AI Agent

ODYSSE: Episode-wise Policy Optimization for Personalized Agentic Reasoning

ODYSSE：用于个性化智能体推理的逐情节策略优化

Jiaqi Zhang, Tong Chen, Junliang Yu, Quoc Viet Hung Nguyen, Hongzhi Yin

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 研究个性化智能体推理问题，提出基于强化微调框架ODYSSE，核心方法是逐情节GRPO，通过情节级奖励机制等解决长动作跨度等问题，经实验验证其在个性化GUI推理任务中优于其他模型，有效提升个性化智能体推理能力。

VisualPatchWorld: Code World Models as Latent Structured Representations for Planning

视觉补丁世界：作为规划潜在结构化表示的代码世界模型

Jiaxin Bai, Jiaxuan Xiong

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在构建用于规划的代码世界模型。提出VisualPatchWorld方法，先选定性动力学形式，再拟合参数。实验表明其平均规划成功率69.0%，超基线23.5分，在多方面接近真实引擎成功率，为自动构建有用的代码世界模型提供实用途径。

AI's Capability in Assisting Scientific Research in Physics, Astrophysics, and Cosmology II: Project Planning and Proposal Evaluation

人工智能在协助物理、天体物理和宇宙学科学研究中的能力II：项目规划与提案评估

Jia Liu, Veena Krishnaraj, Kateryna Vovk, Kosuke Aizawa, Adrian E. Bayer, Linda Blot, Jessica Cowell, Suyog Garg, Jonathan Grée, Anamaria Hell, Ben Horowitz, Masaya Ichikawa, Kanyuni Iemoto, Keigo Kondo, Zacharie Lorsin, Kevin McCarthy, Jamie Robinson, Miguel Ruiz-Granda, Leander Thiele, Ievgen Vovk, Mingshen Zhou

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

AI总结 研究大语言模型在科学项目规划与提案评估中的作用，人类和三个当代模型生成计划，再由人类与前沿模型盲评，结果显示当前模型能产出类似人工的计划，但人工智能评审员更青睐人工智能生成的提案，部署时需谨慎。

Comments 16 pages, 4 figures

GeoDecider: An Evidence-Grounded Agent for Geological Interpretation via Deliberative Reasoning

GeoDecider：一种通过审慎推理进行地质解释的基于证据的智能体

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Jiahao Wang, Yitong Zhou, Qingyang Mao, Yimin Dou, Qi Liu, Shijin Wang, Enhong Chen

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

AI总结 针对地质解释任务中不同地下单元测井响应相似、准确解释依赖多因素且现有方法固定流程的问题，提出GeoDecider智能体，先数值预测，再对困难区间工具辅助推理，经构建证据概况等流程，实验证明其优于基线，凸显相关方法的价值。

Falsifiable Commitment Planning for Self-Correcting Web Agents

用于自我纠正网络代理的可证伪承诺规划

Guangyi Liu, Huan Zhao, Quanming Yao

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

AI总结 研究长期运行网络代理易偏离轨道问题，提出FCPAgent框架，将计划步骤表示为FCU，通过计划-测试-修复循环执行，经混合承诺测试模块和范围感知修复提高成功率，在WebArena上相比基线有显著提升。

Hybrid Advantage Estimation with Unified Critic for VLM Agentic Reinforcement Learning

用于视觉语言模型智能体强化学习的统一评论家混合优势估计

Wenxuan Zhang, Yuhui Wang, Donggang Jia, Xiaoqian Shen, Jian Ding, Ivan Viola, Jürgen Schmidhuber, Mohamed Elhoseiny

机构 * KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型智能体强化学习，提出HyGAE框架，用统一评论家估计值，推导混合优势联合优化令牌和轮次级目标，在多轮决策环境评估中平均成功率91%，比其他方法显著提升10%，证明混合优势解析形式对优化关键。

Comments Accepted by ECCV 2026

SEGRA: Structured Experience-Guided Graph Reasoning Agent for Gremlin Based Question Answering

SEGRA：用于基于Gremlin的问答的结构化经验引导图推理代理

Saiyue Lyu, Mariam Dundua, Vishaal Kapoor, Sarthak Ahuja, Neda Kordjazi, Evren Yortucboylu, Harsh Amin, Rebecca Steinert

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 针对企业文本到Gremlin问答难题，SEGRA引入经验引导代理，集成多种技术，包括意图路由、查询生成等。在企业IT支持基准测试中成绩出色，平均评判分数大幅提高，技能库还降低了成本，提升了企业图问答的准确性与效率。

Opti-Q: A Constraint-Based Optimization Framework for Multi-LLM Question Planning

