AI Agent

Small Models, Big Impact: Tool-Augmented AI Agents for Wireless Network Planning

小型模型，大影响：用于无线网络规划的工具增强型AI代理

Yongqiang Zhang, Mustafa A. Kishk, Mohamed-Slim Alouini

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

AI总结 MAINTAINED通过整合地理分析、信号传播建模和网络优化的计算工具，实现了比大型语言模型更高效的无线网络规划，同时减少计算资源需求。

Comments 7 pages, 4 figures, 2 tables, accepted by IEEE Communications Magazine

Model Predictive Fuzzy Control: A Hierarchical Multi-Agent Control Architecture for Outdoor Search-and-Rescue Robots

Craig Maxwell, Mirko Baglioni, Anahita Jamshidnejad

机构 * Department of Control and Operations, Delft University of Technology（控制与运营系，代尔夫特理工大学） 纠错

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

Collaborating in a competitive world: Heterogeneous Multi-Agent Decision Making in Symbiotic Supply Chain Environments

Wan Wang, Haiyan Wang, Adam J. Sobey

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

An Optimal Task Planning and Agent-aware Allocation Algorithm in Collaborative Tasks Combining with PDDL and POPF

Qiguang Chen, Ya-Jun Pan

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

Towards a Distributed Platform for Normative Reasoning and Value Alignment in Multi-Agent Systems

Miguel Garcia-Bohigues, Carmengelys Cordova, Joaquin Taverner, Javier Palanca, Elena del Val, Estefania Argente

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

A multi-agent model of hierarchical decision dynamics

Paul Kinsler

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

Comments 7 pages, 6 figures

Metaheuristic planner for cooperative multi-agent wall construction with UAVs

Basel Elkhapery, Robert Pěnička, Michal Němec, Mohsin Siddiqui

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

EqMotion: Equivariant Multi-agent Motion Prediction with Invariant Interaction Reasoning

Chenxin Xu, Robby T. Tan, Yuhong Tan, Siheng Chen, Yu Guang Wang, Xinchao Wang, Yanfeng Wang

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

Comments Accepted to CVPR 2023

Bounded strategic reasoning explains crisis emergence in multi-agent market games

Benjamin Patrick Evans, Mikhail Prokopenko

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

Comments 10 pages + 7 page appendix, 7 figures

MADER: Trajectory Planner in Multi-Agent and Dynamic Environments

Jesus Tordesillas, Jonathan P. How

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

Comments 15 pages, 15 figures

Application of distributed constraint satisfaction problem to the agent-based planning in manufacturing systems

S. Kornienko, O. Kornienko, P. Levi

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

Journal ref Proceedings of the International Scientific Congress "Intelligent Systems (IEEE AIS'03)" and "Intelligent CAD's (CAD-2003)", p.124-140, Divnomorsk, Russia, 2003

ExploreAI: Agentic Exploration Knowledge Bases for Reproducible Observable-Regression Testing of Black-Box VR and 3D Applications

ExploreAI：用于黑盒VR与3D应用可复现可观测回归测试的智能探索知识库

Jiajie Wang, Kebin Peng, Wei Wang, Xiaoyin Wang, Sen He, Xue Qin

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

AI总结 ExploreAI是LLM驱动的智能体框架，通过构建探索知识库（EKB），实现黑盒VR与3D应用的可复现可观测回归测试，在多场景中验证了其有效性。

Comments 11 pages, 3 figures, 8 tables

Collective Counterfactual Planning: Coordination, Consent, and Verification under Representational Constraints

集体反事实规划：表征约束下的协调、同意与验证

Chainarong Amornbunchornvej

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

AI总结 该研究提出集体反事实规划（CCP）形式化模型，分析表征约束下群体规划的可行性，揭示正负二元性，给出四步可解性方案，解释群体协作的几何机制。

Comments The code is available at https://github.com/DarkEyes/Coll-Counterfactual-Plan

DeAR: Decentralized Agentic Reasoning via Capability Grounding and Collaborative Thought Navigation

DeAR：基于能力锚定与协作思维导航的去中心化智能体推理

Xing Wei, Changmeng Zheng, XiaoYong Wei, Xiufen Ye, Qing Li

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

AI总结 针对现有智能体推理系统的路由瓶颈与静态角色分配问题，提出DeAR框架，通过三种机制实现去中心化协作，在9类基准测试中性能优于基线方法，提升了知识密集型推理任务的准确性。

