AI Agent

PesTwin: A modular agent-based framework for pest and vector population control

PesTwin：一种用于害虫和病媒种群控制的基于模块化代理的框架

Andrea De Antoni, Giovanni Iacca, Andrea Pugliese, Anna Strampelli, Gerard Terradas, Matteo Rucco, Andrew Hammond

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对基因控制技术建模工具滞后问题，提出PesTwin框架，可跨物种等模拟基因控制技术，捕捉多种因素。经与实验室数据验证后可扩展到田间场景，能在基因控制系统实际应用前进行模拟测试，助力相关决策，缩短研发到应用路径。

PHaul: A PPO-based forwarding agent for Sub6 enhanced Integrated Access and Backhaul networks

PHaul：一种用于Sub6增强型综合接入与回传网络的基于近端策略优化（PPO）的转发代理

Jorge Pueyo, Daniel Camps-Mur and, Miguel Catalan-Cid

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究Sub6增强型IAB网络的转发问题，提出PHaul，结合离线启发式算法与基于PPO的在线DRL代理，利用网络数字孪生采样更新映射，相比替代算法，能提升吞吐量效率和公平性，且对拓扑差异有鲁棒性。

Journal ref IEEE Transactions on Network and Service Management, 2024

WebRetriever: A Large-Scale Comprehensive Benchmark for Efficient Web Agent Evaluation

WebRetriever：用于高效网络智能体评估的大规模综合基准测试

Wei Dong, Tianyu Fu, Zhe Yu, Hanning Wang, Anyang Su, Zhizhou Fang, Yuyang Chen, Shuo Wang, Minghui Wu, Ping Jiang, Zhen Lei, Chenxu Zhao

机构 * Mininglamp Technology（旷视科技） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所综合技术集成中心） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对现有网络智能体评估基准测试的局限，提出WebRetriever这一大规模综合基准测试，涵盖多领域网站和任务。采用NavEval框架及三个评估协议，实验揭示不同协议性能差异，为网络智能体研发提供细粒度见解和严谨基础。

Taming I2V models for Image HOI Editing: A Cognitive Benchmark and Agentic Self-Correcting Framework

驯服I2V模型用于图像HOI编辑：认知基准与智能体自校正框架

Jiayi Gao, Qingchao Chen, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing, China（王轩计算机技术研究所，北京大学，北京，中国） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（国家健康数据科学研究院，北京大学，北京，中国） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出HOI-Edit基准和SCPE框架，利用I2V模型的时间生成能力进行动态人-物交互编辑，通过自校正提示迭代优化，实现与SOTA竞争的性能。

Mapping the Evaluation Frontier: An Empirical Survey of the Bias-Reliability Tradeoff Across Eleven Evaluator-Agent Conditions

映射评估前沿：跨11种评估器-智能体条件的偏差-可靠性权衡的实证调查

Zewen Liu

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 通过扩展至11种评估条件，实证验证了LLM评估系统中评估器耦合、策略多样性与小样本测量可靠性之间的权衡，并发布了标准化基准数据集。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table

Robust Autonomous UAV Landing on Maritime Platforms via Multimodal Agentic AI and Active Wave Compensation

基于多模态智能体AI和主动波浪补偿的自主无人机稳健海上平台着陆

Francisco S. Neves, Pedro N. Pereira, Raul D. S. G. Campilho, Andry M. Pinto

机构 * Fundação Para a Ciência e a Tecnologia（葡萄牙科学技术基金会） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 提出一种解耦的多飞行器着陆框架，利用双深度强化学习智能体（SAC和模态RL）实现无人机在海上平台的稳健着陆，在15次试验中达到100%成功率。

Strategyproof Facility Location and Committee Selection with Mixed Max and Sum Agent Types

混合最大和求和代理类型的策略性设施选址与委员会选择

Yue Gruszecki, Elliot Anshelevich

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对代理具有最大型或求和型成本函数的策略性设施选址问题，设计确定性策略证明机制，并证明在代理类型私有但位置已知时近似比为(3-2/k)，在位置私有且位于直线度量时近似比为3。

Mitigating Adverse Selection in Concentrated Liquidity AMMs with Dynamic Fees: An Agent-Based Model Approach

