AI Agent

Trajectory-Informed Memory Generation for Self-Improving Agent Systems

基于轨迹的内存生成用于自改进代理系统

Gaodan Fang, Vatche Isahagian, K. R. Jayaram, Ritesh Kumar, Vinod Muthusamy, Punleuk Oum, Gegi Thomas

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出基于轨迹的内存生成框架，通过提取执行轨迹中的有效信息，提升代理在复杂任务中的性能表现。

VistaWise: Building Cost-Effective Agent with Cross-Modal Knowledge Graph for Minecraft

VistaWise: 构建低成本代理的跨模态知识图谱用于Minecraft

Honghao Fu, Junlong Ren, Qi Chai, Deheng Ye, Yujun Cai, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 VistaWise通过整合跨模态知识图谱和专用模型，实现低成本、高效率的Minecraft代理构建。

Comments Accepted by EMNLP 2025 main

NeuroSkill(tm): Proactive Real-Time Agentic System Capable of Modeling Human State of Mind

NeuroSkill(tm)：一种能够建模人类心理状态的前瞻性实时代理系统

Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NeuroSkill(tm)通过整合脑机接口信号和SKILL.md描述，实现对人类心理状态的实时建模与多层面互动，采用开源协议并遵循伦理对齐AI标准。

Comments 36 pages, 18 figures

See and Remember: A Multimodal Agent for Web Traversal

见与忆：一种用于网页浏览的多模态代理

Xinjun Wang, Shengyao Wang, Aimin Zhou, Hao Hao

机构 * Shanghai Institute of AI for Education（上海人工智能教育研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 V-GEMS通过视觉 grounding 和显式记忆系统实现精确稳健的网页浏览，实验显示其在导航任务中性能提升28.7%

REMem: Reasoning with Episodic Memory in Language Agent

REMem: 在语言代理中进行基于事件记忆的推理

Yiheng Shu, Saisri Padmaja Jonnalagedda, Xiang Gao, Bernal Jiménez Gutiérrez, Weijian Qi, Kamalika Das, Huan Sun, Yu Su

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 REMem通过两阶段框架提升语言代理的事件记忆构建与推理能力，显著优于现有系统。

Comments Accepted by The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) as poster

AdapTools: Adaptive Tool-based Indirect Prompt Injection Attacks on Agentic LLMs

AdapTools: 面向代理LLM的自适应工具间接提示注入攻击

Che Wang, Jiaming Zhang, Ziqi Zhang, Zijie Wang, Yinghui Wang, Jianbo Gao, Tao Wei, Zhong Chen, Wei Yang Bryan Lim

机构 * College of Computing（计算学院） ； Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（数据科学，南洋理工大学，新加坡） ； School of Computer Science, Peking University, China（计算机科学学院，北京大学，中国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AdapTools通过自适应工具和提示生成，提升间接提示注入攻击成功率2.13倍，同时降低系统效用1.78倍，有效应对现代AI代理的快速演变特性。

Comments 11 pages

Hippocampus: An Efficient and Scalable Memory Module for Agentic AI

海马体：一种高效且可扩展的记忆模块用于代理AI

Yi Li, Lianjie Cao, Faraz Ahmed, Puneet Sharma, Bingzhe Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 海马体通过紧凑二进制签名和动态小波矩阵实现高效代理AI记忆管理，显著降低检索延迟和token足迹。

AMEM4Rec: Leveraging Cross-User Similarity for Memory Evolution in Agentic LLM Recommenders

AMEM4Rec: 利用跨用户相似性促进记忆演化以实现智能大语言模型推荐系统

Minh-Duc Nguyen, Hai-Dang Kieu, Dung D. Le

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（越南 Vin 大学人工智能研究中心） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（越南 Vin 大学工程与计算机科学学院） ； Computer Science, VinUniversity（越南 Vin 大学计算机科学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 AMEM4Rec通过跨用户记忆演化学习协作信号，提升智能大语言模型推荐系统的性能。

M2A: Multimodal Memory Agent with Dual-Layer Hybrid Memory for Long-Term Personalized Interactions

M2A：具有双层混合记忆的多模态记忆代理用于长期个性化交互

Junyu Feng, Binxiao Xu, Jiayi Chen, Mengyu Dai, Cenyang Wu, Haodong Li, Bohan Zeng, Yunliu Xie, Hao Liang, Ming Lu, Wentao Zhang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 M2A通过双层混合记忆系统实现长期多模态交互中的个性化响应，利用在线更新机制提升用户偏好适应性。

Graph-based Agent Memory: Taxonomy, Techniques, and Applications

基于图的智能体记忆：分类、技术与应用

Chang Yang, Chuang Zhou, Yilin Xiao, Su Dong, Luyao Zhuang, Yujing Zhang, Zhu Wang, Zijin Hong, Zheng Yuan, Zhishang Xiang, Shengyuan Chen, Huachi Zhou, Qinggang Zhang, Ninghao Liu, Jinsong Su, Xinrun Wang, Yi Chang, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； School of Information（信息学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； School of Computing and Information Systems（计算与信息学院） ； Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了基于图的智能体记忆，涵盖分类、关键技术、应用及挑战，旨在推动更高效可靠的图基智能体记忆系统发展。

