AI Agent

FoodCHA: Multi-Modal LLM Agent for Fine-Grained Food Analysis

FoodCHA：多模态LLM代理用于细粒度食物分析

Woojin Lee, Pranav Mekkoth, Ye Tian, Onat Gungor, Tajana Rosing

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出FoodCHA，一种多模态代理框架，通过分层决策过程提升食物识别的细粒度属性区分能力，实验显示其在类别和子类识别精度上优于现有模型。

SAT: Sequential Agent Tuning for Coordinator Free Plug and Play Multi-LLM Training with Monotonic Improvement Guarantees

SAT: 为无协调自由插拔多LLM训练的单调改进保证的序列代理调优

Yi Xie, Yangyang Xu, Yi Fan, Bo Liu

机构 * Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona Tucson, Arizona USA ； Department of Mathematical Sciences, Rensselaer Polytechnic Institute Troy, New York USA ； Amazon Web Services New York USA ； Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona ； Department of Mathematical Sciences, Rensselaer Polytechnic Institute ； Amazon Web Services 纠错

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

AI总结 本文提出SAT方法，通过因子化策略和块坐标更新实现无协调的分布式训练，保证训练过程单调改进和插拔不变性，实验表明其在AIME24/25基准上性能优于Qwen3-32B。

Comments Published at AAMAS 2026

The Garden of Forking Paths: Narrative Arc-Conditioned Gameplay Planning

分叉花园：叙事弧条件下的游戏玩法规划

Yunge Wen, Chenliang Huang, Hangyu Zhou, Zhuo Zeng, Chun Ming Louis Po, Julian Togelius, Timothy Merino, Sam Earle

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Forking Garden框架，通过用户提供的故事情节生成分支游戏，采用弧引导约束算法构建 dungeon 图，实现游戏元素的多模态对齐。

Zero-Shot Signal Temporal Logic Planning with Disjunctive Branch Selection in Dynamic Semantic Maps

动态语义地图中基于零样本信号时间逻辑的规划与离散分支选择

Bowen Ye, Ancheng Hou, Junyue Huang, Ruijia Liu, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, the Ministry of Education of China（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种零样本STL规划求解器，通过映射条件Transformer与轻量启发式结合，有效处理复杂离散子公式，利用传递强化学习确保时间一致性和逻辑连贯性，实验证明其在动态语义地图中具有优越的零样本泛化能力。

Fairness for distribution network operations and planning

配电网运营与规划中的公平性

Pedro F. C. de Carvalho, Zijie Liu, Md Umar Hashmi, Dirk Van Hertem

机构 * KU Leuven, division Electa in Leuven（KU莱顿，Electa部门，位于莱顿） ； & EnergyVille in Genk, Belgium（& EnergyVille，位于比利时根特） 纠错

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

AI总结 本文探讨了将公平性纳入配电网规划与运营的关键目标，分析了公平性指标对利益相关者及资源分配问题的影响，旨在提升规划与决策的透明度和一致性。

Comments 16 pages, 0 figures, 2 tables, CIRED Conference Workshop Brussels 2026

FeaXDrive: Feasibility-aware Trajectory-Centric Diffusion Planning for End-to-End Autonomous Driving

FeaXDrive: 为端到端自动驾驶的可行性感知轨迹导向扩散规划

Baoyun Wang, Zhuoren Li, Ran Yu, Yu Che, Xinrui Zhang, Ming Liu, Jia Hu, Chen Lv, Bo Leng

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； College of Transportation Engineering, Tongji University（同济大学交通工程学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） 纠错

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

AI总结 FeaXDrive通过轨迹导向的扩散规划方法，提升自动驾驶中轨迹空间的可行性建模，改进轨迹几何和运动学可行性，增强可行驶区域一致性，实验表明其在NAVSIM基准上表现优异。

Comments 22 pages, 6 figures

PPA-Plan: Proactive Pitfall Avoidance for Reliable Planning in Long-Context LLM Reasoning

PPA-Plan: 长上下文LLM推理中的前瞻性坑洞避免规划

Byeongjin Kim, Gyuwan Kim, Seo Yeon Park

机构 * Hanyang University（翰阳大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 针对长上下文推理中计划生成不可靠的问题，PPA-Plan通过前瞻性策略预防逻辑错误，提升计划执行效果。

Comments Accepted to the Main Conference of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026). 27 pages, 6 figures