Runtime Governance for Agentic AI: Action-Boundary Control with Trusted Provenance and Fail-Closed Execution

智能体AI的运行时治理：基于可信溯源与故障闭锁执行的行动边界控制

Adam Mazzocchetti

机构 * SPQR Technologies Inc.（SPQR科技公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出Aegis运行时治理系统，通过可信决策层调解智能体AI的工具行动提案，在沙堡语料库评估中成功阻止风险提案转化为治理副作用。

AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning

AVA-Encoder：面向智能体原生的视频表示学习

Chuyue Li, Jinpeng Yu, Haozhe Wang, Tian Xueyun, Zhijing Zhang, Bingnan Li, Shuqi Gu, Kan Ren, Jiaming Liu, Ruihua Huang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 针对创意智能体缺乏从高质量电影学习的有效方式的问题，提出AVA-Encoder框架，其视频表示经重构优化后，在相关基准上性能优于现有方法，还发布了配套框架、基准及数据集。

A Policy Algebra for Trust-Preserving Agentic AI Execution

用于信任保留的智能体AI执行的策略代数

Bhaskar Tripathi, Anurag Kumar, Ramendra Kumar, Bhavesh Gadhe

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

AI总结 本文提出一种策略代数，用于定义智能体AI执行的可靠范围，可干预94.8%的策略违规事件，保留86.9%的任务完成率，为构建可靠智能体提供支持。

Comments 7 figures, 10 tables, and 5 algorithms

LAPF: LLM-Agent-Based Path Finder Using the UAVScenes Dataset

LAPF：基于大语言模型智能体的路径查找器，使用UAVScenes数据集

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Hao Zhou, Miguel Gutiérrez Gaitán, Atefeh Hajijamali Arani, Rui Zhang

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

AI总结 本文提出基于LLM智能体的LAPF框架，整合多模块构建闭环认知架构，在城镇级无人机导航中实现了更优路径效率，且无钳位事件，性能优于CoT提示方法。

Comments 15 pages

SCOPE: Score-Isolated Agentic Optimization for Video World Models

SCOPE：用于视频世界模型的分数隔离智能体优化

Yuhua Jiang, Jiaming Wang, Qingbin Liu, Feifei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本研究针对视频世界模型推理时改进的评估难题，提出SCOPE框架，通过类型化状态更新与冻结策略实现可审计适应，在Physics-IQ基准上较冻结基线提升+14.24，同时揭示推理时更新的益处需原则性部署机制。

Hierarchical Agentic Incident Response with Digital-Twin-Validated Attack Inference

结合数字孪生验证攻击推理的分层智能体事件响应

Yiran Gao, Juntao Chen, Tao Li

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

AI总结 该研究针对网络事件响应效率低的问题，提出整合LLM攻击推理、滚动规划与数字孪生验证的分层智能体响应框架，在33组件企业网络测试台的多阶段攻击场景中，其恢复成功率较前沿LLM基线提升18%-31%。

Comments 2026 IEEE Conference on Communications and Network Security

SKILL: Self-correcting Knowledge-guided Iterative Large Language Model Agent for Logic Optimization

SKILL：用于逻辑优化的自校正知识引导迭代大语言模型智能体

Rui Yang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 针对逻辑综合优化的挑战，提出SKILL智能体，结合多LLM推理与RL交互，经基准测试实现12.4%的PDA提升及86.3%的50万门级逻辑系统成功率。

Tools as Continuous Flow for Evolving Agentic Reasoning

工具作为连续流用于演进代理推理

Tairan Huang, Siyu Shang, Qiang Chen, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FlowAgent，通过连续轨迹生成改进代理推理，引入计划级闭环基准，理论证明其鲁棒性和泛化能力，实验证明在长周期推理任务中表现优异。

SBCO: Self-Supervised, Verifier-Grounded Harness Optimization For Planning Agents

