AI Agent

Incentivizing Agentic Reasoning in LLM Judges via Tool-Integrated Reinforcement Learning

通过工具集成强化学习激励LLM裁判的代理推理

Ran Xu, Jingjing Chen, Jiayu Ye, Yu Wu, Jun Yan, Carl Yang, Hongkun Yu

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Google（谷歌） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） 纠错

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

AI总结 TIR-Judge通过工具集成强化学习提升LLM裁判的推理能力，在多个基准测试中取得显著成效。

Comments ICLR 2026

Journal ref ICLR 2026

Safe Planning in Unknown Environments Using Conformalized Semantic Maps

在未知环境中使用符合化语义地图进行安全规划

David Smith Sundarsingh, Yifei Li, Tianji Tang, George J. Pappas, Nikolay Atanasov, Yiannis Kantaros

机构 * Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校电气与系统工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学电气与系统工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种在未知环境中使用符合化语义地图进行安全规划的方法，能够实现用户指定的任务完成率，无需依赖传感器模型或噪声知识。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 algorithms, 1 table

Agentic Adversarial QA for Improving Domain-Specific LLMs

代理对抗问答：提升领域特定大语言模型

Vincent Grari, Ciprian Tomoiaga, Sylvain Lamprier, Tatsunori Hashimoto, Marcin Detyniecki

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Polish Academy of Science, IBS PAN, Warsaw, Poland（波兰科学院、IBS PAN、华沙、波兰） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种对抗性问题生成框架，通过生成语义具有挑战性的问题来提升领域特定大语言模型的适应能力。

Comments 9 pages, 1 Figure

Efficient Filtered-ANN via Learning-based Query Planning

高效基于学习的查询规划的过滤-ANN

Zhuocheng Gan, Yifan Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于学习的查询规划框架，通过动态选择执行计划提升过滤-ANN搜索效率，实验证明在保持高召回率的同时实现最高4倍的加速。

Stackelberg Dynamic Location Planning under Cumulative Demand

在累积需求下的Stackelberg动态选址规划

Warley Almeida Silva, Margarida Carvalho, Sanjay Dominik Jena

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合累积需求和市场竞争的双层混合整数规划模型，通过改进的分支定界算法在动态选址问题中取得显著成效。

Comments 48 pages, 17 figures

Using Time Series Measures to Explore Family Planning Survey Data and Model-based Estimates

利用时间序列指标探索计划生育调查数据和基于模型的估计

Oluwayomi Akinfenwa, Niamh Cahill, Catherine Hurley

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用时间序列诊断指数评估家庭计划估计模型与调查数据的一致性，以改进全球计划生育数据监测。

RRT$^η$: Sampling-based Motion Planning and Control from STL Specifications using Arithmetic-Geometric Mean Robustness

RRT$^η$: 基于STL规范的采样运动规划与控制使用算术-几何平均鲁棒性

Ahmad Ahmad, Shuo Liu, Roberto Tron, Calin Belta

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 RRT$^η$通过整合AGM鲁棒性度量，实现基于STL规范的高效运动规划与控制，提升多约束场景下的鲁棒性与性能。

The Impact of Class Uncertainty Propagation in Perception-Based Motion Planning

感知驱动运动规划中类不确定性传播的影响

Jibran Iqbal Shah, Andrei Ivanovic, Kelly Zhu, Masha Itkina, Rowan McAllister, Igor Gilitschenski, Florian Shkurti

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了感知驱动运动规划中不确定性传播对性能的影响，通过比较不同校准方法在复杂场景中的表现，验证了上游不确定性传播的优越性。

Comments 8 pages, 10 figures. Code and results available at: https://github.com/aivanovic1/uncertainty-trajectron

Coverage Path Planning for Autonomous Sailboats in Inhomogeneous and Time-Varying Oceans: A Spatiotemporal Optimization Approach

自主帆船在非均匀和时变海洋中的覆盖路径规划：一种时空优化方法

Yang An, Zhikang Ge, Taiyu Zhang, Jean-Baptiste R. G. Souppez, Gaofei Xu, Zhengru Ren