Hybrid Diffusion for Simultaneous Symbolic and Continuous Planning

混合扩散用于同时符号化和连续规划

Sigmund Hennum Høeg, Aksel Vaaler, Chaoqi Liu, Olav Egeland, Yilun Du

机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科学技术大学机械与工业工程系） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出混合扩散方法，结合离散变量扩散和连续扩散，提升机器人长周期任务规划性能，实现符号计划与连续轨迹生成的协同优化。

Comments 10 pages, 11 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. See https://sigmundhh.com/hybrid_diffusion/ for the project website

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 4, pp. 4489-4496, April 2026

Dynamic UGV-UAV Cooperative Path Planning in Uncertain Environments

动态不确定环境中UGV-UAV协同路径规划

Ninh Nguyen, Srinivas Akella

机构 * Department of Computer Science, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出动态UGV-UAV协同路径规划方法，通过无人机动态检测道路以提高地面车辆路径安全性与效率，实验表明双向策略在多数情况下表现最佳，多无人机可减少地面车辆行驶时间但增加计算时间。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Beyond the Attention Stability Boundary: Agentic Self-Synthesizing Reasoning Protocols

超越注意力稳定性边界：代理自我合成推理协议

Dahlia Shehata, Ming Li

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SSRP框架，通过分离高层规划与执行流程，解决多轮对话中注意力锁定问题，实验显示其在多任务中显著提升稳定性。

From Coarse to Fine: Self-Adaptive Hierarchical Planning for LLM Agents

从粗到细：为LLM代理设计的自适应分层规划

Haoran Tan, Zeyu Zhang, Chen Ma, Tianze Liu, Quanyu Dai, Xu Chen

机构 * Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程技术研究中心，教育部） ； Gaoling School of Artificial, Renmin University of China（人大北京校区人工智能学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaPlan-H，一种自适应分层规划机制，通过逐步细化策略提升复杂任务执行效率，减少过度规划，提供灵活高效的多步骤决策方案。

Probing Visual Planning in Image Editing Models

探测图像编辑模型中的视觉规划

Zhimu Zhou, Yanpeng Zhao, Qiuyu Liao, Bo Zhao, Xiaojian Ma

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

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

AI总结 本文提出EAR框架，通过抽象谜题和生成数据集AMAZE，评估图像编辑模型的视觉规划能力，发现模型在零样本设置下表现不佳，但微调后能有效泛化。

Comments Accepted to ES-Reasoning Workshop @ ICLR 2026. Our code is available at https://github.com/spatigen/amaze

Towards Long-horizon Agentic Multimodal Search

面向长视界代理多模态搜索

Yifan Du, Zikang Liu, Jinbiao Peng, Jie Wu, Junyi Li, Jinyang Li, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学 polled 智能学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LMM-Searcher框架，通过文件化视觉表示和定制化图像加载工具，解决长视界多模态搜索中的信息管理与成本问题，实验证明其在长视界基准测试中表现优异。

Reasonably reasoning AI agents can avoid game-theoretic failures in zero-shot, provably

合理推理的AI代理可以在零样本情况下避免博弈论失败并得到证明

Enoch Hyunwook Kang

机构 * Foster School of Business, University of Washington（华盛顿大学福斯特商学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了AI代理在重复博弈中的稳定性，证明了基于贝叶斯后验采样的代理能趋近纳什均衡，且在未知收益情况下仍保持收敛性。

LLM-Assisted Op-Amp Behavioral-Level Design via Agentic Human-Mimicking Reasoning

通过代理人类模拟推理的LLM辅助运算放大器行为级设计

Zihao Chen, Ziyi Sun, Jiayin Wang, Ji Zhuang, Jinyi Shen, Xiaoyue Ke, Li Shang, Xuan Zeng, Fan Yang

机构 * State Key Laboratory of Integrated Chips and Systems（集成芯片与系统国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出White-Op框架，利用大语言模型代理的类人推理能力，实现运算放大器行为级参数设计，通过符号推理与数值求解分离方法，结合模拟验证和迭代优化，提升设计可解释性与电路功能保持性。

How attention simplifies mental representations for planning

注意力如何简化心理表征以促进规划

Jason da Silva Castanheira, Nicholas Shea, Stephen M. Fleming

机构 * Department of Experimental Psychology, University College London（伦敦大学实验心理学系） ； Institute of Philosophy, School of Advanced Study, University of London（伦敦大学哲学研究所） ； Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, University College London（伦敦大学Max Planck UCL计算精神病学与衰老研究中心） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), Brain, Mind and Consciousness Program（加拿大高级研究研究院（CIFAR）脑、心智与意识项目） 纠错

