AI Agent

How to Train a Real-World Silicon Concierge? Internalizing Complex Business Workflow to Only OneModel

如何训练一个实用的硅基智能管家？将复杂业务工作流内化至单个模型

Chang Liu, Chaoyang Ning, Dayi Jiang, Enrui Gu, Fang Ran, Hongyan Xue, Huaqing Li, Hui Cai, Jia Liu, Jiang-Ming Yang, Jianshe Li, Jiawei Luo, Jin Zhou, Leshen Zhu, Lihui Chen, Liying Ma, Lyuxin Xue, Mengjian Ji, Ruijia Xu, Wei Ren, Wei Wu, Xiaoling Qu, Xiaoyun Feng, Xin Zhang, Xixie Zhou, Xuanwei Hu, Yan Chen, Yichao Wang, Yongqi Tong, Yu Liu, Yuhong Zhou, Zemin Sun, Zhenwen Xu, Zhiling Liu, Zifan Wang

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统工业智能体模块化流水线的缺陷，提出OneModel范式，将业务逻辑与SOP内化至模型，在金融服务系统中实现延迟大幅降低、解决率提升，为工业智能体架构升级提供蓝图。

Comments Accepted to the ACL 2026 Industry Track (Oral). To appear in Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Industry Track)

Capability-Gated Planning: Cost-to-Goal Discovery and the Limits of Myopic Experiment Selection

能力门控规划：目标成本发现与近视实验选择的局限性

Ahmed Hassoon, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究指出近视实验选择方法无法评估构建认知能力的价值，引入能力门控规划器 CG-Plan 解决此问题，证明近视规划器存在无界近似比且无法到达目标。

Tokengeist: Multi-Turn Attribution Tracing in Agentic Conversations

Tokengeist：智能对话中的多轮归因追踪

Jessica Tang, Shraddha Barke, Sharad Agarwal

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究多轮对话中语言模型响应的归因问题，提出多轮上下文归因及 Tokengeist 框架，通过有向无环图递归遍历恢复依赖路径，发布基准 MTCABench，实验表明 Tokengeist 能有效解决现有方法多跳依赖恢复不足问题。

Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation

Agora：通过基于拍卖的任务分配增强大语言模型智能体推理

Kaiji Zhou, Ales Leonardis, Yue Feng

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强LLM智能体推理能力，提出Agora框架，通过基于拍卖的机制动态分配任务，将推理步骤视为可交易项目让智能体依纠正能力投标，实验表明该框架在多基准测试中表现优且能实现成本-质量权衡。

Comments Preprint. 12 pages, 4 figures

A Few Teacher Steps Go a Long Way: Cost-Efficient On-Policy Data Augmentation for Agent Post-Training

教师的少量步骤作用显著：智能体训练后基于策略的数据增强的成本效益

Junze Ye, Jiayi Cheng, Miao Lu, Michal Mankowski, Jose Blanchet, Mohsen Bayati

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体，将基于策略的数据构建视为预算分配问题，通过特定方式形式化设计空间，在多个任务中实验表明少量教师步骤在学习者诱导情境下更具成本效益。

Comments Accepted by ICML 2026 Workshop: RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

AutoCedar: An Agentic Framework for Verifier-Guided Access Control Policy Synthesis

AutoCedar：用于验证器引导的访问控制策略合成的智能体框架

Adarsh Vatsa, Sachi Shome, Yingming Zhou, William Eiers

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

AI总结 研究针对大语言模型将自然语言需求转化为访问控制代码存在的问题，构建验证器引导系统AutoCedar，先转化需求为可检查目标，再合成Cedar策略，通过分解意图原子等实现端到端策略编写，在多任务和案例中表现良好。

Comments 11 pages, 2 figures

Security of Foundation-Model-Powered Embodied Agents: Attack Surfaces, Attacks, Defenses, and Evaluation

基于基础模型的具身智能体的安全性：攻击面、攻击、防御与评估

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Jinlin Fan, Bowen Xiao

机构 * Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 该研究以信任边界为核心，针对基于基础模型的具身智能体安全，划分了五个层级与十二个攻击面，分析了58种攻击、61种防御的现状，指出部分领域研究不足并提出开放挑战。

LLMs Can Predict Failure Risk, But Struggle to Predict Which Collaboration Protocol Pays Off: Cost-Aware Protocol Routing Across Reasoning Tasks