机构 * Institute of Deep-sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深海科学与工程研究所） ； Institute for Ocean Engineering, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院海洋工程研究所） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学 Hangzhou 全球科技创新中心） ； Department of Engineering, Faculty of Computing, Engineering and the Built Environment, Birmingham City University（伯明翰城市大学工程系） ； School of Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋与Civil Engineering学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种专为自主帆船设计的时空优化方法，解决非均匀和时变海洋环境中的覆盖路径规划问题，通过空间拓扑约束和时间预测规划提升覆盖效率。

Comments 12 pages, 9 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Intellicise Wireless Networks Meet Agentic AI: A Security and Privacy Perspective

智简无线网络遇见代理AI：安全与隐私视角

Rui Meng, Zhidi Zhang, Song Gao, Yaheng Wang, Xiaodong Xu, Yijing Lin, Yiming Liu, Chenyuan Feng, Lexi Xu, Yi Ma, Ping Zhang, Rahim Tafazolli

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文从安全与隐私角度探讨代理AI在智简无线网络中的应用，分析其优势并提出结构化分类方法，通过案例研究展示其在对抗智能窃听攻击中的有效性，并指出未来研究方向。

Comments 9 pages, 4 figures

Operating room planning with pooling downstream beds among specialties: A stochastic programming approach

在不同专科间下游床位合并的手术室规划：一种随机规划方法

Arian Andam, Hossein Hashemi Doulabi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种随机规划方法，用于在不同专科间合并下游床位以优化手术室规划，通过减少成本和提升系统功能。

Social Contagion and Bank Runs: An Agent-Based Model with LLM Depositors

社会传染与银行挤兑：一种带有大语言模型存款人的基于代理的模型

Chris Ruano, Shreshth Rajan

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于代理的模型，通过大语言模型模拟存款人行为，揭示社会传染对银行挤兑风险的放大作用。

BoundPlanner: A convex-set-based approach to bounded manipulator trajectory planning

BoundPlanner: 一种基于凸集的有界机械臂轨迹规划方法

Thies Oelerich, Christian Hartl-Nesic, Florian Beck, Andreas Kugi

机构 * Automation and Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 BoundPlanner通过基于凸集的轨迹规划方法，实现机械臂在考虑运动学和碰撞约束下的高效在线轨迹规划。

Comments Published at RA-L

Autonomous Navigation of Quadrupeds Using Coverage Path Planning with Morphological Skeleton Map

四足机器人自主导航的覆盖路径规划与形态学骨架地图

Alexander James Becoy, Kseniia Khomenko, Luka Peternel, Raj Thilak Rajan

机构 * Department of Cognitive Robotics, ME, Delft University of Technology（认知机器人系，代尔夫特理工大学） ； Department of Microelectronics, EEMCS, Delft University of Technology（微电子系，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用形态学骨架地图进行四足机器人自主导航的覆盖路径规划方法，通过有限状态机控制导航与扫描模式，实现了高效路径规划和环境扫描。

Comments 15 pages, published to Fronters In Robotics (currently in production), major revision: title change, abstract revised, grammar fixed, mathematical notations fixed and made consistent, conclusion revised, related works extended, Algorithm 1-3 revised

Journal ref Frontiers in Robotics and AI, Volume 31, 1601862, July 2025

Planning Human-Robot Co-manipulation with Human Motor Control Objectives and Multi-component Reaching Strategies

基于人类运动控制目标和多组件抓取策略的人机协同规划

Kevin Haninger, Luka Peternel

机构 * Department of Automation, Fraunhofer IPK（自动化系，弗劳恩霍夫IPK研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于人类运动控制模型和多组件抓取策略的人机协同规划方法，以实现更自然的人机交互。

Comments 10 Pages

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, Volume 10, Issue 2, February 2025

Planning for gold: Hypothesis screening with split samples for valid powerful testing in matched observational studies

