AI Agent

Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering

一切皆为上下文：面向上下文工程的代理文件系统抽象

Xiwei Xu, Robert Mao, Quan Bai, Xuewu Gu, Yechao Li, Liming Zhu

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

AI总结 本文提出一种基于文件系统的上下文工程抽象，通过统一挂载、元数据和访问控制，实现可验证的上下文管理，支持可问责和以人类为中心的AI协作。

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Towards a Generalisable Cyber Defence Agent for Real-World Computer Networks

面向现实计算机网络的通用网络安全防御代理

Tim Dudman, Martyn Bull

机构 * st Tim Dudman（第一作者） ； nd Dr. Martyn Bull（第二作者） 纠错

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

AI总结 本研究提出TERLA方法，通过异构图神经网络提升网络安全代理在不同拓扑和规模网络中的防御性能和效率。

Comments Published in Proceedings of the 2025 Conference on Applied Machine Learning for Information Security: https://proceedings.mlr.press/v299/dudman25a.html

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Applied Machine Learning for Information Security, PMLR 299:87-109, 2025

SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds

SIMA 2: 一种通用的具身代理用于虚拟世界

SIMA team, Adrian Bolton, Alexander Lerchner, Alexandra Cordell, Alexandre Moufarek, Andrew Bolt, Andrew Lampinen, Anna Mitenkova, Arne Olav Hallingstad, Bojan Vujatovic, Bonnie Li, Cong Lu, Daan Wierstra, Daniel P. Sawyer, Daniel Slater, David Reichert, Davide Vercelli, Demis Hassabis, Drew A. Hudson, Duncan Williams, Ed Hirst, Fabio Pardo, Felix Hill, Frederic Besse, Hannah Openshaw, Harris Chan, Hubert Soyer, Jane X. Wang, Jeff Clune, John Agapiou, John Reid, Joseph Marino, Junkyung Kim, Karol Gregor, Kaustubh Sridhar, Kay McKinney, Laura Kampis, Lei M. Zhang, Loic Matthey, Luyu Wang, Maria Abi Raad, Maria Loks-Thompson, Martin Engelcke, Matija Kecman, Matthew Jackson, Maxime Gazeau, Ollie Purkiss, Oscar Knagg, Peter Stys, Piermaria Mendolicchio, Raia Hadsell, Rosemary Ke, Ryan Faulkner, Sarah Chakera, Satinder Singh Baveja, Shane Legg, Sheleem Kashem, Tayfun Terzi, Thomas Keck, Tim Harley, Tim Scholtes, Tyson Roberts, Volodymyr Mnih, Yulan Liu, Zhengdong Wang, Zoubin Ghahramani

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 SIMA 2是一种基于Gemini模型的通用具身代理，能够理解和行动于多种3D虚拟世界，具备自我改进能力，显著提升了与人类表现的接近程度。

VICoT-Agent: A Vision-Interleaved Chain-of-Thought Framework for Interpretable Multimodal Reasoning and Scalable Remote Sensing Analysis

VICoT-Agent：一种用于可解释多模态推理和可扩展遥感分析的视觉交织思维链框架

Chujie Wang, Zhiyuan Luo, Ruiqi Liu, Can Ran, Shenghua Fan, Xi Chen, Chu He

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 VICoT-Agent通过视觉交织思维链框架实现多模态推理和遥感分析，采用堆栈结构和模块化工具集提升推理效率，并通过推理堆栈蒸馏方法降低模型复杂度，显著提升推理透明度和执行效率。

Agentic UAVs: LLM-Driven Autonomy with Integrated Tool-Calling and Cognitive Reasoning

智能无人机：基于大语言模型的自主性与集成工具调用和认知推理

Anis Koubaa, Khaled Gabr

机构 * AlfaisalX: Center of Excellence of Cognitive Robotics and Autonomous Agents（阿尔法西尔研究中心：认知机器人与自主代理中心） ； Alfaisal University（阿尔法西尔大学） ； Prince Sultan University（普森大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic UAVs框架，利用大语言模型实现无人机的高自主性与外部系统集成，通过模拟实验验证其在搜索救援任务中的有效性。

Comments 17 pages, 2 figure

Journal ref The International Conference on Smart Systems and Emerging Technologies (SmartTech 2025)

ARCADIA: Scalable Causal Discovery for Corporate Bankruptcy Analysis Using Agentic AI

