AI Agent

Mint-Agent: Introducing Finance-Native Agentic Foundation Models

Mint-Agent：引入金融原生智能体基础模型

Agent Team, B. Zhang, Yaze Geng, Lei Tang, Yaoyang Yi, Zonghan Wu, Yifan Hu, Kun Wang, Qingsong Wen, Yilei Shao

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

AI总结 本研究提出金融原生智能体模型Mint-Agent，通过三大支柱开发出Mint-Cu（9B）和Mint-Ag（27B），在多个金融基准测试中展现出优异的可靠性与可执行性，为可信金融智能提供了新路径。

Agent JIT Compilation for Latency-Optimizing Web Agent Planning and Scheduling

面向延迟优化的Web Agent规划与调度的Agent即时编译

Caleb Winston, Ron Yifeng Wang, Azalia Mirhoseini, Christos Kozyrakis

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；planning(title)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Agent即时编译系统，通过JIT-Planner生成代码计划、JIT-Scheduler探索并行化策略及不变式工具协议，显著降低延迟并提高准确性。

Comments Accepted at ICML 2026

Development of a Large Language Model-based Multi-Agent Clinical Decision Support System for Korean Triage and Acuity Scale (KTAS)-Based Triage and Treatment Planning in Emergency Departments

Seungjun Han, Wongyung Choi

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；AI agent(abstract)

Agentic RAG-VLM: Affordance-Aware Retrieval-Augmented Generation with Self-Reflective Planning for Robotic Grasping

Agentic RAG-VLM：基于自反规划与可操作性感知的检索增强生成在机器人抓取中的应用

Tao Chen, Lizheng Liu, Jiaxu Wang, Ziyue Jiang, Ruiqi Tian, JiGuang Huo, Zhongxue Gan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Kean University（肯恩大学） 纠错

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

AI总结 提出Agentic RAG-VLM框架，通过可操作性感知检索、场景图推理和自反规划，在杂乱环境中实现鲁棒抓取，成功率78.3%，比纯VLM基线提升53.3个百分点。

Comments 8 pages,5 figures,5 tables

Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架

Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。

Hybrid Agentic AI and Multi-Agent Systems in Smart Manufacturing

智能制造中混合代理AI与多代理系统

Mojtaba A. Farahani, Md Irfan Khan, Thorsten Wuest

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；multi-agent(title)；planning(abstract)

AI总结 本文提出一种混合代理AI与多代理框架，用于预测性维护，结合LLM代理的战略协调与规则代理的高效任务处理，通过分层架构实现动态模型适应与可解释决策。

MMORF: A Multi-agent Framework for Designing Multi-objective Retrosynthesis Planning Systems

MMORF：一种用于设计多目标逆合成规划系统的多智能体框架

Frazier N. Baker, Trieu Nguyen, Reza Averly, Botao Yu, Daniel Adu-Ampratwum, Huan Sun, Xia Ning

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） ； Department of Mathematics and Statistics, University of South Florida（南佛罗里达大学数学与统计系） ； Division of Medicinal Chemistry and Pharmacognosy, The Ohio State University（俄亥俄州立大学药物化学与生药学系） ； Department of Biomedical Informatics, The Ohio State University（俄亥俄州立大学生物医学信息学系） ； Translational Data Analytics Institute, The Ohio State University（俄亥俄州立大学转化数据分析研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出MMORF框架，通过多智能体系统解决多目标逆合成规划问题，展示了MASIL和RFAS在安全、成本和约束任务中的优越性能。

Comments 36 pages, 1 figure

Altruistic Maneuver Planning for Cooperative Autonomous Vehicles Using Multi-agent Advantage Actor-Critic

为合作自主车辆的利他性动作规划使用多智能体优势Actor-Critic

Behrad Toghi, Rodolfo Valiente, Dorsa Sadigh, Ramtin Pedarsani, Yaser P. Fallah

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出一种多智能体优势Actor-Critic算法，用于自动驾驶车辆在混合交通环境中的利他性动作规划，以提升交通效率与安全。

Comments Accepted to 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2021) - Workshop on Autonomous Driving: Perception, Prediction and Planning

EvoIR-Agent: Self-Evolving Image Restoration Agentic System via Experience-Driven Learning

EvoIR-Agent: 通过经验驱动学习实现自进化图像修复智能体

Kailin Zhuang, Jiawei Wu, Zhi Jin

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；agentic(title)；planning(abstract)