为黄金规划：通过分割样本进行假设筛查，以在匹配观察研究中实现有效且有力的检验

William Bekerman, Abhinandan Dalal, Carlo del Ninno, Dylan S. Small

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种通过分割样本进行假设筛选的方法，以在匹配观察研究中实现有效且有力的检验，以应对未测量混杂因素的影响。

Comments To be published in Biometrika

Inferring Turn-Rate-Limited Engagement Zones with Sacrificial Agents for Safe Trajectory Planning

利用牺牲代理推断受限转弯率的接触区域以实现安全轨迹规划

Grant Stagg, Cameron K. Peterson

机构 * Brigham Young University 纠错

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

AI总结 本文通过牺牲代理推断受限转弯率的接触区域，利用几何启发式和贝叶斯方法优化轨迹选择，实现安全高效的轨迹规划。

Comments Submitted to the Journal of Aerospace Information Systems

Effective Task Planning with Missing Objects using Learning-Informed Object Search

利用学习驱动的对象搜索进行缺失对象的任务规划

Raihan Islam Arnob, Max Merlin, Abhishek Paudel, Benned Hedegaard, George Konidaris, Gregory J. Stein

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于模型的LIOS动作框架，通过结合确定性规划与基于模型的成本计算，实现高效且完整的学习驱动任务规划，在不确定性环境下优于现有基线方法。

AudioToolAgent: An Agentic Framework for Audio-Language Models

AudioToolAgent: 一种用于音频-语言模型的代理框架

Gijs Wijngaard, Elia Formisano, Michel Dumontier, Jenia Jitsev

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） ； LAION ； Juelich Supercomputing Center (JSC), Research Center Juelich (FZJ)（尤利希超级计算中心（JSC），尤利希研究中心（FZJ）） 纠错

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

AI总结 AudioToolAgent通过中央LLM代理协调音频-语言模型作为工具，提升音频理解任务的多步骤推理和工具调用能力，实验结果显示在多个基准测试中达到最先进的准确率。

Incremental Language Understanding for Online Motion Planning of Robot Manipulators

增量语言理解用于机器人机械臂在线运动规划

Mitchell Abrams, Thies Oelerich, Christian Hartl-Nesic, Andreas Kugi, Matthias Scheutz

机构 * Human-Robot Interaction Lab, Tufts University（塔夫茨大学人机交互实验室） ； Automation and Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN）） ； center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于推理的增量解析器，用于实现机器人在动态语言输入下的在线运动规划，提升人机交互的灵活性和实时性。

Comments 8 pages, 9 figures, accepted at IROS 2025

When Environments Shift: Safe Planning with Generative Priors and Robust Conformal Prediction

当环境变化时：利用生成先验和鲁棒符合预测进行安全规划

Kaizer Rahaman, Jyotirmoy V. Deshmukh, Ashish R. Hota, Lars Lindemann

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种在分布偏移下具有鲁棒性的安全规划框架，通过生成先验和鲁棒符合预测方法，提供概率安全保证。

Eva-Tracker: ESDF-update-free, Visibility-aware Planning with Target Reacquisition for Robust Aerial Tracking

Eva-Tracker: 无ESDF更新、基于可见性的规划与目标重新获取的稳健空中跟踪

Yue Lin, Yang Liu, Dong Wang, Huchuan Lu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 Eva-Tracker通过无ESDF更新和基于可见性的路径规划，实现更稳健的空中目标跟踪，降低计算开销。

Comments Accepted by ICRA 2026

Efficient Multi-Robot Motion Planning for Manifold-Constrained Manipulators by Randomized Scheduling and Informed Path Generation

高效多机器人运动规划：通过随机调度和知情路径生成实现 manifold 约束操作臂的优化

Weihang Guo, Zachary Kingston, Kaiyu Hang, Lydia E. Kavraki

机构 * Rice University（里士满大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出StAC方法，通过随机调度和双向反馈实现高效多机器人运动规划，减少路径生成数量，提升在受限空间中的操作效率。

One Demo Is All It Takes: Planning Domain Derivation with LLMs from A Single Demonstration