SBCO：面向规划智能体的自监督、验证器驱动的工具链优化器

Vivek Kulkarni, Sudipta Paul, Aounon Kumar, Nicholas Tzou, Srinivas Chappidi

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

AI总结 本研究针对规划任务提出SBCO，一种自监督的验证器驱动工具链优化器，其性能优于或相当的定制基线，且计算成本仅为其1/4至1/5.5。

CAPO: Critic-Guided Action-Aligned Policy Optimization for Advancing LLM Agent Capabilities

StepPO: 面向智能体强化学习的步骤对齐策略优化

Daoyu Wang, Qingchuan Li, Mingyue Cheng, Jie Ouyang, Shuo Yu, Chunli Liu, Shijin Wang, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出StepPO，一种步骤级策略优化方法，通过将智能体强化学习从token级MDP重构为步骤级MDP并引入步骤级信用分配，以解决现有算法在智能体决策粒度上的不匹配问题，在多跳问答等任务上优于多种RL算法。

ColluSkill: Adversarial Cross-Skill Composition for Evading Agent Skill Scanners

ColluSkill：用于规避智能体技能扫描器的对抗性跨技能组合

Puyu Zeng, Simeng Qin, Jingzhi Li, Ju Jia, Zheli Liu, Xiaojun Jia

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

AI总结 本研究提出ColluSkill攻击框架，可通过跨技能组合规避技能扫描器，攻击成功率达96.0%；还提出ChainGuard防御框架，能将攻击成功率降至22.5%，同时放行99.5%良性工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

The Ethics of Autonomous AI Agents for Offensive Security

用于进攻性安全的自主人工智能代理的伦理问题

Andreas Happe, Jürgen Cito, Jasmin Wachter

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Klagenfurt（克雷格福大学） 纠错

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

AI总结 研究使用自主人工智能代理进行进攻性安全时的伦理问题，分析道德归因在多方的扩散及技术对利益相关者的影响，通过研究其不确定性等特性及攻防成本不对称性，为现有框架不适用于此情况提供分层建议。

Comments accepted at FAIEMA 2026

TRAJDEBUG: Tracing Error Lifecycle to Identify Critical Failures in Long-Horizon Agent Trajectories

TRAJDEBUG：追踪错误生命周期以识别长视野智能体轨迹中的关键失败

Yunjia Qi, Zehua Yin, Xintong Shi, Hao Peng, Songyuanyi Lu, Yixian Liu, Richeng Xuan, Yuhong Liu, Zhichao Hu, Xiaozhi Wang, Lei Hou, Bin Xu, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 针对长视野智能体轨迹调试的级联错误与关键错误定位难题，提出TrajDebug框架，构建含486条轨迹的TrajErrBench基准，实验显示其性能优于现有基线，可提供改进智能体的可操作反馈。

EnvACE: Internalizing Environment Dynamics via World Rehearsal for Agentic Reinforcement Learning

EnvACE：通过世界预演内化环境动态以实现智能体强化学习

Zishan Xu, Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Yifu Guo, Zhengxi Lu, Yuquan Lu, Jinyang Huang, Yan Xu, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Central South University（中南大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 本文提出 EnvACE 方法，以世界预演替代外部环境交互训练 LLM 智能体，在多基准测试中性能优于基线，可突破外部环境约束扩展 LLM 智能体训练。

GrandCode: Achieving Grandmaster Level in Competitive Programming via Agentic Reinforcement Learning

GrandCode: 通过代理强化学习实现竞技编程的Grandmaster级别

Ornith Team, Xiaoya Li, Guoyin Wang, Songqiao Su, Chris Shum, Jiwei Li

机构 * DeepReinforce Team（DeepReinforce 团队） 纠错

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

AI总结 本文提出GrandCode，一种用于竞技编程的多代理强化学习系统，通过代理模块协同训练和代理GRPO算法，实现了在竞技编程比赛中超越人类选手的突破。

Comments Tech Report; Pre-print

EmpaAva: An Open-source Agentic 3D-Avatar Empathetic Live Chatbot

EmpaAva：开源智能体式3D化身共情实时聊天机器人

Jie Yang, Wenhao Xu, Shuhui Lin, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个开源智能体式3D化身共情聊天机器人EmpaAva，通过三智能体架构实现闭环多模态交互，在评估中优于多款基准模型，将开源并提供在线演示。

Comments Project&Demo: https://empaava.top/