缓解集中流动性AMM中的逆向选择：基于动态费用的代理建模方法

Daniele Maria Di Nosse, Fabrizio Lillo

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对Uniswap v3等集中流动性AMM中流动性提供者面临的逆向选择成本，提出基于波动率和订单流毒性的动态费用机制，通过代理建模验证其可补偿损失而非直接降低损失。

Finite difference methods for a continuous-time heterogeneous agent model with recursive utility

具有递归效用的连续时间异质主体模型的有限差分方法

Yves Achdou, Qing Tang

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对Epstein-Zin递归效用下的连续时间异质主体模型，提出Howard-Newton和Howard-Tarski-Kantorovich算法求解离散化的HJB方程，证明算法收敛性及解的存在性，并给出先验误差估计。

Shift-Left High-Level Synthesis Verification via Knowledge-Augmented LLM Agent

通过知识增强的LLM智能体实现左移高层次综合验证

Zhihan Xiao, Hongbing Lang, Zhe Zhao, Luke Ztz Hu, Songping Mai

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出一种知识增强的智能体驱动左移验证框架，通过双层级一致性检查、符号执行和HLS验证知识图谱，在综合前自动验证C与HLS-C的功能一致性，覆盖率达98.26%。

Bridging Creative Intent and Visual Quality: Creator-Driven Recurrent Video Generation with Agentic Feedback Loops

桥接创意意图与视觉质量：基于创作者驱动的循环视频生成与代理反馈循环

Denis Savytski, Aiden Lei, Heding Liu, Warren Yang, Sihan Liang, Alexander Liu, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； The Harker School（哈克学校） ； Basis Independent Silicon Valley（硅谷贝斯独立学校） ； Saratoga High（萨拉托加高中） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 提出CHIEF框架，通过人类-AI协作的迭代视频精炼，结合创作者驱动和代理主观反馈，提升长视频的叙事连贯性与创意方向。

Comments Accepted to the Workshop on Human-AI Co-Creativity at ICML 2026

On the Reliability of Networks of AI Agents: Density Evolution, Stopping Sets, and Architecture Optimization

AI代理网络的可靠性：密度演化、停止集与架构优化

Ehsan Aghazadeh, Hossein Pishro-Nik

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title)；agent(abstract)

AI总结 将多代理AI系统建模为稀疏图上的消息传递，扩展LDPC编码的密度演化理论，分析三种擦除失效模式，并证明密度演化定理以预测未解决子声明的渐近比例。

Large Language Models as Supervised Extraction Assistants: Lowering the Barrier to Documentation Standard Adoption in Agent-Based Modelling

大型语言模型作为监督式提取助手：降低基于智能体建模中文档标准采纳的门槛

Peer-Olaf Siebers, Christopher Frantz

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 本研究探索利用大型语言模型（LLMs）辅助自动化ABM文档标准（如RAT-RS）的采纳，通过四个LLMs从已发表论文中提取报告，发现LLMs在描述性任务上表现可靠，但在解释性和评估性任务上存在局限，并提出了何时依赖LLM、何时需要人工监督的实用启发式方法。

Comments 17 pages, accepted for publication at the Social Simulation Conference 2026, see https://www.durham.ac.uk/research/institutes-and-centres/research-methods/social-simulation-conference-2026/

Wealth Inequality and Planetary Boundaries in a Stylized Agent-Based Model

一个基于主体的风格化模型中的财富不平等与行星边界

Thomas Valade, Michael Benzaquen, Matthieu Cristelli, Stanislao Gualdi, Pierre Lenders

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 通过构建异质主体模型，研究财富不平等如何阻碍绿色转型，发现超过一定阈值后经济锁定在棕色状态，并评估了不同财政政策的效果。

Comments 26 pages, 14 figures

Tuning Agent-Based Predator-Prey Models Toward Lotka-Volterra Dynamics

将基于智能体的捕食者-猎物模型调谐至洛特卡-沃尔泰拉动力学

Corinna Mandl, Siddharth Chaturvedi, Marcel van Gerven

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究通过调整环境与种群参数，使基于智能体的捕食者-猎物模型产生类似洛特卡-沃尔泰拉方程的周期性振荡，并利用基于特征的损失函数优化参数。

Comments 12 pages, 3 figures

An Agent-Based Model for Migration Decision-Making Under Higher Frequency of Extreme Climate Events

