AI Agent

When Your Agent Opens the Chat App: Agent-Controlled Search over Raw Chat Logs Rivals Structured Memory

当你的智能体打开聊天应用时：智能体控制的原始聊天日志搜索可与结构化记忆相媲美

Ruizhe Li, Licheng Zhang, Benfeng Xu, Mingxuan Du, Zheren Fu, Weidong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MetaStone Technology（MetaStone科技公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出无语义结构的智能体控制搜索界面ReFind，在MemoryAgentBench等任务上，其检索准确率优于HippoRAG 2等结构化记忆系统，证明可控词汇检索可替代复杂记忆结构实现高效会话记忆任务。

Agentic AI: User Empowerment or Foreclosure?

智能体AI：用户赋能还是圈地？

David Gamba, Daniel M. Romero, Grant Schoenebeck

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析广告拦截器等四个领域，指出智能体AI的治理决策本质是政治选择，其配置正被模型上下文协议等专有框架锁定，可能损害用户权益。

Comments Extended version of AIES'2026 publication

Red-Teaming the Agentic Red-Team

红队测试代理型红队

Dario Pasquini, Michal Bazyli, Taras Fedynyshyn, Artem Sorokin

机构 * Cracken ； Information Protection Department, Lviv Polytechnic National University（利沃夫理工学院信息保护系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文首次深入分析主流进攻性安全代理系统的安全漏洞，揭示其设计缺陷可导致API密钥泄露、持久化控制及宿主机失陷，并提出架构级缓解设计原则。

Comments v0.1

Nutrition Data Infrastructure for the AI Era: Operationalizing FAIR for Agent-Mediated Research

AI时代的营养数据基础设施：为智能体介导的研究实现FAIR原则

Lin Liao, Peng Li

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对AI智能体介导营养研究的数据歧义问题，提出NDS基础设施，实现FAIR原则，在基准测试中表现优于现有模型，保障分析可复现，为相关研究提供新型数据支撑。

VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies

VAKRA：评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理能力

Ankita Rajaram Naik, Anupama Murthi, Benjamin Elder, Siyu Huo, Raavi Gupta, Abhinav Jain, Praveen Venkateswaran, Abdulhamid Adebayo, Danish Contractor

机构 * IBM（国际商业机器公司（IBM）） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究推出VAKRA基准评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理，发现现有最优模型在相关任务上性能随推理深度显著下降，失败集中于语言介导推理环节。

Agentic Bayesian Optimization through Surrogate-Augmented Autoresearch

基于代理的贝叶斯优化：通过代理增强的自动研究

Paul Brunzema, Louis Tiao, Nhat Le, Kevin De Angeli, Yao Xuan, Djordje Gligorijevic

机构 * Meta ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出代理式贝叶斯优化范式，构建Sara代理与lenz后端，在合成及真实基准测试中，其兼具可靠性与性能，还可动态重构优化问题。

FlowScout: From Execution Feedback to Reliable Tool-Using Agent Workflows

FlowScout：从执行反馈到可靠的工具使用智能体工作流

Shuo Hao, You Lu, Bihuan Chen, Xin Peng

专题命中 工具调用 ：agent(title)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 FlowScout是从历史任务记录生成工具集成型智能体工作流的执行引导框架，经多任务域评估，其工具调用正确性与执行质量均显著优于PM4Py等基线方法。

Agentic Stage-One Stellarator Optimization: Autonomous Multi-Objective Search for Finite-Beta Equilibria

智能体阶段一仿星器优化：有限β平衡的自主多目标搜索

Tingjia Zhang, Zhuoran Meng, Runlai Xu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出智能体阶段一仿星器优化概念，通过语言模型智能体与DESC执行配合，提升有限β平衡构型的质量与数量，生成结构化决策数据，实现可扩展的多目标优化。

The Illusion of Visual Tool-Use: A Causal Audit of Thinking with Images

视觉工具使用的错觉：对图像思考的因果审查

Zhiheng Wang, Bo Peng, Lai Wei, Chaochao Lu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过因果审查方法，发现多模态大语言模型的视觉工具使用存在“调用而不查看”“查看而不规划”等错觉，整体准确率增益下大量场景无因果效果。