Opti-Q：一种用于多语言模型问题规划的基于约束的优化框架

Aamir Hamid, Bharg Barot, Satvik Racharla, Tim Finin, Primal Pappachan, Roberto Yus

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Portland State University（波特兰州立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多语言模型预算部署难题，提出OPTI-Q框架。该框架将模型调用建模为执行DAG操作符，利用PERFDB估计质量和成本，经帕累托前沿搜索选计划，在指定预算下于MMLU-Pro和SimpleQA上提升QoA，实现更好的质量-资源权衡。

Sparse Evidence Can Suffice: Agentic Evidence Seeking for Multimodal Video Misinformation Detection

稀疏证据就足够了：用于多模态视频错误信息检测的智能证据搜索

Haochen Zhao, Yongxiu Xu, Xinkui Lin, Dong Xie, Jiarui Lu, Yuqi Qian, Yubin Wang, Hongbo Xu, Gaopeng Gou

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

AI总结 研究多模态视频错误信息检测，提出SIEVE框架，通过智能体探索多模态证据构建证据包，由验证器判断真实性。智能体经特殊训练，实验表明该框架性能优于基线，能提供可检查证据线索，提升检测透明度与可信度。

Parallel Swin Transformer-Enhanced 3D MRI-to-CT Synthesis for MRI-Only Radiotherapy Planning

并行Swin Transformer增强的3D MRI到CT合成用于仅MRI放疗规划

Zolnamar Dorjsembe, Hung-Yi Chen, Furen Xiao, Hsing-Kuo Pao

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

AI总结 本文提出并行Swin Transformer增强的Med2Transformer架构，通过结合卷积编码与双Swin Transformer分支，提高MRI到CT合成的图像质量和几何精度，实现仅MRI的放疗规划。

Comments This preprint has been accepted for publication in the proceedings of the IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2026). The final published version is available at https://doi.org/10.1109/ISBI61048.2026.11515734. The copyright for this work has been transferred to IEEE

Journal ref Proceedings of the 23rd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026

CLMASP: Coupling Large Language Models with Answer Set Programming for Robotic Task Planning

CLMASP：将大语言模型与答案集编程耦合用于机器人任务规划

Xinrui Lin, Yangfan Wu, Huanyu Yang, Yu Zhang, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出CLMASP方法，结合大语言模型和答案集编程，解决机器人任务规划中计划落地问题，实验显示其执行率显著提升。

Comments 9 pages, accepted to IJCAI 2025 Main Track

Planning to Hammer: Difficulty-Aware Decomposition for Automating Rocq Proofs

规划锤击：面向自动化Rocq证明的难度感知分解

Ning Zhang, Nongyu Di, Zenan Li, Yuan Yao, Xiaoxing Ma

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

AI总结 提出Quarry框架，通过LLM规划证明分解并利用难度模型排序子目标，结合CoqHammer自动证明，在Rocq基准测试中成功率提升7%-13%。

Comments 26 pages, 8 figures; submitted to OOPSLA 2026

Agent-Guided Relational Concept Discovery: Toward Interpretable Surgical Margin Assessment

代理引导的关系概念发现：迈向可解释的手术切缘评估

Nooshin Maghsoodi, Amoon Jamzad, Robert Policelli, Mohammad Farahmand, Dilakshan Srikanthan, Martin Kaufmann, Kevin Y. M. Ren, Shaila Merchant, Sonal Varma, Ross Walker, Doug McKay, John Rudan, Gabor Fichtinger, Parvin Mousavi

机构 * Queen’s University（女王大学） 纠错

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

AI总结 针对深度学习模型用于手术切缘评估时面临的泛化难及黑箱问题，提出代理引导的概念发现框架，直接从数据学习概念，经推理代理和知识图谱完善调整，在相关数据集和术中病例中提升了评估效果。

Comments This paper is accepted to MICCAI 2026, and this is the submission version, not the camera-ready version

Logical Regression for Planning with Axioms

基于公理的规划逻辑回归

Connor Little, Christian Muise

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

AI总结 研究含公理领域中动作的逻辑回归，提出近似方法，将条件限制在部分状态以避免公理重算。该方法可泛化部分状态，减少执行监控变量，增强执行监控在意外变化环境中的恢复能力。

SPORD: A Simulation-Propose-then-OR-Dispose Approach for Supply Chain Planning

SPORD：一种用于供应链规划的模拟-提出-然后-优化-处置方法

Jiayin He, Yutong Pan, Sen Yang, Ningxuan Kang, Yongzhi Qi, Jianshen Zhang, Wei Qi, Zuo-Jun Max Shen

