AI Agent

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

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

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

AgentSLABench: Evaluating and Benchmarking Agentic Systems Under Resource Constraints

AgentSLABench：资源约束下智能体系统的评估与基准测试

Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju

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

AI总结 本研究提出AgentSLABench框架，在资源约束下评估自主AI智能体，通过多维度指标分析发现专用智能体表现优于通用基线，验证了效率调整成功率的重要性并开放相关资源。

Comments 7 pages, 2 figures, 9 tables. Code, sealed test sets, and profiling artifacts available at: https://github.com/MeherBhaskar/agentslabench

AMTFV: Agentic Mathematical Tool-Flow Verification for LLM Self-Correction

AMTFV：面向LLM自校正的智能体数学工具流验证

Rui Zou, Yutao Zhu, Mengqi Wei, Ji-Rong Wen

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

AI总结 本研究针对LLM数学答案验证难题，提出AMTFV方法，通过MTF接口解耦验证建模与执行，在5个数学推理数据集上较基线提升最高8.3个百分点，验证复杂度越高增益越显著。

Comments 19 pages, 9 figures

CyberNeuro: A Privacy-Preserving Agentic Workbench for Cohort-Scale Neuroimage and Clinical Data Analysis

CyberNeuro：用于队列规模神经影像与临床数据分析的隐私保护智能体工作台

Ran Ren, Junhong Tong, Yunxi Kong, Yiyao Chen, Yucheng Li, Kunhao Zhou, Shaoqi Wang, Yuxiang Tao, Shuheng Cao, Zhihao Fan, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

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

AI总结 CyberNeuro是配备WandaMind本地LLM的隐私保护智能体工作台，通过四个专用智能体实现神经影像与临床数据分析自动化，在NeuroBench上提升了域准确率，还降低了令牌使用量。

Comments 25 pages, 4 figures

Decentralized Granular Access Control for Agentic AI Systems in Critical Infrastructure

关键基础设施中智能体人工智能系统的去中心化粒度访问控制

Arun Malik, Deepal Jayasinghe, Bradley Klemick, Prachi Shah, Nitish Talasu, Vineet Tushar Trivedi

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

AI总结 研究关键基础设施中智能体人工智能系统的安全挑战，提出去中心化多层访问控制架构，含复合身份模型等四项创新，基于OWASP威胁分类法设计，经云提供商生产验证，能有效实施粒度访问控制并防止特权升级。

Comments 7 pages, 9 figures, 7 tables

Reward-Driven LLM Agent Workflows: Synthesizing POMDP Routing and Self-Correction for Autonomous Decision-Making

奖励驱动的大语言模型智能体工作流程：合成用于自主决策的部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）路由与自我修正

Amez Amanj Ali, Kuo-Kun Tseng

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

AI总结 研究针对LLM智能体应用挑战，设计优化工作流程，合成多种AI范式，引入POMDP路由和自我修正奖励模型，整合多模态输入与强化学习原则，实验显示相比主流基线任务成功率等提升24.5%，为自主系统AI技术开发提供参考框架。

Comments 29 pages, 1 table, native TikZ/pgfplots diagrams. Code available at https://github.com/01Amez/RLAW_Implementation

Multi-Head Latent Control: A Unified Interface for LLM Agent Decision Making

多头潜在控制：大语言模型智能体决策的统一接口

Amirhosein Ghasemabadi, Ruichen Chen, Bahador Rashidi, Di Niu

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Huawei Technologies Canada Co., Ltd.（华为加拿大技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型作智能体时的决策控制问题，提出多头潜在控制方法，通过读取冻结模型的隐藏状态轨迹生成控制信号，能在不修改模型的情况下进行事后适配，改善多模型系统质量成本权衡，减少大模型使用并提高工具使用决策质量。

PaperRouter-Agent: A Content-Grounded LLM Agent for Personalized Hierarchical Paper Routing

论文路由器-智能体：用于个性化分层论文路由的基于内容的语言模型智能体

Keshen Zhou, Lintao Wang, Suqin Yuan, Zhuqiang Lu, Yu Luo, Zhiyong Wang

机构 * University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 研究个性化分层论文路由问题，提出无需训练基于文件夹成员决策的PaperRouter-Agent智能体，在真实个人图书馆和公共基准测试中，该智能体有效提升论文路由召回率和准确率，且成本低。

