figures

Energy-Structured Latent World Models with Neural Time Fields for Physically Constistent Open-World Motion Planning

用于物理一致性开放世界运动规划的能量结构化潜在世界模型与神经时间场

Yapeng Liu, Yuanzhao Zhai, Bo Ding, Huaimin Wang, Lin Wang

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

AI总结 针对开放世界运动规划的物理一致性挑战，提出能量结构化潜在世界模型ELWM，结合物理条件神经时间场PC-NTF，显著提升了运动预测精度与导航成功率，降低了碰撞率与残差。

Comments 9 pages, 5 figures

Agentic Harnesses: LLM-Driven Verification Layers for Robot Autonomy

智能体 harness：面向机器人自主的大语言模型驱动验证层

Rohan Bhagra, Mahantesh Halapannavar, Uddhav Bhattarai

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 纠错

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

AI总结 针对机器人规划模型的安全与伦理风险，提出LLM驱动的验证层作为中间件管控计划，实现近85%的类别准确率、97%的对抗性攻击遏制率，为机器人自主提供可靠保障。

Comments 7 pages. Not yet finalized for conference submission

Legal Responsibilities Using Autonomous Agents For Artificial Intelligence

人工智能自主智能体的法律责任

Mark Burgess

机构 * ChiTek-i AS 纠错

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

AI总结 该研究针对AI智能体脱离管控引发的法律责任问题，采用承诺理论的下游原则提出系统性解决方法，可将责任扩展至AI智能体，并通过政策限制其行动自由。

GraphThink: Graph-Enhanced LLM Thinking for Long-Horizon Embodied Task Planning

GraphThink：用于长视距具身任务规划的图增强大语言模型思维

Chen Li, Sijie Cheng, Yuelin Zhang, Junxi Li, Maozhi Huang, Yang Liu, Wenbing Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 GraphThink框架结合任务图与场景图，通过上下文提示、迭代优化、GRPO奖励设计及事件驱动重规划，在ALFRED基准上实现最优性能，具强泛化能力。

Toward CT-Equivalent Image Quality in Low-Dose Radiotherapy Planning: Conditional Diffusion-Based CBCT-to-CT Synthesis and the Impact of CBCT Input Representation

实现与CT相当的低剂量放疗计划图像质量：基于条件扩散的CBCT到CT合成及CBCT输入表示的影响

Alzahra Altalib, Chunhui Li, Christopher Hamill Taylor, Sankar Pillai, Alessandro Perelli

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

AI总结 本研究开发基于条件DDPM的CBCT到CT合成框架，探究CBCT输入表示对合成性能的影响，旨在实现低剂量放疗中与CT相当的图像质量。

Comments 9 pages, 6 figures, European Conference of Radiology (ECR) 2026

Strategy-first synthesis planning for complex natural products

复杂天然产物的优先策略合成规划

Daniel Armstrong, Xuan-Vu Nguyen, Octavian Susanu, Gabriel Gibberd, Théo A. Neukomm, Taddäus Strunden, Dan Forster, Morgane Delattre, Shawn Teh, Clément Rols, John Federice, Hayden Leatherwood, M. Lavelle Barnes, Maarten R. Dobbelaere, Peter Wipf, Jon T. Njardarson, Jieping Zhu, Philippe Schwaller

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

AI总结 基于大语言模型的智能体框架SynthEx，可规划出传统算法无法实现的复杂天然产物合成路线，其关键步骤获化学家认可，相关路线数据库SynthAtlas已开放。

Toward a Causal Data Management Ecosystem for Decision Making and Agentic AI

面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统

Dazhuo Qiu, Yingli Zhou, Amedeo Pachera, Angela Bonifati, Andrea Mauri

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

AI总结 本文针对AI生态系统决策混杂问题，提出构建共享可查询的因果世界系统（CWS），为面向决策与智能体AI的因果数据管理生态系统提供支持。

Comments Accepted at ACM AI Leadership Summit 2026

How Much, Then Where: Credit-Conserving Action-to-Token Allocation for Multi-Turn Agent Reinforcement Learning

那么多少，然后在哪里：多轮智能体强化学习中保留信用的动作到令牌分配

Lichao Ma, Yang Sun, Shuaitao Zhao, Yangyi Fang, Cong Qin, Xiaoliang Fu, Yuhang Tian, Yuchen Wei, Junbo Zhu, Yang Wei, Lu Pan, Jiaye Lin

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

AI总结 本文提出FACTOR算法，通过分离动作级与令牌级信用分配，在多轮智能体强化学习的ALFWorld等环境中实现性能提升，且超参数可跨模型迁移。

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。

Journal ref COLM 2026

Vehicle routing problem using deep reinforcement learning - A case study about truck planning in the industry

基于深度强化学习的车辆路径问题——工业中卡车规划的案例研究

Siliang Lu, Dan Hu, Lili Wu

机构 * Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering（电子信息与电气工程学院） ； School of Computer Science, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文以工业卡车规划为案例，针对三个物流场景，提出基于深度强化学习的车辆路径优化方法，其优化后路径总成本较基线降低10%以上，还提出可将该算法推广至更多VRP变体。

The Horizon Gap: Planning, Memory, Execution, Training, and Evaluation for Long-Horizon LLM Agents

视界差距：长视界大语言模型智能体的规划、记忆、执行、训练与评估

Mingguang Chen, Licheng Wang, Bo Qu

机构 * DeepGrounding（深地研究机构） ； AlphaAvatar（阿尔法 Avatar 公司） 纠错

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

AI总结 本文提出长视界大语言模型智能体存在的视界差距，调研1547篇相关论文，厘清长视界等属性，分析领域应对措施并提出开放测量问题。

Comments 39 pages, 6 figures