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Engineering, UC Berkeley（加州大学伯克利分校工程学院） ； Faculty of Business and Economics, University of Hong Kong（香港大学经管学院） 纠错

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

AI总结 针对电商供应链规划中孤立项目及面临的难题，提出模拟-提出-然后-优化-处置方法（SPORD）及NetSim平台，通过解耦实现加速模拟与操作闭环，应用后提升服务质量、降低履约率并实现碳减排，推动模拟用于主动规划。

Explainability Framework for Policy-Aware Autonomous Agents

策略感知自主智能体的可解释性框架

Heather Merhout, Daniela Inclezan

机构 * Miami University（迈阿密大学） 纠错

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

AI总结 针对策略感知自主智能体，借鉴社会科学见解，用回答集编程语言结合Python实现可解释性框架，利用违反策略的惩罚创建对比性解释，并通过调查评估框架。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 515-528

SafeHarbor: Defining Precise Decision Boundaries via Hierarchical Memory-Augmented Guardrail for LLM Agent Safety

SafeHarbor：用于LLM智能体安全的分层记忆增强防护栏

Zhe Liu, Zonghao Ying, Wenxin Zhang, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang, Hao Peng

机构 * School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学网络安全学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； AI Security Lab, Beijing, China（360人工智能安全实验室） 纠错

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

AI总结 提出SafeHarbor框架，通过分层记忆系统和信息熵自进化机制，在保持高安全拒绝率的同时提升对良性请求的响应能力。

Comments Accepted by ICML 2026

FlyRoute: Self-Evolving Agent Profiling via Data Flywheel for Adaptive Task Routing

FlyRoute: 通过数据飞轮实现自进化代理配置以实现适应性任务路由

Rongjun Li, Ziyu Zhou, Yihang Wu

机构 * IT Innovation and Research Center, Huawei Technologies（华为技术有限公司信息技术创新与研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出FlyRoute，一种自进化配置框架，通过真实流量增长能力证据，提高适应性任务路由的性能。

Comments 13 pages, 5 figures, 5 tables

Vision-Language-Policy Model for Dynamic Robot Task Planning

用于动态机器人任务规划的视觉-语言-策略模型

Jin Wang, Kim Tien Ly, Jacques Cloete, Jin Jin, Nikos Tsagarakis, Ioannis Havoutis

机构 * Dynamic Robot Systems Group, Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所动态机器人系统组） ； Humanoids and Human-Centered Mechatronics (HHCM), Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究所人形与以人为中心的机电系统） 纠错

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

AI总结 针对机器人在非结构化环境中自然语言命令与自主执行衔接难题，提出基于视觉-语言模型的VLP框架，能解释指令、整合推理生成行为策略，还可动态调整策略，实验证明其有强大规划自主性和跨实体泛化能力。

Agent-Based Modeling of Low-Emission Fertilizer Adoption for Dairy Farm Decarbonisation using Empirical Farm Data

基于代理模型的爱尔兰奶牛场低排放肥料采用情况模拟及脱碳研究

Surya Jayakumar, Kieran Sullivan, John McLaughlin, Christine OMeara, Indrakshi Dey

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

AI总结 本研究针对奶牛场脱碳问题，提出基于代理模型框架，利用经验数据模拟氮管理和低排放肥料采用情况，计算相关指标并量化不确定性，模型预测准确率高且通过验证，还建立了探索性政策框架。

Comments 15 pages

Courteous Anticipation: Improving Long-Lived Task Planning in Persistent Shared Environments

礼貌预期：改善持久共享环境中的长期任务规划

Md Ridwan Hossain Talukder, Roshan Dhakal, Elizabeth Phillips, Gregory J. Stein

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 研究共享持久环境中机器人任务规划问题，提出礼貌预期规划方法，基于模型规划器联合最小化即时成本与预期未来成本，经独立估计器估计，在家庭和餐厅环境实验中相比其他规划降低了任务序列总成本。

Comments 9 Pages

An LLM-powered Agentic Recommendation System for Connected TV Content Discovery

一种用于智能电视内容发现的由大语言模型驱动的智能推荐系统

Lei Shi, Di Wang, Harry Tran, Helsing Xu, Yuchen Lu, Dhara Ghodasara, Wilson Chaney, Xueting Liao, Jerry Yu, Huayu Ding, Reza Mirghaderi, David Fan, Qi Guo, Chongguang He, Warren Wang, Warren Deng, Mingze Gao, Shike Mei, Shuo Tang, Zhe Zhang, Jianming He, Abhishek Kumar, Haotian Wu, Hamed Firooz, Li Li