大语言模型（LLM）可预测失败风险，但难以预测哪种协作协议能产生回报：推理任务中考虑成本的协议路由

Chih-Hsuan Yang, Jingyan Jiang, Cheng-Hau Yang, Vikram Vasudevan, Huihuo Zheng, Venkatram Vishwanath, Rajeev Thakur

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨LLM多智能体系统中协作成本与收益的平衡，测试四种协作协议，发现LLM可预测失败风险但难以识别有效协议，置信度可支持初始协作升级，特定协议的成本感知路由仍待解决。

Comments 23 pages, 6 figures; includes appendices and ancillary aggregate-result CSV files

From Passive Delegates to Strategic Negotiators: Reinforcing Social Reasoning in Small Language Models with SocialRL

从被动代理到策略谈判者：用SocialRL强化小型语言模型的社会推理能力

Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SocialRL方法训练4B语言模型的社会推理能力，经多领域实验，其跨领域整合后模型平均效用达0.627，优于多数GPT系列模型，心智理论蒸馏可提升效用与泛化性。

Comments 25 pages, 3 figures

Structured LLM Reasoning for Zero-Shot Human--Robot Coordination Under Hidden Goals

面向隐藏目标下零样本人机协作的结构化大语言模型推理

Dong Hae Mangalindan, Anand Gokhale, Francesco Bullo, Vaibhav Srivastava

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对隐藏目标下的零样本人机协作，提出结构化LLM架构，通过Dec-POMDP分解决策，实验显示其交互步骤更少、人类信任度更高，优于无ToM推理的变体和离线训练的多智能体强化学习策略。

A Knowledge-Grounded Behavioral Reasoning Framework for Training-Free Urban Healthcare OD Prediction

一种用于无训练城市医疗保健 OD 预测的知识驱动行为推理框架

Linzhen Yang, Xueliang Liu, Chengbo Zhang, Meng Meng

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

AI总结 研究城市医疗保健 OD 预测问题，提出基于知识驱动行为推理的无训练框架，将异构城市信息组织成知识图谱，通过多智能体推理实现预测。实验表明该框架性能优于传统深度学习基线，凸显城市智能在医疗保健出行建模上从数据拟合到知识驱动推理的潜力。

Comments 16 pages, 9 figures. Submitted to the 4th International Conference on Urban Science and Intelligence

Knowledge-Centric Self-Improvement

以知识为中心的自我改进

Xuefei Julie Wang, Lauren Hyoseo Yoon, Chengrui Qu, Amanda Zichang Wang, Atharva Sehgal, Eric Mazumdar, Yisong Yue

机构 * Caltech（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 研究以知识为中心的自我改进范式，通过简单协议让智能体尝试任务后为知识库贡献见解并提炼知识，提高了解决率、降低成本，且知识可转移，表明进步可由持久知识驱动。

Towards Reliable AI-Assisted Analog Design: Template-Constrained LLM Agents for SAR ADC Generation

迈向可靠的人工智能辅助模拟设计：用于逐次逼近寄存器型模数转换器生成的模板约束大语言模型智能体

Dimple Vijay Kochar, Hae-Seung Lee, Anantha P. Chandrakasan

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 研究针对大语言模型在模拟电子设计自动化应用的瓶颈，提出端到端多步骤的ATLAS框架，利用专家知识结合模板约束生成，能生成成功通过仿真验证的SAR ADC，为集成LLMs到可靠模拟设计方法奠定基础。

A Hybrid Sampling-Based Trajectory Planner with Game-Theoretic Guidance for Autonomous Racing

一种基于混合采样的具有博弈论引导的自主赛车轨迹规划器

Alexander Langmann, Frederico Pita de Araujo, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学工程与设计学院自动驾驶车辆系统教授组） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对自主赛车在多智能体场景下的规划问题，提出将博弈论推理集成到基于采样的运动规划器的混合架构，利用离线学习势函数和在线梯度优化生成交互参考路径，在模拟环境中验证该方法能诱导防御行为且无计算负担。

Comments Accepted to IEEE ITSC 2026

StructAgent: Harness Long-horizon Digital Agents with Unified Causal Structure

StructAgent：利用统一因果结构驾驭长时程数字智能体

Wenyi Wu, Sibo Zhu, Kun Zhou, Aayush Salvi, Zixuan Song, Biwei Huang

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； Aether AI Lab（以太人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对长时程任务中智能体任务进展难解释、验证和恢复的问题，提出StructAgent框架，通过统一因果结构维护任务进展并规范工作流程，实验证明其能提升多种模型性能且具有通用性。