CASCADE: An Agentic Regulatory Network Framework for Patient-Data-Validated Downstream Perturbation Prediction

CASCADE：一种用于经患者数据验证的下游扰动预测的智能体调控网络框架

Jose A. Bird

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出CASCADE智能体调控网络框架，基于ARACNe网络预测基因扰动下游转录效应，通过TCGA、METABRIC数据验证其MYC基因预测方向的准确性，还评估LLM智能体映射自然语言请求至MCP工具调用的表现，发现其在模糊查询时存在错误选择扰动类型的问题。

Where Agent Frameworks Fall Short: Examining Functional Challenges and Usability Concerns

对现代LLM代理框架中缺陷的实证研究

Xinxue Zhu, Yanzhou Mu, Xiaoyu Zhang, Tianlin Li, Chao Shen, Chunrong Fang, Yang Liu, Juan Zhai

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过分析998个缺陷报告，发现现代LLM代理框架中缺陷主要源于API误用、不兼容和文档不同步，集中在自我行动阶段，导致功能错误、崩溃和构建失败。

Lean Refactor: Multi-Objective Controllable Proof Optimization via Agentic Strategy Search

Lean Refactor: 通过代理策略搜索实现多目标可控的证明优化

Jialin Lu, Soonho Kong, Rodrigo Stehling, Kaiyu Yang, Zhangyang Wang, Weiran Sun, Wuyang Chen

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； MiroMind ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出Lean Refactor框架，通过检索增强的代理策略搜索，解决多目标、可控和版本鲁棒的Lean证明重构问题，主要贡献是通过预注释的多目标重构策略数据库实现高效的证明优化。

Hear, Invoke, and Understand: A Skill-Calling Multimodal Agent for Large Audio Language Models

聆听、调用与理解：面向大型音频语言模型的技能调用多模态智能体

Yuwen Wang, Tian-Hao Zhang, Minghao Cai, Yilin Ren, Ziyang Jiang, Xin Wang, Zhichao Wang, Pan Zhou, Kun Zhan, Xinyuan Qian

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对工具交互型音频推理问题，开发了SpeechAgent-R智能体，构建了HIU-Corpus与HIU-Bench，经实验验证其在分布内外任务上均较基础模型有显著性能提升。

PROGRESS: Coverage-guided RL to Train Search-augmented LLM Agent

PROGRESS：基于覆盖引导的强化学习训练搜索增强型大语言模型智能体

Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Aounon Kumar, Yashas Malur Saidutta, Wenbo Li, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对搜索增强型大语言模型智能体结果级奖励监督不足的问题，提出PROGRESS方法，通过教师引导的覆盖奖励结合R1框架训练，提升了智能体任务性能，凸显了搜索策略监督的重要性。

Comments Accepted in Interspeech 2026

KRCA: An Efficient Root Cause Analysis System in Hyper-scale Microservice Systems via Agentic AI

KRCA：一种基于智能体AI的超大规模微服务系统高效根因分析系统

Jiamin Jiang, Jingfei Feng, Yu Luo, Qingliang Zhang, Yongqian Sun, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Tianyu Cui, Yao Wu, Jielong Huang, Nan Qi, Dan Pei

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出KRCA系统，通过多阶段流水线（API级钻取、骨架因果图、记忆增强多智能体框架）实现超大规模微服务的高效根因定位与故障分类，AC@1达0.88和0.79，诊断时间减少77.3%。

Tool Specifications Matter: Uncovering and Mitigating Safety Risks in AI Agents

工具规格很重要：揭示和缓解AI智能体中的安全风险

Minghui Pan, Jiayuxuan Yang, Yuanyuan Yuan, Yu Jiang, Zhenpeng Chen

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究发现模式格式工具规格是AI智能体安全下降的主因，提出SafeKeep防护措施，可提升有害请求弃权率、降低攻击成功率，性能优于现有防护且保留任务处理能力。

RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI

RadHarmony：智能体AI时代的放射数据处理方案

Frank Li, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Theo Dapamede, YoungSeok Jeon, Janice Newsome, Hari Trivedi, Judy Gichoya

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RadHarmony是一款开源Python库，用于统一处理异构放射数据集，引入AI智能体技能简化数据集整合，可预训练视觉Transformer基线并提供相关代码与模型权重。

SimpleWikiSearch: A Clean Offline Wikipedia Environment for Agentic Search

SimpleWikiSearch：用于智能体搜索的简洁离线维基百科环境

Guanming Xiong, Penghui Zhang

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SimpleWikiSearch是一套明确可运行的离线维基百科环境，用于智能体搜索的可复现评估，提供基线结果及对比闭源模型的子集，而非提出新智能体算法。

Comments Technical Report

SERM: Self-Evolving Relevance Model with Agent-Driven Learning from Massive Query Streams

SERM：具有代理驱动学习的自演化相关性模型

Chenglong Wang, Canjia Li, Xingzhao Zhu, Yifu Huo, Huiyu Wang, Weixiong Lin, Yun Yang, Qiaozhi He, Tianhua Zhou, Xiaojia Chang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University, Shenyang, China（东北大学，沈阳，中国） ； ByteDance（字节跳动） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大规模查询流中相关性模型泛化能力不足的问题，SERM通过多代理模块检测分布偏移并生成可靠标签，实现迭代自演化提升性能。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

Data Leakage Prevention in Agentic Applications via Preemptive Hardening

通过先发制硬化防止智能应用中的数据泄露

Akansha Shukla, Emily Bellov, Parth Atulbhai Gandhi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学系） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本· Gurion大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能应用数据泄露问题，提出预部署管道，通过分析提示模板等识别泄露模式并生成补丁，经硬化和验证确保应用功能不受影响，评估显示能有效减少数据泄露。

AgentTrails: Towards Trust and Reuse for Agentic Tasks

AgentTrails：迈向代理任务的信任与重用

Eden Wu, Sonia Castelo, Yurong Liu, Cláudio T. Silva, Juliana Freire

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型驱动代理轨迹掩盖数据依赖限制开发人员理解等问题，提出AgentTrails系统，将原始轨迹转换为结构化溯源图，支持执行比较、模式提取等，能揭示隐藏依赖、对齐不同执行并展现重复工具使用模式。

Comments 4 pages, 4 figures. Short paper accepted at the Workshop on Systems for Data-centric Agents with Human-in-the-loop (DASHSys 2026), co-located with VLDB 2026

BioSecBench-Refusal: A paired metric for performance and alignment in agentic biosecurity risk assessment

评估两用生物学环境中的校准拒绝和安全有用性

Edwin H. Wintermute, Harmon Bhasin, Christina M. Agapakis, Dianzhuo Wang, Evan Seeyave, Arjun Banerjee, Daniel Fulop, Matthew C. Watson, Adam J. Meyer, Sandrine Boissel, Jens H. Kuhn, Rishi Jain, Noah D. Taylor, Helena Shomar, Patrick M. Boyle, Kenny Workman

机构 * American Wetware（美国湿科公司） ； LatchBio 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对人工智能用于生命科学工作流可能导致滥用的问题，提出BioSecBench-Refusal基准，将常规与红队任务配对，测试16种配置下模型拒绝率，发现多数配置对常规工作拒绝率高，有推理空间的模型能识别更多威胁，为开发者提供校准工具。

PhysAgent: Reflective Agentic Physics Control for Physically Plausible Video Generation

PhysAgent：用于物理上合理的视频生成的反射式智能体物理控制

Qirui Li, Jinkun Hao, Yibo Li, Ran Yi, Paul L. Rosin, Yu-Kun Lai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究物理上合理的视频生成问题，提出PhysAgent反射式智能体框架，通过闭环设计及物理控制API，改善参数控制，实现复杂轨迹等，实验证明其能生成更合理视频，有更好提示对齐及泛化效果。