极端气候事件频率增加下的迁移决策基于智能体的模型

Valentina Antonaccio Guedes, Rafael Prieto-Curiel

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 构建基于智能体的模型，通过感知风险、迁移愿望和迁移能力的共同演化，揭示气候冲击如何非线性地影响迁移决策，并导致脆弱群体陷入困境。

Comments 44 pages including appendix, 14 figures

Is Telehealth Better Used to Treat Patients or Help Other Physicians Treat Patients? An Agent-Based Modeling Study of Healthcare Provision

远程医疗更适合用于治疗患者还是帮助其他医生治疗患者？基于智能体的医疗服务提供模型研究

Michael Chary

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 通过基于智能体建模，研究远程医疗在医学毒理学中的效果，发现医生间远程医疗可改善患者健康且不增加系统利用，而医患远程医疗增加成本但无临床改善。

Comments Presented at HICSS 2022

From Boundary Crossings to Global Connectivity: A Minimal Mechanism in Structured Agent-Based Landscapes

从边界穿越到全局连通：结构化基于智能体景观中的最小机制

Fabio Nelli

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究局部移动性异质性如何在结构化智能体系统中通过边界介导产生全局重构，发现少量探索性智能体即可在随机游走下实现景观连通，无需优化或目标导向行为。

Comments 26 pages, 6 figures, 3 supplementary figures. Source code and replication package publicly available via CoMSES and Zenodo

Afterlife Delegation Protocol: Speculative Design of Self-Sovereign Agents that Outlive Their Principals

来世委托协议：可超越其委托人的自主主权智能体的推测性设计

Botao Amber Hu, Iris Long

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究设计了基于ERC-10001的来世委托协议，开发了网页平台，探讨AI驱动的自主主权智能体在区块链上执行委托人遗嘱的可能性，分析不同文化来世宇宙观的转变。

Comments Submitted to NeurIPS 2026 Creative AI Track

Can LLM design high-quality experiments? A Comprehensive and Systematic Benchmark on Autonomous Experimental Design

大语言模型（LLM）能否设计高质量实验？一项针对自主实验设计的全面系统基准测试

Zejun Liu, Jian Wu, Ru Peng, Yuliang Ji, Dongyuan Li, Renhe Jiang, Yue Zhang

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究构建SCOPE基准评估LLM的自主实验设计能力，发现多数LLM无法直接设计高质量实验，低层配置存在瓶颈，进而提出OptED工作流缓解该瓶颈。

Comments 32 pages, 7 figures

GABench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating LLM Agents on Graph Analysis Tasks

GABench：用于评估大语言模型智能体图分析任务的综合基准

Jiarui Tan, Zhongjian Zhang, YaBo Guo, Jiawei Liu, Yujie Xing, Muhan Zhang, Cheng Yang, Chuan Shi

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GABench这一综合基准，涵盖多类图类型与任务及84个可执行工具，构建10400个带可验证答案的任务，评估前沿LLM及智能体框架，发现现有智能体应对复杂图任务仍存局限等结论。

GISAgentBench: A Practitioner-Sourced Benchmark for Evaluating LLM Agents on GIS Tasks

GISAgentBench：面向GIS任务的、由从业者提供的用于评估大语言模型智能体的基准测试

Abhinav Pothuri, Zhe Jiang, Zelin Xu, Di Yang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有GIS智能体基准缺乏真实输出等问题，推出由从业者提供的GISAgentBench基准，含349项多步骤GIS任务，评估显示最佳智能体仅完成32.7%的任务，凸显真实GIS工作流的挑战性。

AdvPlan-Bench: Adversarial Evaluation of Structured Plan-Generation Agents

AdvPlan-Bench：结构化计划生成智能体的对抗性评估基准

Alina Kapanova, Arun Kanhai, Natan Vidra, Spurthi Setty

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出AdvPlan-Bench，这一结构化计划生成智能体的对抗性评估离线基准，通过多维度指标开展实验验证，为相关研究提供可复现的基准支持。

SQBench: A Benchmark for Evaluating Task Delivery by Language-Model Agents in Production-Oriented Workflows

SQBench：用于评估面向生产工作流程中语言模型代理任务交付的基准测试

Summer Sun

机构 * Shaqiu Community（沙丘社区） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究面向生产工作流程中语言模型代理任务交付评估问题，核心方法是引入SQBench基准测试，包含多种任务并按特定方式评估，主要贡献是揭示功能完成度不能完全体现交付质量，风险判定需单独报告。