一个演示就足够：从单个演示中利用LLM进行规划域推导

Jinbang Huang, Yixin Xiao, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Jianye Hao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 PDDLLM通过结合LLM推理与物理模拟，从单个演示中自动推导规划域，提升长时间跨度任务规划的自动化与可靠性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Solving Geodesic Equations with Composite Bernstein Polynomials for Trajectory Planning

利用复合伯恩斯坦多项式求解测地方程用于轨迹规划

Nick Gorman, Gage MacLin, Maxwell Hammond, Venanzio Cichella

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于复合伯恩斯坦多项式的轨迹规划方法，用于在复杂环境中生成连续、动态可行的轨迹，适用于多种自主系统。

Comments Accepted for the 2026 IEEE Aerospace Conference

SWE-AGI: Benchmarking Specification-Driven Software Construction with MoonBit in the Era of Autonomous Agents

SWE-AGI：在自主代理时代利用MoonBit进行规范驱动软件构建的基准测试

Zhirui Zhang, Hongbo Zhang, Haoxiang Fei, Zhiyuan Bao, Yubin Chen, Zhengyu Lei, Ziyue Liu, Yixuan Sun, Mingkun Xiao, Zihang Ye, Yu Zhang, Hongcheng Zhu, Yuxiang Wen, Heung-Yeung Shum

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 SWE-AGI通过MoonBit评估LLM在规范驱动下的软件构建能力，揭示了AI辅助开发中代码阅读瓶颈及模型性能随任务难度变化的特性。

Comments 20 pages, 3 figures

Fast Task Planning with Neuro-Symbolic Relaxation

快速任务规划与神经符号放松

Qiwei Du, Bowen Li, Yi Du, Shaoshu Su, Taimeng Fu, Zitong Zhan, Zhipeng Zhao, Chen Wang

机构 * Spatial AI & Robotics Lab, Department of Computer Science and Engineering, University at Buffalo（空间人工智能与机器人实验室，计算机科学与工程系，布法罗大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 Flax通过结合神经重要性预测与符号扩展，实现快速可靠的复杂环境任务规划。

Comments 8 pages, 6 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

Decoupled MPPI-Based Multi-Arm Motion Planning

解耦的基于MPPI的多臂运动规划

Dan Evron, Elias Goldsztejn, Ronen I. Brafman

机构 * The Department of Computer Science at Ben-Gurion University of the Negev（本·古里安大学内盖夫分校计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出MR-STORM算法，通过分布式方式解决多臂运动规划问题，有效处理动态障碍物并提升性能。

Fast Motion Planning for Non-Holonomic Mobile Robots via a Rectangular Corridor Representation of Structured Environments

通过结构化环境的矩形走廊表示实现非完整移动机器人的快速运动规划

Alejandro Gonzalez-Garcia, Sebastiaan Wyns, Sonia De Santis, Jan Swevers, Wilm Decré

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于矩形走廊表示的高效运动规划框架，用于非完整移动机器人在复杂结构化环境中的快速导航。

Comments ICRA 2026

Agile asymmetric multi-legged locomotion: contact planning via geometric mechanics and spin model duality

敏捷非对称多足运动：通过几何力学和自旋模型对偶性进行接触规划

Jackson Habala, Gabriel B. Margolis, Tianyu Wang, Pratyush Bhatt, Juntao He, Naheel Naeem, Zhaochen Xu, Pulkit Agrawal, Daniel I. Goldman, Di Luo, Baxi Chong

机构 * Department of Mechanical Engineering, Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学机械工程系） ； MIT Improbable AI Lab, Maschusetts Institute of Technology（麻省理工学院Improbable AI实验室） ； Department of Physics, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院物理系） ； Department of Physics, Tsinghua University（清华大学物理系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于几何力学和自旋模型对偶性的原理性框架，用于发现多足运动中的新控制结构，实现了六足机器人非对称运动策略，使前进速度提高50%。

Comments 10 pages, 7 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2302.03019