SAFARI: Scaling Long Horizon Agentic Fault Attribution via Active Investigation

SAFARI: 通过主动调查扩展长时域智能体故障归因

Chenyang Zhu, Jiayu Yao, Kushal Chawla, Youbing Yin, Nathan Wolfe, Pengshan Cai, Jingyu Wu, Spencer Hong, Sangwoo Cho, Shi-Xiong Zhang, Daben Liu, Sambit Sahu, Erin Babinsky

机构 * Department of Engineering Sciences（工程科学系） ； Applied Mathematics, Northwestern University（应用数学，西北大学） 纠错

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

AI总结 提出SAFARI框架，用工具增强的诊断循环替代线性上下文加载，结合短期记忆解耦诊断准确性与上下文限制，在Who&When和TRAIL GAIA数据集上分别提升20%和19%，并在超出上下文窗口5倍时保持0.58精度。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

The Containment Gap: How Deployed Agentic AI Frameworks Fail Public-Facing Safety Requirements

遏制缺口：已部署的自主AI框架如何未能满足面向公众的安全要求

Md Jafrin Hossain, Mohammad Arif Hossain, Weiqi Liu, Nirwan Ansari

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

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

AI总结 研究发现主流自主AI框架缺乏架构级安全保证，内存完整性漏洞可导致定向腐败，提出轻量级遏制机制消除攻击向量。

Comments ICML 2026 (AI4GOOD Workshop)

TabClaw: An Interactive and Self-Evolving Agent for Spreadsheet Manipulation and Table Reasoning

TabClaw: 一个用于电子表格操作和表格推理的交互式自进化智能体

Mingyue Cheng, Shuo Yu, Daoyu Wang, Qingchuan Li, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Yitong Zhou, Qi Liu

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

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

AI总结 提出TabClaw，一个开源交互式AI智能体，通过可编辑执行计划、流式ReAct循环、并行多表推理和用户记忆提取，提升电子表格操作和表格推理的透明性与个性化。

Comments 5 pages, 2 figures

Towards Risk-free AI Agent Deployment

迈向无风险的AI智能体部署

Yintong Huo, Rangeet Pan, Abhik Roychoudhury

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J. 沃森研究中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM智能体部署的安全、合规等风险，本文提出以智能体轨迹为基础，将测试与调试作为系统性研究方向，提炼部署就绪检查表并指出需解决的开放性问题，推动可信智能体部署。

OneDayAgent: Towards a Long-Horizon Harness for Autonomous Agents

OneDayAgent：面向自主智能体的长程管控框架

Jingsheng Zheng, Xinyuan Fang, Jintian Zhang, Zhengke Gui, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 OneDayAgent是一种长程管控框架，可将开放式请求分解为子任务，在不同后端LLMs上实现最优性能，解决智能体的多类失效模式。

Comments Ongoing work

Tiny Enough to Break In: Agentic Remote Access Trojans Powered by Small Language Models

小到足以突破：由小型语言模型驱动的智能体远程访问木马

Yuhan You, Suhas Adavelly, Victoria Lovelace, Cameron Berryman, Joel Sadler, Daniel Graham

专题命中 规划决策 ：agentic(title,summary_cn)

AI总结 该研究提出由小型语言模型（SLM）驱动的智能体远程访问木马（agentic RAT），经实验验证其架构可行，虽操作可靠性不足，但预示着AI驱动自主网络威胁的近现实风险。

Comments 6 pages, 5 figures, 1 table. Formatted in Springer LNCS style

Stateful Governance for Concurrent Agentic Systems

并发智能体系统的有状态治理

Yuxiang Peng, Xiaodi Wu

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

AI总结 本文针对并发智能体系统的有状态治理问题，提出Provenact运行时架构，可防止失效授权，在采购工作流中避免策略违规，为智能体框架的有状态治理提供了可行路径。

Comments 18 pages, 8 figures. Revision notes: system terminology updated; technical content and results unchanged