AI总结 本文提出EvoIR-Agent，通过经验驱动学习解决图像修复中经验不足导致的规划失败问题，通过构建分层经验池和自进化机制提升修复性能和效率，实验表明其在全参考指标上表现优异，且在性能与效率之间取得显著平衡。

Comments Temporarily withdrawn for institutional clearance and compliance review. A revised version will be uploaded once the process is finalized

SYMPHONY: Synergistic Multi-agent Planning with Heterogeneous Language Model Assembly

SYMPHONY：异构语言模型组装的协同多智能体规划

Wei Zhu, Zhiwen Tang, Kun Yue

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China（信息科学与工程学院，云南大学，昆明，中国） ； Yunnan Key Laboratory of Intelligent Systems and Computing, Kunming, China（智能系统与计算云南重点实验室，昆明，中国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 SYMPHONY通过整合异构语言模型的多智能体规划框架，提升探索能力与规划性能，实验证明其在复杂任务中的有效性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

MADRA: Multi-Agent Debate for Risk-Aware Embodied Planning

MADRA：多智能体辩论用于风险感知的具身规划

Junjian Wang, Lidan Zhao, Xi Sheryl Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing（中国科学院大学南京校区） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 MADRA通过多智能体辩论和分层认知框架，在安全性和效率上超越现有方法，实现高安全任务拒绝率和低误拒率。

Decentralized Multi-Agent Goal Assignment for Path Planning using Large Language Models

Murad Ismayilov, Edwin Meriaux, Shuo Wen, Gregory Dudek

机构 * Center for Intelligent Machines (CIM) Laboratory（智能机器中心（CIM）实验室） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

Comments Accepted at MIT URTC 2025

SagaLLM: Context Management, Validation, and Transaction Guarantees for Multi-Agent LLM Planning

Edward Y. Chang, Longling Geng

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国巴黎Inria研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)

Comments 13 pages, 10 tables, 5 figures

Vaiage: A Multi-Agent Solution to Personalized Travel Planning

Binwen Liu, Jiexi Ge, Jiamin Wang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；tool use(abstract)

Cooperative Multi-Agent Path Finding: Beyond Path Planning and Collision Avoidance

Nir Greshler, Ofir Gordon, Oren Salzman, Nahum Shimkin

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

Comments 9 pages, 5 figures

An approach to multi-agent planning with incomplete information

Alejandro Torreño, Eva Onaindia, Óscar Sapena

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

Comments 6 pages, 2 figures

Journal ref 20th European Conference of Artificial Intelligence (ECAI 2012), Volume 242, pp. 762-767, Year 2012

Evidence-Grounded Multi-Agent Planning Support for Urban Carbon Governance via RAG

基于证据的多智能体规划支持用于城市碳治理的RAG

Yuyan Huang, Haoran Li, Yifan Lu, Ruolin Wu, Siqian Chen, Chao Liu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出基于RAG的多智能体规划支持系统，用于城市碳治理，通过整合异质证据提升规划效率与准确性。

SPIO: Ensemble and Selective Strategies via LLM-Based Multi-Agent Planning in Automated Data Science

SPIO：基于LLM的多智能体规划的集成与选择策略在自动化数据科学中的应用

Wonduk Seo, Juhyeon Lee, Yanjun Shao, Qingshan Zhou, Seunghyun Lee, Yi Bu

机构 * Enhans ； Peking University（北京大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 SPIO通过基于LLM的多智能体规划，在自动化数据科学中实现了集成与选择策略，提升了流程的灵活性和准确性。

Comments Under Review

ALAS: Transactional and Dynamic Multi-Agent LLM Planning

Longling Geng, Edward Y. Chang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；workflow(abstract)

Verification-Aware Planning for Multi-Agent Systems

Tianyang Xu, Dan Zhang, Kushan Mitra, Estevam Hruschka

机构 * Purdue University, USA（普渡大学，美国） ； Megagon Labs, USA（梅加隆实验室，美国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments Submission for ARR Oct

Congestion Mitigation Path Planning for Large-Scale Multi-Agent Navigation in Dense Environments

Takuro Kato, Keisuke Okumura, Yoko Sasaki, Naoya Yokomachi

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2025. Supplementary videos are accessible via IEEE Xplore

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10, no. 10, pp. 9742-9749, 2025