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

AI总结 研究探讨了空间注意力如何影响心理表征的简化过程，发现注意力的自然轮廓能提升规划效率，且个体差异显著。

Decoupled Travel Planning with Behavior Forest

解耦行为森林中的旅行计划

Duanyang Yuan, Sihang Zhou, Yanning Hou, Xiaoshu Chen, Haoyuan Chen, Ke Liang, Jiyuan Liu, Chuan Ma, Xinwang Liu, Jian Huang

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（智能科学与技术学院，国防科技大学） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（计算机科学与技术学院，国防科技大学） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（系统工程学院，国防科技大学） ； College of Computer Science, Chongqing University（计算机科学学院，重庆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出行为森林方法，通过解耦复杂任务和约束到可管理的子空间，提升大语言模型在多约束旅行计划中的性能，实验表明在TravelPlanner和ChinaTravel基准上分别优于现有方法6.67%和11.82%。

Navigating the Clutter: Waypoint-Based Bi-Level Planning for Multi-Robot Systems

在杂乱中导航：基于路标的目标级规划用于多机器人系统

Jiabao Ji, Yongchao Chen, Yang Zhang, Ramana Rao Kompella, Chuchu Fan, Gaowen Liu, Shiyu Chang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合多机器人控制框架，通过引入路标和课程训练策略，解决多机器人任务和运动规划的联合优化问题，提升了任务成功率。

Spec-o3: A Tool-Augmented Vision-Language Agent for Rare Celestial Object Candidate Vetting via Automated Spectral Inspection

Spec-o3：一种工具增强的视觉-语言代理，用于通过自动化光谱检查验证稀有天体候选体

Minghui Jia, Qichao Zhang, Ali Luo, Linjing Li, Shuo Ye, Hailing Lu, Wen Hou, Dongbin Zhao

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, CAS（SKL-MAIS，自动化研究所，中国科学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, UCAS（交叉科学学院，中国科学院大学） ； National Astronomical Observatories, CAS（国家天文台，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（人工智能学院，中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Spec-o3，一种工具增强的视觉-语言代理，通过多模态链式推理实现天文学家对稀有天体候选体的自动化光谱检查，提升验证效率和准确性。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

Enhancing Agentic Textual Graph Retrieval with Synthetic Stepwise Supervision

通过合成的分步监督增强代理文本图检索

Ge Chang, Jinbo Su, Jiacheng Liu, Pengfei Yang, Yuhao Shang, Huiwen Zheng, Hongli Ma, Yan Liang, Yuanchun Li, Yunxin Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Peking University（北京大学） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； GDS Holdings Limited（GDS控股有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于LLM的文本图检索框架，通过合成分步监督优化检索过程，提升复杂图基问答任务的准确性和F1分数。

Planning in entropy-regularized Markov decision processes and games

在熵正则化马尔可夫决策过程和博弈中的规划

Jean-Bastien Grill, Omar Darwiche Domingues, Pierre Ménard, Rémi Munos, Michal Valko

机构 * DeepMind ； Inria Lille（Inria里尔） ； SequeL team, Inria Lille（SequeL团队，Inria里尔） ； DeepMind Paris（DeepMind巴黎） 纠错

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

AI总结 本文提出SmoothCruiser算法，通过环境生成模型估计熵正则化马尔可夫决策过程和双人博弈的价值函数，实现问题无关的样本复杂度O~(1/epsilon^4)。

Comments NeurIPS 2019

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019)

Four-Axis Decision Alignment for Long-Horizon Enterprise AI Agents

四轴决策对齐用于长周期企业AI代理

Vasundra Srininvasan

机构 * Vasundra Srinivasan 纠错

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

AI总结 本文提出四轴对齐框架，用于评估长周期企业AI代理的决策行为，涵盖事实精度、推理连贯性、合规重建和校准回避，通过实验揭示了决策对齐的重要性。

Comments 21 pages, 5 figures, 8 tables. PDFLaTeX. Code and artifacts: https://github.com/vasundras/decision-alignment-long-horizon-agents

ARGUS: Agentic GPU Optimization Guided by Data-Flow Invariants

ARGUS：通过数据流不变量指导的代理GPU优化

Haohui Mai, Xiaoyan Guo, Xiangyun Ding, Daifeng Li, Qiuchu Yu, Chenzhun Guo, Cong Wang, Jiacheng Zhao, Christos Kozyrakis, Binhang Yuan