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 针对推荐系统整合上下文信号的挑战，提出用于智能电视内容发现的大语言模型驱动的智能推荐系统，利用其推理能力处理多样信号，采用智能架构协调组件，克服大语言模型用于推荐的实际限制。

Comments 13 pages, 3 figures

Information Aggregation with AI Agents

利用AI代理的信息聚合

Spyros Galanis

机构 * Department of Economics, University of Durham（杜伦大学经济学系） 纠错

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

AI总结 研究通过交易和观察价格波动，探讨大型语言模型能否聚合分散的私人信息，发现信息聚合在信息结构复杂时显著下降，且更智能的AI代理在聚合和盈利方面表现更好。

Comments 62 pages

DocShield: Towards AI Document Safety via Evidence-Grounded Agentic Reasoning

DocShield：通过证据导向的智能代理推理实现AI文档安全

Fanwei Zeng, Changtao Miao, Jing Huang, Zhiya Tan, Shutao Gong, Xiaoming Yu, Yang Wang, Weibin Yao, Joey Tianyi Zhou, Jianshu Li, Ying Yan

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR and IHPC, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（新加坡科技研究局（A*STAR）计算与先进机器人中心及高性能计算研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DocShield框架，通过视觉-逻辑联合推理解决文档伪造检测问题，采用CCT机制和多任务奖励优化，提升检测准确性和解释性，实验显示其在多个基准测试中表现优异。

Comments 10 pages, 4 figures, 5 tables. Preprint. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2512.21482

From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs

从距离到轨迹：无人机的实时带符号距离函数映射与距离加速运动规划

Jason Stanley, Zhirui Dai, Qihao Qian, Tzu-Chin Ho, Tianxing Fan, Siddharth Saha, Christopher Barngrover, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Shield AI（护盾人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对无人机在杂乱环境中的自主飞行，提出围绕带符号距离函数协同设计映射与规划阶段。开发OREN重建SDF，Bubble$^\star$基于距离信息规划，减少碰撞检查。集成方法在四旋翼飞行器上实时导航，提升SDF估计并快速找到长轨迹。

Comments 25 pages, 10 figures, 5 tables

A Decision-Centered Reference Architecture for Trustworthy Agentic Commerce

用于可信代理商务的以决策为中心的参考架构

Dimitrios S. Sfiris

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

AI总结 研究针对代理商务问题，提出以决策为中心的与协议无关的架构，含规范信封等多种机制，通过开源实现、多场景和消融评估，支持受保护依赖项检测等多项功能，但未涵盖部分关键特性。

Comments 23 pages, 3 figures. Includes ancillary reproducibility materials

PyPhonPlan: Simulating phonetic planning with dynamic neural fields and task dynamics

PyPhonPlan：基于动态神经场和任务动态的语音规划模拟

Sam Kirkham

机构 * Phonetics Laboratory, Lancaster University, United Kingdom（兰卡斯特大学语音实验室，英国） 纠错

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

AI总结 PyPhonPlan通过动态神经场和任务动态模拟，提供模块化组件实现语音规划建模，展示了交互性语音动态建模能力。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Fly0: Persistent Metric Anchoring for Zero-Shot Aerial Vision-Language Navigation

Fly0: 解耦语义定位与几何规划以实现零样本空中导航

Zhenxing Xu, Yihong Lu, Weidong Bao, Zhengqiu Zhu, Jingxuan Zhou, Zhichuang Wang, Ji Wang, Lihua Liu, Wei He

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision（大数据与决策国家重点实验室） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation（数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Information Support Force Engineering University（信息支援力量工程大学） 纠错

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

AI总结 Fly0通过解耦语义推理与几何规划，实现零样本空中导航，提升导航成功率和减少导航误差。

SAGE: Subgoal-Conditioned Action Generation for Latent World Model Planning

SAGE：用于潜在世界模型规划的子目标条件动作生成

Letian Cheng, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * 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 研究潜在世界模型规划中提议质量受限问题，提出先验条件规划器，利用目标条件生成器预测潜在子目标，结合不同时长子目标作先验，实验证明该方法显著提升长期规划性能。

Planning with Transformers: Chain of Computation and Structured Context Windows

使用Transformer进行规划：计算链与结构化上下文窗口

Ehsan Futuhi, Nathan R. Sturtevant

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型解决规划问题的不足，提出计算链架构，利用结构化上下文窗口，让语言模型学习规划策略、预测世界模型并执行算术运算，在多个任务上取得高成功率，能解决复杂汉诺塔问题且减少训练数据。