Comments For project page, see https://iapple233.github.io/PhysAgent

Bridge Evidence: Static Retrieval Utility Does Not Predict Causal Utility in Multi-Step Agentic Search

桥梁证据：静态检索效用无法预测多步智能体搜索中的因果效用

Debayan Mukhopadhyay, Utshab Kumar Ghosh, Shubham Chatterjee

机构 * University of Calcutta（卡塔克大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究智能体检索中静态检索效用与因果效用的差异，通过在HotpotQA上用ReAct风格智能体实验，比较原始与反事实运行得CTU分数，发现两者近乎独立，约三分之一文档为桥梁文档，还确定了相关机制，指出优化静态相关性无法带来因果有用性。

Comments Preprint; extended version in preparation

The Tool Illusion: Rethinking Tool Use in Web Agents

工具幻觉：重新审视网络代理中的工具使用

Renze Lou, Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Suman Nath, Wenpeng Yin, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research, Redmond（微软研究院，雷德蒙德） ； The Pennsylvania State University, University Park（宾夕法尼亚州立大学，大学园） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过系统研究不同工具源、基础模型和评估基准，重新审视网络代理中的工具使用，揭示工具效果的稳定性及潜在副作用，为未来研究提供更可靠的实证基础。

Comments COLM 2026

MyAG: A Graph-Based Framework for Designing and Analyzing Composable LLM Agent Systems

MyAG：一种用于设计和分析可组合大语言模型智能体系统的基于图的框架

Zhisong Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 介绍用于设计和分析可组合大语言模型智能体系统的MyAG框架，它将构建分为三个图抽象，支持分层组合，提供监控和可视化工具，实验表明其能支持灵活设计并助于分析性能-效率权衡，且已开源。

Evaluating Frontier AI Agents as Autonomous Clinical Security Auditors

评估前沿人工智能代理作为自主临床安全审计员

Michael O. Eniolade

机构 * University of the Cumberlands（坎伯兰大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究旨在评估前沿人工智能代理能否自主进行临床人工智能安全审计。基于METR任务标准构建评估任务，让代理按要求实施攻击、计算得分并编写报告。通过对三个前沿模型在不同数据集和模型架构上的评估，得出各模型表现及成本等情况，部分成果已公开。

Comments 29 pages, 2 figures, 7 tables

FlowArk: Boosting Agentic Data-flow Analysis for Android Apps via Context-Aware Knowledge Reuse

FlowArk：通过上下文感知知识重用提升安卓应用的智能数据流分析

Yiming Zhang, Jiangrong Wu, Yuhong Nan

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究安卓应用数据流分析中批量任务重复分析成本高的问题，提出FlowArk系统，通过提炼、打包和注入知识条目降低成本，实验表明其在保持分析质量的同时，能降低API成本并增加任务完成量。

Comments 12 pages, 9 figures, 6 tables

Characterizing Large Language Model Agentic Workflows: A Study on N8n Ecosystem

表征大语言模型智能体工作流：基于N8n生态系统的研究

Yutian Tang, Yuming Zhou, Huaming Chen

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过分析6000多个n8n工作流，揭示LLM在低代码平台中嵌入控制逻辑、外部工具和人工审核等结构，但可靠性机制不足。

Agentic Forecasting using Sequential Bayesian Updating of Linguistic Beliefs

基于序列贝叶斯更新的语义信念的代理预测

Kevin Murphy

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 BLF系统通过语义信念状态、层级多试聚合和层级校准方法，在预测基准上超越了现有方法，同时具备低泄露率的回测框架。

Comments v4 adds 2 new appendices: app J evaluates a "generative" Bayesian alternative to BLF (which does worse than the "discriminative" approached used by BLF), and app K sketches how to do value of information computation to decide when to stop searching (although this idea has not been tried). v4 also adds a few more recent references

Journal ref v3 was published in ICML AI Forecasting workshop 2026 (https://forecasting-workshop.github.io/)