CausalDS: Benchmarking Causal Reasoning in Data-Science Agents

因果DS：数据科学智能体中的因果推理基准测试

Andrej Leban, Yuekai Sun

机构 * Department of Statistics University of Michigan（统计学系密歇根大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于评估数据科学智能体因果推理的CausalDS基准，由含观测数据的结构因果模型和合成自然语言故事构成场景，导出跨越Pearl三个层级的任务，联合评估符号因果推理、数据科学等多方面能力。

Comments 55 pages, 10 figures

ChartWalker: Benchmarking the Cross-Chart RAG Task with Hierarchical Knowledge Graphs

ChartWalker: 跨图表RAG任务的基准测试

Ning Tang, Chenghan Xie, Hanyang Yuan, Yi Li, Renhong Huang, Qian Kou, Xiaofeng Shi, Hua Zhou, Jiarong Xu

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

AI总结 提出ChartWalker框架，通过层次化知识图谱和结构感知采样生成跨图表RAG基准，揭示现有方法性能差距。

MedRLM: Recursive Multimodal Health Intelligence for Long-Context Clinical Reasoning, Sensor-Guided Screening, Evidence-Grounded Decision Support, and Community-to-Tertiary Referral Optimization

MedRLM：用于长上下文临床推理、传感器引导筛查、证据支持决策及社区到三级转诊优化的递归多模态健康智能

Aueaphum Aueawatthanaphisut

机构 * School of Information, Computer ； Communication Technology Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University Pathum Thani, Thailand 1 纠错

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

AI总结 提出MedRLM递归多模态健康智能框架，通过递归检查、分解、检索、验证和合成患者信息，协调多个专业代理并引入临床证据图记忆，实现长上下文临床推理和传感器引导筛查。

Comments 9 pages, 3 figures, 3 tables, 1 Algorithm, 29 equations

InternVideo3: Agentify Foundation Models with Multimodal Contextual Reasoning

InternVideo3: 用多模态上下文推理代理化基础模型

Ziang Yan, Sheng Xia, Jiashuo Yu, Yue Wu, Tianxiang Jiang, Songze Li, Kanghui Tian, Yicheng Xu, Yinan He, Kai Chen, Limin Wang, Yu Qiao, Yi Wang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出InternVideo3框架，通过多模态上下文推理（MCR）和高效KV缓存压缩方法M^2LA，增强长视频理解与迭代交互能力，在多个基准上取得强性能。

Organize then Retrieve: Hierarchical Memory Navigation for Efficient Agents

先组织再检索：面向高效智能体的层次化记忆导航

Hao-Lun Hsu, Nikki Lijing Kuang, Boyi Liu, Zhewei Yao, Yuxiong He

机构 * Duke University（杜克大学） ； Snowflake AI Research（Snowflake AI研究） 纠错

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

AI总结 提出HORMA框架，通过构建文件系统式的层次化记忆结构并利用强化学习训练的轻量级导航代理，实现高效检索，在长时任务中提升性能并降低令牌消耗。

VoLo: A Physical Orchestrator for Open-Vocabulary Long-Horizon Manipulation

VoLo: 面向开放词汇长时程操控的物理编排器

Siyi Chen, Hugo Hadfield, Alex Zook, Mikaela Angelina Uy, Chan Hee Song, Erwin Coumans, Xuning Yang, Faisal Ladhak, Qing Qu, Stan Birchfield, Jonathan Tremblay, Valts Blukis

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出VoLoAgent，利用VLM将VLA/WAM作为可中断工具进行物理编排，实现开放词汇长时程操控，并在新基准RoboVoLo上显著优于现有系统。

Enhancing Small Language Models Reasoning through Knowledge Graph Grounding

通过知识图谱基础增强小型语言模型推理

Dimitrios Kelesis, Konstantinos Bougiatiotis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

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

AI总结 研究利用神经符号智能框架增强小型语言模型推理能力，通过特定工具调用转变模型，在两种场景下评估，发现虽提示提升性能，但受提取瓶颈等限制，还存在“干扰效应”，刻画了挑战并提供迭代验证路线图。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Improving Molecular Property Prediction in Small Language Models Using Graph-based Tools

使用基于图的工具改进小语言模型中的分子性质预测

Konstantinos Bougiatiotis, Dimitrios Kelesis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract,comments)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对小语言模型在分子性质预测时的结构盲目性问题，提出模块化上下文增强提示框架，通过GNN专家模型和提取子图来辅助预测，在MUTAG和Tox21数据集上实验表明该方法能显著提升预测准确性，验证了基序相关性，但与专门GNN模型仍有差距。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Towards general embodied intelligence: integrating large language models, knowledge bases, and reasoning capabilities to build the next generation of AI agents