Pepti-Agent: An AI Agent for Peptide Design and Optimization

Pepti-Agent: 一种用于肽设计与优化的人工智能代理

Houxu Chen, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Biomedical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（生物医学工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） 纠错

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

AI总结 提出Pepti-Agent，一种基于模型上下文协议（MCP）的闭环肽设计框架，通过可独立检查的生成、预测和突变工具，结合大语言模型控制器和实时属性预测，实现多目标优化与可复现基准测试。

ATP-Bench: Towards Agentic Tool Planning for MLLM Interleaved Generation

ATP-Bench: 向多模态大语言模型交错生成的代理工具规划迈进

Yinuo Liu, Zi Qian, Heng Zhou, Jiahao Zhang, Yajie Zhang, Zhihang Li, Mengyu Zhou, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴通义千问大模型应用团队） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agentic(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型交错生成中事实性与创造性难以统一的问题，提出ATP-Bench基准，包含7702个问题-答案对，评估代理工具规划能力，揭示模型在交错规划中的不足。

Cutscene Agent: An LLM Agent Framework for Automated 3D Cutscene Generation

Cutscene Agent：一种用于自动化3D场景生成的LLM代理框架

Lanshan He, Haozhou Pang, Qi Gan, Xin Shen, Ziwei Zhang, Yibo Liu, Gang Fang, Bo Liu, Kai Sheng, Shengfeng Zeng, Chaofan Li, Zhen Hui, Keer Zhou, Lan Zhou, Shujun Dai

机构 * Kuaishou GameMind Lab（快手游戏大脑实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,title_cn)；tool-use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出Cutscene Agent框架，通过双向集成LLM代理与游戏引擎，实现多代理协作生成可编辑的电影化3D内容，并构建了针对长周期多步骤协作的评估基准。

Comments 27 pages excluding appendix

HiMAP-Travel: Hierarchical Multi-Agent Planning for Long-Horizon Constrained Travel

HiMAP-Travel: 基于长时域约束旅行的分层多智能体规划

The Viet Bui, Wenjun Li, Yong Liu

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（YYY大学XXX系） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（WWW研究所ZZZ学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 HiMAP-Travel通过分层多智能体框架提升长时域约束旅行规划效率，实现更高通过率和更低延迟。

Comments 33 pages, v1

IMAGINE: Integrating Multi-Agent System into One Model for Complex Reasoning and Planning

IMAGINE：将多智能体系统整合到一个模型中以实现复杂推理和规划

Xikai Zhang, Bo Wang, Likang Xiao, Yongzhi Li, Quan Chen, Wenjun Wu, Liu Liu

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 IMAGINE通过整合多智能体系统的推理与规划能力，实现高效复杂推理和规划，实验显示其在TravelPlanner任务中表现优异。

Multi-Robot Path Planning Combining Heuristics and Multi-Agent Reinforcement Learning

结合启发式方法和多智能体强化学习的多机器人路径规划

Shaoming Peng

机构 * School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of Sciences（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)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出MAPPOHR方法，结合启发式搜索与多智能体强化学习，提升多机器人路径规划效率与性能。

EvoMem: Improving Multi-Agent Planning with Dual-Evolving Memory

EvoMem：通过双进化记忆提升多智能体规划

Wenzhe Fan, Ning Yan, Masood Mortazavi

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Futurewei Technologies（未来科技） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 EvoMem通过双进化记忆机制提升多智能体规划，利用约束记忆和查询反馈记忆模块优化约束跟踪与错误修正，实现旅行、会议和日历任务的性能提升。

GAP: Graph-Based Agent Planning with Parallel Tool Use and Reinforcement Learning

Jiaqi Wu, Qinlao Zhao, Zefeng Chen, Kai Qin, Yifei Zhao, Xueqian Wang, Yuhang Yao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；tool use(title)；autonomous agent(abstract)

A Data-Driven Discretized CS:GO Simulation Environment to Facilitate Strategic Multi-Agent Planning Research

Yunzhe Wang, Volkan Ustun, Chris McGroarty

机构 * USC Institute for Creative Technologies（USC创意技术研究所） ； Dept. of Computer Science University of Southern California（计算机科学系大学南加州大学） ； U.S. Army Combat Capabilities Development Command（美国陆军作战能力发展指挥部） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；planning(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Accepted at the Winter Simulation Conference 2025, December, Seattle USA