ARCADIA：基于代理AI的可扩展因果发现方法用于企业破产分析

Fabrizio Maturo, Donato Riccio, Andrea Mazzitelli, Giuseppe Bifulco, Francesco Paolone, Iulia Brezeanu

机构 * Department of Economics, Statistics and Business, Universitas Mercatorum, Rome, Italy（经济学、统计学与商业系，墨菲大学，罗马，意大利） ； Department of Engineering and Science, Universitas Mercatorum, Rome, Italy（工程与科学系，墨菲大学，罗马，意大利） ； Independent Researcher, Bucharest, Romania（独立研究者，布加勒斯特，罗马尼亚） 纠错

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

AI总结 ARCADIA通过代理AI结合大语言模型和统计诊断，实现企业破产分析中的可扩展因果发现，提供可靠且可解释的因果图模型。

Comments 35 pages, 9 figures, 4 tables

A $1000\times$ Faster LLM-enhanced Algorithm For Path Planning in Large-scale Grid Maps

一种1000倍更快的LLM增强路径规划算法用于大规模网格地图

Junlin Zeng, Xin Zhang, Xiang Zhao, Yan Pan

机构 * Junlin Zeng, Xin Zhang, Xiang Zhao, Yan Pan（作者） 纠错

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

AI总结 本文提出iLLM-A*算法，通过优化A*和增量学习方法，实现大规模网格地图路径规划的1000倍速度提升和内存节省。

Causal Reinforcement Learning based Agent-Patient Interaction with Clinical Domain Knowledge

基于因果强化学习的Agent-患者交互与临床领域知识

Wenzheng Zhao, Ran Zhang, Ruth Palan Lopez, Shu-Fen Wung, Fengpei Yuan

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

AI总结 本文提出基于因果强化学习的Agent-患者交互框架，通过整合因果发现与推理提升医疗场景中的决策可解释性和适应性。

Comments Accepted by AAAI workshop

Hierarchical AI-Meteorologist: LLM-Agent System for Multi-Scale and Explainable Weather Forecast Reporting

分层人工智能气象学家：用于多尺度和可解释性天气预报报告的LLM代理系统

Daniil Sukhorukov, Andrei Zakharov, Nikita Glazkov, Katsiaryna Yanchanka, Vladimir Kirilin, Maxim Dubovitsky, Roman Sultimov, Yuri Maksimov, Ilya Makarov

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

AI总结 本文提出分层人工智能气象学家，通过多尺度推理和关键词生成提升天气预报的可解释性和鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures

PathReasoning: A multimodal reasoning agent for query-based ROI navigation on whole-slide images

PathReasoning: 一种用于基于查询的全滑片图像区域感兴趣点（ROI）导航的多模态推理代理

Kunpeng Zhang, Hanwen Xu, Sheng Wang

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

AI总结 PathReasoning通过多模态推理代理实现基于查询的全滑片图像ROI导航，显著提升诊断准确性与报告生成效果。

On the Limits of Innate Planning in Large Language Models

大语言模型中内生规划的极限

Charles Schepanowski, Charles Ling

机构 * Western University（温斯洛大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在无外部工具的情况下，规划和状态推理能力有限，主要问题在于内部状态表示脆弱和启发式规划能力不足。

Comments 33 pages, 7 figures

Efficient Diffusion Planning with Temporal Diffusion

高效的时间扩散规划

Jiaming Guo, Rui Zhang, Zerun Li, Yunkai Gao, Shaohui Peng, Siming Lan, Xing Hu, Zidong Du, Xishan Zhang, Ling Li

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

AI总结 本文提出时间扩散规划器（TDP），通过在时间维度上分布去噪步骤提高决策效率，实验显示其决策频率提升显著。

Comments Accepted by the AAAI26 Conference Main Track

Agent0-VL: Exploring Self-Evolving Agent for Tool-Integrated Vision-Language Reasoning

Agent0-VL: 探索自我进化代理用于工具集成的视觉-语言推理

Jiaqi Liu, Kaiwen Xiong, Peng Xia, Yiyang Zhou, Haonian Ji, Lu Feng, Siwei Han, Mingyu Ding, Huaxiu Yao

机构 * UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 Agent0-VL通过工具集成推理实现自我进化，无需人类标注或外部奖励，提升视觉-语言推理能力。

Safe and Economical UAV Trajectory Planning in Low-Altitude Airspace: A Hybrid DRL-LLM Approach with Compliance Awareness