Comments 17 pages, 8 figures. Code and aggregate results: https://github.com/shaqiu-ai/SQBench

DynamicMCPBench: A Trace-Grounded, Effect-Scored Benchmark for LLM Agents over Live MCP Servers

DynamicMCPBench：用于实时MCP服务器上的大语言模型智能体的基于轨迹的效果评分基准测试

Jerzy Kamiński, Ilya Galyukshev, Artem Kuznetsov, Sergey Chuprin, Kirill Redko, Aidar Shumbalov, Anna Kalyuzhnaya

机构 * ITMO University（俄罗斯圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体在MCP服务器上的评估基准问题，提出DynamicMCPBench框架，能生成目标、追踪轨迹并按效果评分。大规模测试发现智能体处理长多步任务能力不足，且该框架可重复运行，人工验证其自动评分可靠。

SovereignPA-Bench: Evaluating User-Owned Personal Agents under Evolving Intent, Platform Mediation, and Consent Constraints

SovereignPA-Bench：在演化意图、平台中介与同意约束下评估用户自有个人智能体

Dylan Zongmin Liu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有基准未考量个人智能体用户主权保护的问题，提出可执行基准SovereignPA-Bench，从多维度评估智能体主权能力，验证全主权框架可显著降低隐私泄露等风险。

Running the Gauntlet: Re-evaluating the Capabilities of Agents Beyond Familiar Environments

Running the Gauntlet: 重新评估智能体在陌生环境中的能力

Mykola Vysotskyi, Runqi Lin, Grzegorz Biziel, Michal Zakrzewski, Sebastian Montagna, Damian Rynczak, Shreyansh Padarha, Kumail Alhamoud, Zihao Fu, William Lugoloobi, Kai Rawal, Hanna Yershova, Xander Davies, Taras Rumezhak, Guohao Li, Fazl Barez, Baoyuan Wu, Arkadiusz Drohomirecki, Yarin Gal, Chris Russell, Christopher Summerfield, Adam Mahdi, Volodymyr Karpiv, Philip Torr, Adel Bibi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； SoftServe ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； Ukrainian Catholic University（乌克兰天主教大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GauntletBench基准，通过20个视觉密集型任务评估智能体在时间感知、图形理解和3D推理等未被充分探索的能力，发现最先进智能体成功率仅19.1%，远低于人类80%以上。

Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents

Qwen-AgentWorld: 通用智能体的语言世界模型

Yuxin Zuo, Zikai Xiao, Li Sheng, Fei Huang, Jianhong Tu, Yuxuan Liu, Tianyi Tang, Xiaomeng Hu, Yang Su, Qingfeng Lan, Yantao Liu, Qin Zhu, Yinger Zhang, Bowen Yu, Haiquan Zhao, Haiyang Xu, Jianxin Yang, Jiayang Cheng, Junyang Wang, Lianghao Deng, Mingfeng Xue, Tianyi Bai, Yang Fan, Yubo Ma, Yucheng Li, Zeyu Cui, Zhihai Wang, Zhihui Xie, Zhuorui Ye, An Yang, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Ning Ding

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于语言模型的世界模型Qwen-AgentWorld，通过三阶段训练（CPT、SFT、RL）模拟7个领域的智能体环境，并构建AgentWorldBench基准，实验表明其显著优于现有模型，且能作为环境模拟器和智能体基础模型提升下游性能。

ORAgentBench: Can LLM Agents Solve Challenging Operations Research Tasks End to End?

ORAgentBench: LLM代理能否解决具有挑战性的端到端运筹学任务？

Jiajun Li, Mingshu Cai, Yixuan Li, Yu Ding, Ran Hou, Guanyu Nie, Xiongwei Han, Wanyuan Wang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ORAgentBench基准，评估LLM代理在端到端运筹学任务中的表现，发现当前代理通过率仅35.51%，主要受策略性弱点限制。

Comments 31 pages, preprint, v1

LLM Consumer Behavior Theory: Foundations of a Novel Research Field

LLM消费者行为理论：一个新兴研究领域的基础

Manon Reusens, Sofie Goethals, David Martens

机构 * Department of Engineering Management, University of Antwerp（安特卫普大学工程管理系） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LLM消费者行为理论，研究LLM代理在市场中代表人类消费决策的行为，整合经济学与自然语言处理，探讨偏好表达、市场聚合及理性假设的失效。