迈向通用具身智能：整合大语言模型、知识库与推理能力以构建下一代AI智能体

Fujiang Yuan, Xia Huang, Lusheng Wang, Jun Ding, Zhen Tian, Yuxin Wang, Shaojie Gu, Yuki Funabora, Yanhong Peng, Zebing Mao

机构 * College of Mechanical Engineering, Chongqing University of Technology（重庆理工大学机械工程学院） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； School of Energy and Power, Jiangsu University of Science and Technology（江苏科技大学能源与动力学院） ； Magnesium Research Center, Kumamoto University（熊本大学镁研究中心） ； Department of Information and Communication Engineering, Nagoya University（名古屋大学信息与通信工程系） ； State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University（浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：AI agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述以LLM为核心的智能系统演进，提出整合LLMs、KBs、RA与具身性的概念框架，明确高效LLM部署等五大挑战，为开发复杂动态环境下的自适应多模态智能体提供路线图。

Journal ref International Journal of Hydromechatronics 9(2) (2026) 250-316

Decision-Metric Alignment in Latent World Models: Diagnostics and Action-Conditioned Objectives for MPC Planning

潜在世界模型中的决策度量对齐：MPC规划的诊断与动作条件目标

Jiawei Wang, Ke Rui, Yushen Zuo, Yichun Feng, Minglei Li

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对潜在世界模型中MPC规划的决策度量对齐问题，提出两种秩一致性诊断指标，开发DA-LeWM模型，验证其可加快收敛并提升在线成功率，改善潜在MPC的几何结构。

Bounded Semantic Planning and Deterministic Compilation for Reliable Enterprise Text-to-SQL

用于可靠企业级文本到SQL的有界语义规划与确定性编译

Yi Ai

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出语义路径编译（SPC）系统，在ACME保险基准测试中，其文本到SQL任务正确率达97.4%，显著优于基线系统，且鲁棒性更强。

Comments 10 sections, 2 figures, 6 tables. Preprint. Code and research artifacts are described in the manuscript

InFactPlanner: Planning Sustainable Geo-Distributed LLM Data Centers

InFactPlanner：可持续地理分布式大语言模型（LLM）数据中心规划

Nicoletta Tsiopani, Moysis Symeonides, George Pallis, Marios D. Dikaiakos

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 InFactPlanner是用于LLM推理的可持续地理分布式数据中心部署假设分析的决策支持框架，可通过多维度建模分析得出可持续性与延迟最优选择存在差异等结论。

Comments Author copy of paper published at 34th International Symposium on the Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication System (MASCOTS2026)

MERA: Model Evolution and Routing with Skill Adaptation for Agentic Systems at Scale

MERA：面向大规模智能体系统的技能适配型模型演化与路由

Yuhang Yao, Zeyu Wang, Wanyi Chen, Tongyun Yang, Yuhang Han, Jie Xiao, Chengke Bao, Tianyi Zhao, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi

机构 * Gradient ； Soochow University（苏州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.LG

AI总结 MERA以单模型调用为适应单元，通过多轮适配提升小模型能力，结合带验证器回退的成本校准路由，在HumanEval+MBPP、TAU-2等数据集上实现小模型性能提升与成本降低。

Comments Preliminary version in CAIS RL-Eval

SkillReason: Reasoning-Enhanced Agent Skill Retrieval for Implicit User Requests

SkillReason：面向隐式用户请求的推理增强型智能体技能检索

Donghong Jiang, Endian Lin, Luoping Cui, Hanqing Liu, Mingjie Liu, Fan Yang, Hong Wang, Zhao Yang, Chuang Zhu

专题命中 规划决策 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对隐式用户请求的技能检索难题，提出两阶段框架SkillReason，结合推理增强训练，在SkillReason-Bench等三个基准上取得最优性能，缩小任务目标与技能能力的语义差距。

Hierarchical Self-Improvement: A Framework for Task-Specific Evolvable Agent Harnesses

分层自改进：一种面向任务特定可进化智能体控制框架的方法

Tailin Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出HSI框架，使冻结LLM的任务特定控制框架可进化，在中等难度任务上取得性能提升，超出模型能力时无增益，为改进冻结LLM智能体提供可行方向。