低空经济环境下安全且经济的无人机轨迹规划：一种融合DRL与LLM的混合方法与合规意识

Yanwei Gong, Junchao Fan, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Yingying Yao, Xiaolin Chang

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, P.R. China（北京智能交通安全与隐私北京市重点实验室，北京交通大学，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（计算机科学与工程学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合深度强化学习与大型语言模型的无人机轨迹规划方法，以实现安全、合规且经济的路径规划。

Solving Heterogeneous Agent Models with Physics-informed Neural Networks

利用物理指导神经网络求解异质主体模型

Marta Grzeskiewicz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ABH-PINN求解器，利用物理指导神经网络解决异质主体模型中的连续时间动态问题，实现更高效和准确的计算。

IRSDA: An Agent-Orchestrated Framework for Enterprise Intrusion Response

IRSDA：面向企业入侵响应的智能体协调框架

Damodar Panigrahi, Raj Patel, Shaswata Mitra, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

机构 * Mississippi State University（密苏里州立大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） 纠错

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

AI总结 IRSDA是一种基于智能体的入侵响应框架，结合自适应计算与知识引导循环，实现自动化防御和政策合规性，提升企业网络安全响应效率与可解释性。

Comments 10 pages, 4 figures

Large Language Model-Assisted Planning of Electric Vehicle Charging Infrastructure with Real-World Case Study

基于大语言模型的电动汽车充电基础设施规划与现实案例研究

Xinda Zheng, Canchen Jiang, Hao Wang

机构 * Department of Data Science and AI, Faculty of Information Technology, Monash University（数据科学与人工智能系，信息科技学院，莫纳什大学） ； Monash Energy Institute, Monash University（莫纳什能源研究所，莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型优化电动汽车充电基础设施规划，通过空间-时间需求动态建模和分布式优化算法，实现实用案例中总成本降低30%。

Journal ref Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2025

DriveSuprim: Towards Precise Trajectory Selection for End-to-End Planning

DriveSuprim: 向端到端规划的精确轨迹选择迈进

Wenhao Yao, Zhenxin Li, Shiyi Lan, Zi Wang, Xinglong Sun, Jose M. Alvarez, Zuxuan Wu

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

AI总结 DriveSuprim通过粗到细的候选过滤、旋转增强和自我蒸馏框架，提升端到端规划中轨迹选择的精确性和安全性，实现优异的性能指标。

Comments Accepted to AAAI 2026

Preprint: Exploring Inevitable Waypoints for Unsolvability Explanation in Hybrid Planning Problems

预印本：探索不可回避的路径点以解释混合规划问题中的不可解性

Mir Md Sajid Sarwar, Rajarshi Ray

机构 * School of Mathematical and Computational Sciences, Indian Association for the Cultivation of Science, Kolkata（数学与计算科学学院，印度科学培养协会，科希马） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于最长公共子序列问题的新型方法，用于识别混合规划问题中的不可回避路径点，从而解释其不可解性。

Journal ref ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Volume 24, Issue 6, Article No.: 163, Year: 09 Oct0ber 2025, Pages 1 - 20

Deep Learning Decision Support System for Open-Pit Mining Optimisation: GPU-Accelerated Planning Under Geological Uncertainty

基于深度学习的露天矿优化决策支持系统：在地质不确定性下的GPU加速规划

Iman Rahimi

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

AI总结 本研究提出了一种基于深度学习的决策支持系统，利用变分自编码器和混合元启发式算法，在地质不确定性下实现GPU加速的露天矿优化规划。

Comments 67 pages

Rethinking Retrieval: From Traditional Retrieval Augmented Generation to Agentic and Non-Vector Reasoning Systems in the Financial Domain for Large Language Models

重新思考检索：从传统检索增强生成到金融领域大语言模型中的代理和非向量推理系统

Elias Lumer, Matt Melich, Olivia Zino, Elena Kim, Sara Dieter, Pradeep Honaganahalli Basavaraju, Vamse Kumar Subbiah, James A. Burke, Roberto Hernandez

机构 * PricewaterhouseCoopers U.S.（普华永道美国公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于向量的代理RAG方法，在金融问答中优于非向量方法，通过交叉编码器重排序和小到大块检索显著提升检索精度和回答质量，但需权衡成本性能。