Skill-3D: Evolving Scene-Aware Skills for Agentic 3D Spatial Reasoning

Skill-3D：面向智能体3D空间推理的场景感知技能进化

Haoyuan Li, Zhengdong Hu, Jun Wang, Hehe Fan, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（技术悉尼大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 提出Skill-3D框架，通过场景记忆和技能库的协同进化，使智能体根据场景自适应选择工具，显著提升3D空间推理中工具使用的正确性和充分性。

Model Validation of Agentic AI Systems: A POMDP-Based Framework for Belief-State, Forecast, and Policy Validation

智能体AI系统的模型验证：基于POMDP的信念状态、预测与策略验证框架

Matthew Francis Dixon

机构 * Quiota LLC（Quiota公司） 纠错

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

AI总结 提出基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的智能体AI模型验证框架，将自主决策分解为信息、信念、预测、动作和效用组件独立验证，并通过投资组合管理案例展示其有效性。

Comments 28 pages, 3 figures, 6 tables. Source code available from https://github.com/mfrdixon/agentic-AI-as-POMDP

Online Monitoring and Corrective Steering of Programming Agents

编程智能体的在线监控与纠正引导

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Ji Young Kim, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

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

AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。

KNOWPLAN: Knowledge-Driven AI Agents for Smart Degree Pathway Planning

KNOWPLAN：用于智能学位路径规划的知识驱动型AI智能体

Shuheng Cao, Weijia Zhang, Jiaqi Wu, Xiyun Hu, Yat Yang, Juqy Chen, Zhaoxiang Feng

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

AI总结 KnowPlan将学位路径规划拆分为提取与优化阶段，CatalogBrowse负责课程爬取解析，DegreeMap基于超图优化，在多赛道实验中实现了高召回率、可行性与效用提升。

ToolGuardian: Declarative Security for AI Agent-Tool Interactions

ToolGuardian：人工智能代理与工具交互的声明式安全

Arun Ravindran, Saurabh Deochake

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

AI总结 研究人工智能代理与工具交互安全问题，提出ToolGuardian框架，通过预准入审查和任务感知运行时授权保障安全，利用渐进式特征化和基于ASP的声明式策略层，实验表明该框架在审查和授权方面性能良好。

Atomic Task Graph: A Unified Framework for Agentic Planning and Execution

原子任务图：智能体规划与执行的统一框架

Yue Zhang, Sihan Chen, Ziwen Huang, Hanyun Cui, Kangye Ji, Zhi Wang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 提出原子任务图（ATG）框架，通过显式图结构暴露子任务依赖、支持并行执行和局部错误修复，在三个交互基准上使用7B-8B模型显著提升成功率和执行效率。

Comments 14 pages, 7 figures

LUCAID: Agentic Multimodal AI for Lung Cancer Precision Pathology

LUCAID：用于肺癌精准病理学的智能体多模态AI

Marie-Lisa Eich, Kai Standvoss, Timo Milbich, Alexander Möllers, Miriam Hägele, Philipp Anders, Lars Tharun, Hanna Kontradiuk, Sebastian Kons, Nader Aldoj, Recepcan Adigüzel, Adam Narai, Lukas Hönig, Jonathan Striebel, Binru Yang, Mihnea P. Dragomir, Marvin Sextro, Philipp Keyl, Philipp Jurmeister, Rosemarie Krupar, Evelyn Ramberger, James Wells, Julika Ribbat-Idel, Andreas Kunft, Hussam Shuaib, Christian Grohé, Reinhard Büttner, David Horst, Klaus-Robert Müller, Lukas Ruff, Maximilian Alber, Frederick Klauschen, Simon Schallenberg

机构 * Institute of Pathology, Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院病理学研究所） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Berlin Institute of Health at Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院柏林卫生研究所） ； Aignostics GmbH（Aignostics有限公司） ； Machine Learning Group, Technical University of Berlin（柏林工业大学机器学习组） ； BIFOLD – Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（BIFOLD——柏林学习与数据基础研究所） ； MVZ HPH Institut für Pathologie und Hämatopathologie GmbH（HPH病理及血液病理诊断中心有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究开发并临床验证了LUCAID智能体多模态AI系统，其覆盖肺癌病理全流程任务，前瞻性验证中临床决策一致性达93.0%，优于经验丰富的胸病理学家，解决了现有AI工具的不足。