机构 * CausalFlow Inc.（CausalFlow公司） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCAS ； UC Riverside（UC河滨分校） 纠错

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

AI总结 ARGUS通过数据流不变量指导代理生成高效GPU内核，解决传统代理在关键计算任务中的性能不足问题，实现接近人工优化的性能和广泛的任务泛化能力。

QTMRL: An Agent for Quantitative Trading Decision-Making Based on Multi-Indicator Guided Reinforcement Learning

QTMRL：基于多指标引导强化学习的量化交易决策代理

Jingfeng Pan, Jiahao Chen

机构 * Guangdong University of Finance（广东金融学院） ； Jinan University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 本文提出QTMRL代理，结合多维技术指标与强化学习，实现动态稳定的投资组合管理，通过实验验证其在盈利性、风险调整和下行风险控制上的优越性。

Scale-free adaptive planning for deterministic dynamics & discounted rewards

无标度自适应规划用于确定性动力学与折扣奖励

Peter L. Bartlett, Victor Gabillon, Jennifer Healey, Michal Valko

机构 * University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； Noah's Ark Lab, Huawei Technologies, London, UK（华为技术伦敦诺亚实验室） ； Adobe Research, San Jose, USA（Adobe研究实验室） ； SequeL team, INRIA Lille - Nord Europe, France（INRIA里尔-北欧洲SequeL团队） 纠错

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

AI总结 本文提出Platypoos算法，针对确定性动力学和折扣奖励的规划问题，提供改进的样本复杂度分析，并建立下界证明其最优性。

Comments 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019)

Journal ref Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019)

Process Reward Models Meet Planning: Generating Precise and Scalable Datasets for Step-Level Rewards

过程奖励模型与规划：生成精确且可扩展的步骤级奖励数据集

Raffaele Pisano, Roberto Navigli

机构 * Babelscape ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于规划逻辑问题生成过程奖励模型数据集的方法，通过PDDL领域定义语言生成百万级推理步骤，提升数学和非数学推理能力。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

Query-Efficient Agentic Graph Extraction Attacks on GraphRAG Systems

高效查询的代理图提取攻击对GraphRAG系统

Shuhua Yang, Jiahao Zhang, Yilong Wang, Dongwon Lee, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AGEA框架，通过引导探索与利用策略、外部图记忆模块和两阶段图提取流程，高效恢复GraphRAG系统的隐藏图结构，在医疗、农业和文学数据集上表现优异。

Comments To be published in ACL Main 2026

ARMove: Learning to Predict Human Mobility through Agentic Reasoning

ARMove: 通过代理推理学习预测人类移动

Chuyue Wang, Jie Feng, Yuxi Wu, Shenglin Yi, Hang Zhang

机构 * Tencent（腾讯） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 ARMove通过代理推理方法，解决人类移动预测中的可解释性、迭代学习和迁移性问题，实验表明其在六个指标上优于现有方法，且在不同地区和用户群体中表现稳健。

World-Value-Action Model: Implicit Planning for Vision-Language-Action Systems

世界价值-动作模型：面向视觉-语言-动作系统的隐式规划

Runze Li, Hongyin Zhang, Junxi Jin, Qixin Zeng, Zifeng Zhuang, Yiqi Tang, Shangke Lyu, Donglin Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Nanjing University Suzhou Campus（南京大学苏州校区） 纠错

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

AI总结 本文提出World-Value-Action模型，通过隐式规划提升视觉-语言-动作系统在长时域决策中的性能，通过学习潜在表示和价值函数实现高效规划。

HeroBench: A Benchmark for Long-Horizon Planning and Structured Reasoning in Virtual Worlds

HeroBench：一个用于虚拟世界中长horizon规划和结构化推理的基准测试

Petr Anokhin, Roman Khalikov, Stefan Rebrikov, Viktor Volkov, Artyom Sorokin, Vincent Bissonnette

机构 * Artyom Sorokin（AXXX） ； Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学） ； Higher School of Economics（高等经济学院） ； Kurchatov Institute（库尔斯克研究所） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出HeroBench，用于评估在复杂RPG-inspired虚拟世界中长horizon分层规划和结构化推理的能力，通过模拟评估可执行计划，揭示了现有大型语言模型在长horizon自主规划中的性能差异和挑战。

Comments Code is available at https://github.com/stefanrer/HeroBench