Comments 8 pages, 2 figures

BPMN to PDDL: Translating Business Workflows for AI Planning

BPMN到PDDL：为AI规划翻译业务流程

Jasper Nie, Christian Muise, Victoria Armstrong

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

AI总结 本研究提出将BPMN 2.0转换为PDDL的框架，支持核心业务流程构造，并通过非确定性规划器生成和评估执行轨迹，为AI规划提供基础。

Comments 8 pages, 3 figures. Code and generated PDDL outputs available at https://github.com/QuMuLab/bpmn-to-pddl-translation

Plan-X: Instruct Video Generation via Semantic Planning

Plan-X: 通过语义规划指导视频生成

Lun Huang, You Xie, Hongyi Xu, Tianpei Gu, Chenxu Zhang, Guoxian Song, Zenan Li, Xiaochen Zhao, Linjie Luo, Guillermo Sapiro

机构 * Duke University（杜克大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 Plan-X通过语义规划框架减少视频生成中的视觉幻觉，实现与多模态上下文一致的精细指令对齐生成。

Comments The project page is at https://byteaigc.github.io/Plan-X

Cognitive Inception: Agentic Reasoning against Visual Deceptions by Injecting Skepticism

认知 inception：通过注入怀疑进行视觉欺骗的代理推理

Yinjie Zhao, Heng Zhao, Bihan Wen, Joey Tianyi Zhou

机构 * CFAR, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR）认知智能研究所，新加坡） ； IHPC, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR）信息处理中心，新加坡） ； ROSE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院ROSE实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Inception框架，通过注入怀疑提升LLM对视觉欺骗的抵御能力，实现可推广的真伪验证。

Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision

基于文本的决策代理：从自然语言监督中进行离线元强化学习

Shilin Zhang, Zican Hu, Wenhao Wu, Xinyi Xie, Jianxiang Tang, Chunlin Chen, Daoyi Dong, Yu Cheng, Zhenhong Sun, Zhi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出T2DA，通过自然语言监督实现离线元强化学习，利用文本-决策预训练提升零样本泛化能力。

Comments 32 pages, 8 figures

Robot Confirmation Generation and Action Planning Using Long-context Q-Former Integrated with Multimodal LLM

基于长上下文Q-Former与多模态大语言模型的机器人确认生成与动作规划

Chiori Hori, Yoshiki Masuyama, Siddarth Jain, Radu Corcodel, Devesh Jha, Diego Romeres, Jonathan Le Roux

机构 * Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA, USA（三菱电机研究实验室（MERL），马萨诸塞州剑桥市） 纠错

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

AI总结 本文提出基于长上下文Q-former与多模态大语言模型的机器人确认生成与动作规划方法，通过整合视频上下文信息提升动作规划性能。

Comments Accepted to ASRU 2025

PhyBlock: A Progressive Benchmark for Physical Understanding and Planning via 3D Block Assembly

PhyBlock：通过3D积木组装实现物理理解和规划的渐进性基准

Liang Ma, Jiajun Wen, Min Lin, Rongtao Xu, Xiwen Liang, Bingqian Lin, Jun Ma, Yongxin Wang, Ziming Wei, Haokun Lin, Mingfei Han, Meng Cao, Bokui Chen, Ivan Laptev, Xiaodan Liang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, China（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（孙中山大学深圳校区） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能） ； 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

AI总结 PhyBlock通过3D积木组装任务评估VLMs在物理理解和规划能力，揭示其在复杂任务中的局限性。

Beyond Generative AI: World Models for Clinical Prediction, Counterfactuals, and Planning

超越生成式AI：用于临床预测、反事实和规划的世界模型

Mohammad Areeb Qazi, Maryam Nadeem, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（莫莫德·本·扎伊德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了世界模型在医疗领域中的应用，旨在通过预测动态、反事实评估和规划提升临床决策的可靠性。

Comments 2 Figures, 1 Table

RRT*former: Environment-Aware Sampling-Based Motion Planning using Transformer

RRT*former：基于变换器的环境感知运动规划

Mingyang Feng, Shaoyuan Li, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 RRT*former 是一种结合变换器网络的新型运动规划算法，通过利用环境信息和先前样本提升路径规划的最优性和效率。

Comments Accepted to IROS 2025

A Neuro-Symbolic Framework for Reasoning under Perceptual Uncertainty: Bridging Continuous Perception and Discrete Symbolic Planning

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

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

Comments 29 pages, 10 figures, 12 tables