Schema-Agnostic Graph Reasoning Agent for Hybrid Knowledge Graphs

面向混合知识图谱的模式无关图推理智能体

Marius Dragic, Ruben Ifrah, Alexandre Rio

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

AI总结 提出图推理智能体GRA，探索混合知识图谱，在工业基准UFK-M上准确率优于全上下文智能体，读取令牌更少，增益源于选择性访问。

Trident : How to Break Deep Reinforcement Learning Cyber Defenses (Agentic)

三叉戟：如何突破深度强化学习网络防御（智能体式）

Ryozo Masukawa, Ian Bryant, Armita Kazeminajafabadi, Sanggeon Yun, Hyunwoo Oh, SungHeon Jeong, Nathaniel D. Bastian, Mahdi Imani, Mohsen Imani

机构 * University of California, Irvine（加州大学欧文分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对DRL网络防御对自适应威胁鲁棒性不足的问题，提出Trident智能体式LLM红队框架，通过含三类组件的设计，发现现有防御存在根本性脆弱性，大幅降低蓝方防御性能并揭示新兴行为。

Comments code: https://anonymous.4open.science/r/Trident-A934

PATHFinder Agent for Tailored Prenatal Care

用于定制产前护理的PATHFinder智能体

Vaibhav Balloli, Carissa Samuel, Samia Abdelnabi, Alex Peahl, Elizabeth Bondi-Kelly

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究针对产前护理，提出PATHFinder智能体这一端到端对话系统，通过结构化对话收集信息并制定个性化计划，展示社区资源。经评估前沿大语言模型，GPT-5.2平均分最高，还发现检测建议差距，将开展人体研究和随机对照试验验证。

Comments Accepted as demo at ACM Interactive Health 2026. https://realize-lab.github.io/PATHFinder/

Motion Planning in Compressed Representation Spaces

压缩表示空间中的运动规划

Lukas Lao Beyer, Sertac Karaman

机构 * MIT LIDS（麻省理工学院信息与决策系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种生成式框架，通过高压缩率自编码器学习离散层级化潜在空间，并在其中直接搜索进行运动规划，兼顾灵活性与效率，无需任务特定训练。

Comments To appear in the Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning

Critique of Agent Model

智能体模型批判

Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou

机构 * Institute of Foundation Models, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学基础模型研究所） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文区分了自动化与智能体，提出真正智能体需内化目标、身份、决策、自我调节和学习等结构，并设计了GIC通用智能体架构。

Beyond Static Endpoints: Tool Programs as an Interface for Flexible Agentic Web Services

超越静态端点：工具程序作为灵活智能体网络服务的接口

Mugeng Liu, Shuoqi Li, Yixuan Zhang, Yun Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China ； School of Software \& Microelectronics, Peking University, Beijing, China ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出ToolPro，将工具意图表示为可执行程序，通过约束引导构建、效应感知重放和策略决策，在MCP服务上实现最高53.4%的延迟降低和96.1%的流量减少。

Comments Accepted by ICML 2026

Deontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems

面向自主AI系统运行时治理的道义策略

Anupam Joshi, Tim Finin, Karuna Pande Joshi, Lalana Kagal

机构 * CSEE Department UMBC Baltimore, MD, USA ； Center for AI UMBC Baltimore, MD, USA ； Information Systems Department UMBC Baltimore, MD, USA ； CSAIL MIT Cambridge, MA, USA 纠错

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

AI总结 针对大语言模型驱动的自主AI系统在安全、隐私和合规方面的治理挑战，提出AgenticRei框架，利用基于Rei的道义策略语言（OWL表示）在运行时通过逻辑引擎强制执行义务、豁免、冲突解决等治理约束，并兼容A2AS等标准。

Comments 10 pages, 1 figure. To be published in the 2026 IEEE Symposium on Agentic Services which is part of the IEEE Conference on Web Services

Do User-Authored Permission Policies Improve Protection Against AI Agent Overreach?

用户自主编写的权限策略能否提升对智能体越权行为的防护？

Ting Yan

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

AI总结 研究对比HITL、AUTO、POLICY三种场景发现，用户自主编写的POLICY策略未显著提升对AI智能体越权行为的防护，因多数规则选“询问”，总干预时间未降低，且偏好与承诺存在差距。

Comments 15 pages, 5 figures