EgoMem: Lifelong Memory Agent for Full-duplex Omnimodal Models

EgoMem：全双工多模态模型的终身记忆代理

Yiqun Yao, Naitong Yu, Xiang Li, Xin Jiang, Xuezhi Fang, Wenjia Ma, Xuying Meng, Jing Li, Aixin Sun, Yequan Wang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EgoMem是一种专为全双工多模态模型设计的终身记忆代理，通过异步过程实现用户识别、个性化响应和长期记忆管理，实验显示其在准确性和一致性方面表现优异。

Controllable Memory Usage: Balancing Anchoring and Innovation in Long-Term Human-Agent Interaction

可控的记忆使用：在长期人机交互中平衡锚定与创新

Muzhao Tian, Zisu Huang, Xiaohua Wang, Jingwen Xu, Zhengkang Guo, Qi Qian, Yuanzhe Shen, Kaitao Song, Jiakang Yuan, Changze Lv, Xiaoqing Zheng

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SteeM通过动态调节记忆依赖程度，在长期人机交互中平衡锚定与创新，提升个性化协作效果。

Beyond Heuristics: A Decision-Theoretic Framework for Agent Memory Management

超越启发法：一个决策理论框架用于智能体记忆管理

Changzhi Sun, Xiangyu Chen, Jixiang Luo, Dell Zhang, Xuelong Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出DAM框架，通过决策理论方法解决智能体记忆管理问题，强调长期效用与风险评估，为不确定性下的记忆系统研究奠定基础。

Trust Semantics Distillation for Collaborator Selection via Memory-Augmented Agentic AI

基于记忆增强代理AI的信任语义蒸馏用于协作者选择

Botao Zhu, Jeslyn Wang, Dusit Niyato, Xianbin Wang

机构 * Western University（西方大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于记忆增强代理AI的任务特定信任语义蒸馏模型，通过教师-学生架构实现高效协作者选择，提升信任评估的准确性和效率。

Does SWE-Bench-Verified Test Agent Ability or Model Memory?

SWE-Bench-Verified测试的是代理能力还是模型记忆？

Thanosan Prathifkumar, Noble Saji Mathews, Meiyappan Nagappan

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究发现SWE-Bench-Verified基准可能反映模型训练记忆而非真实问题解决能力，建议转向更注重污染控制的新数据集。

SCA-LLM: Spectral-Attentive LLM-Based Wireless World Modeling for Agentic Communications

SCA-LLM：基于频谱-注意力的LLM无线世界建模用于智能通信

Ke He, Le He, Lisheng Fan, Xianfu Lei, Thang X. Vu, George K. Karagiannidis, Symeon Chatzinotas

机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（安全、可靠性与信任跨学科研究中心（SnT），卢森堡大学） ； School of Computer Science of Guangzhou University（广州大学计算机科学学院） ； School of Information Science and Technology, Institute of Mobile Communications, Southwest Jiaotong University（信息科学与技术学院，移动通信研究所，西南交通大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki（电气与计算机工程系，塞萨洛尼基阿瑞斯托大学） ； Cyber Security Systems and Applied AI Research Center, Lebanese American University (LAU)（网络安全与应用人工智能研究中心，黎巴嫩美国大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SCA-LLM通过频谱-注意力适配器将信道状态信息与LLM结合，实现无线世界建模，提升预测性能和零样本泛化能力。

PersonaMem-v2: Towards Personalized Intelligence via Learning Implicit User Personas and Agentic Memory

PersonaMem-v2：通过学习隐式用户人设和代理记忆实现个性化智能

Bowen Jiang, Yuan Yuan, Maohao Shen, Zhuoqun Hao, Zhangchen Xu, Zichen Chen, Ziyi Liu, Anvesh Rao Vijjini, Jiashu He, Hanchao Yu, Radha Poovendran, Gregory Wornell, Lyle Ungar, Dan Roth, Sihao Chen, Camillo Jose Taylor

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Meta ； University of Southern California（南加州大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PersonaMem-v2通过学习隐式用户人设和代理记忆提升LLM个性化能力，实验显示强化微调使模型在隐式个性化任务中准确率达53%。

Comments Data is available at https://huggingface.co/datasets/bowen-upenn/PersonaMem-v2

Towards Efficient Hypergraph and Multi-LLM Agent Recommender Systems

迈向高效超图和多LLM代理推荐系统

Tendai Mukande, Esraa Ali, Annalina Caputo, Ruihai Dong, Noel OConnor

机构 * Research Ireland ML-LABS ； Dublin City University（都柏林城市大学） ； ADAPT Centre（ADAPT中心） ； School of Computing（计算学院） ； Insight Research Ireland Centre for Data Analytics（Insight Research Ireland 数据分析中心） ； University College Dublin（都柏林大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HGLMRec通过超图编码器和多LLM代理机制，提升推荐系统在计算效率和推荐质量上的表现。

Comments 8 Pages

Mem-PAL: Towards Memory-based Personalized Dialogue Assistants for Long-term User-Agent Interaction

Mem-PAL: 向基于记忆的个性化对话助手迈进：长期用户-代理交互

Zhaopei Huang, Qifeng Dai, Guozheng Wu, Xiaopeng Wu, Kehan Chen, Chuan Yu, Xubin Li, Tiezheng Ge, Wenxuan Wang, Qin Jin

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Mem-PAL提出H$^2$Memory框架，通过合成数据和实验验证，提升长期用户-代理交互的个性化能力。

Comments Accepted by AAAI 2026 (Oral)

Humanlike Multi-user Agent (HUMA): Designing a Deceptively Human AI Facilitator for Group Chats

人样多用户代理（HUMA）：为群聊设计一种欺骗性人类AI助理工具

Mateusz Jacniacki, Martí Carmona Serrat

机构 * Soofte Research（Soofte研究机构） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HUMA是一种基于LLM的多用户对话促进者，通过事件驱动架构模拟人类交互，实现在自然群聊中与人类相当的质量并难以识别。

Comments 9 pages, 4 figures

Fact2Fiction: Targeted Poisoning Attack to Agentic Fact-checking System

Haorui He, Yupeng Li, Bin Benjamin Zhu, Dacheng Wen, Reynold Cheng, Francis C. M. Lau

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

Comments Accepted by AAAI 2026 (Oral). Code available at: https://trustworthycomp.github.io/Fact2Fiction/

AI Agents in Drug Discovery

Srijit Seal, Dinh Long Huynh, Moudather Chelbi, Sara Khosravi, Ankur Kumar, Mattson Thieme, Isaac Wilks, Mark Davies, Jessica Mustali, Yannick Sun, Nick Edwards, Daniil Boiko, Andrei Tyrin, Douglas W. Selinger, Ayaan Parikh, Rahul Vijayan, Shoman Kasbekar, Dylan Reid, Andreas Bender, Ola Spjuth

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

Comments 45 pages, 12 figures

Alita-G: Self-Evolving Generative Agent for Agent Generation

Jiahao Qiu, Xuan Qi, Hongru Wang, Xinzhe Juan, Yimin Wang, Zelin Zhao, Jiayi Geng, Jiacheng Guo, Peihang Li, Jingzhe Shi, Shilong Liu, Mengdi Wang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

Comments 15 pages, 3 figures

DeepWideSearch: Benchmarking Depth and Width in Agentic Information Seeking

Tian Lan, Bin Zhu, Qianghuai Jia, Junyang Ren, Haijun Li, Longyue Wang, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang

机构 * Alibaba International Digital Commerce（阿里巴巴国际数字商务） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AUGUSTUS: An LLM-Driven Multimodal Agent System with Contextualized User Memory

Jitesh Jain, Shubham Maheshwari, Ning Yu, Wen-mei Hwu, Humphrey Shi

机构 * Adobe（Adobe公司） ； Netflix Eyeline Studios（Netflix Eyeline工作室） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

Comments LAW 2025 Workshop at NeurIPS 2025. Work done from late 2023 to early 2024

To Infinity and Beyond: Tool-Use Unlocks Length Generalization in State Space Models

Eran Malach, Omid Saremi, Sinead Williamson, Arwen Bradley, Aryo Lotfi, Emmanuel Abbe, Josh Susskind, Etai Littwin

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：tool-use(title)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

Toward an Unbiased Collective Memory for Efficient LLM-Based Agentic 6G Cross-Domain Management

Hatim Chergui, Miguel Catalan Cid, Pouria Sayyad Khodashenas, Daniel Camps Mur, Christos Verikoukis

机构 * i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； ISI/ATH ； University of Patras（帕特拉大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI

Comments 12 pages, 8 figures

Imagine, Verify, Execute: Memory-guided Agentic Exploration with Vision-Language Models

Seungjae Lee, Daniel Ekpo, Haowen Liu, Furong Huang, Abhinav Shrivastava, Jia-Bin Huang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.LG

Comments Project webpage: https://ive-robot.github.io/

Convergence of regularized agent-state-based Q-learning in POMDPs

Amit Sinha, Matthieu Geist, Aditya Mahajan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University（麦吉尔大学电气与计算机工程系） ； Earth Species Project（地球物种计划） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.LG

Comments Accepted in CDC 2025

Semantic Anchoring in Agentic Memory: Leveraging Linguistic Structures for Persistent Conversational Context

Maitreyi Chatterjee, Devansh Agarwal

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

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