AI Agent

GOPAgen: Motion-Aware and Efficient Agentic Long-Video Understanding with Structural Memory and Hierarchical Reasoning

GOPAgen: 基于结构记忆与层次推理的运动感知高效智能长视频理解

Haozhe Chi, Yang Jin, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出GOPAgen方法，通过视频编解码的GOP运动代理、GOP树推理算法和结构记忆机制，实现高效长视频理解，在多个VQA基准上取得领先性能。

Beyond SMILES: Evaluating Agentic Systems for Drug Discovery

超越SMILES：评估药物发现中的代理系统

Edward Wijaya

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

AI总结 评估药物发现代理系统在肽药物、体内药理学和资源受限环境中的泛化能力，发现五个能力缺口，并提出下一代框架的设计要求和能力矩阵。

Comments arXiv admin comment: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the rights to agree to the license at the time of submission

Thinking with Imagination: Agentic Visual Spatial Reasoning with World Simulators

思考与想象：基于世界模拟器的智能视觉空间推理

Chenming Zhu, Jingli Lin, Yilin Long, Peizhou Cao, Tai Wang, Jiangmiao Pang, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 提出Astra框架，通过强化学习训练VLM策略与Bagel世界模拟器交互，在推理中生成想象视觉证据，解决空间推理中的未观察布局、跨视角一致性和替代视角推理问题。

Comments Project page: https://zcmax.github.io/projects/Thinking-With-Imagination

Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis

面向智能体数据分析的无监督技能发现

Zhisong Qiu, Kangqi Song, Shengwei Tang, Shuofei Qiao, Lei Liang, Huajun Chen, Shumin Deng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出DataCOPE框架，通过无监督验证器引导从探索轨迹中发现可复用的数据分析技能，在报告式和推理式分析任务上分别提升平均得分9.71%和32.30%。

Comments Work in progress

Agentic AI for Robot Control: Flexible but still Fragile

用于机器人控制的智能体AI：灵活但依然脆弱

Oscar Lima, Marc Vinci, Martin Günther, Marian Renz, Alexander Sung, Sebastian Stock, Johannes Brust, Lennart Niecksch, Zongyao Yi, Felix Igelbrink, Benjamin Kisliuk, Martin Atzmueller, Joachim Hertzberg

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心（DLR）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于推理型语言模型的智能体控制系统，通过迭代规划-执行循环选择并调用机器人技能完成任务，在两种物理平台上实验表明系统灵活但存在非确定性行为、指令遵循错误和提示敏感等脆弱性。

Experimental Resilience Assessment of An Open-Source Driving Agent

开放源代码驾驶代理的实验韧性评估

Abu Hasnat Mohammad Rubaiyat, Yongming Qin, Homa Alemzadeh

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于系统理论过程分析（STPA）的故障注入框架，用于评估开放源代码驾驶代理openpilot在不同环境条件和传感器数据故障下的韧性，通过战略性软件故障注入方法提高不安全场景的覆盖率，从而更有效地模拟安全关键故障并测试自动驾驶车辆。

Comments 10 pages, 7 figures

Nonlinear Model Predictive Control for Distributed Motion Planning in Road Intersections Using PANOC

基于PANOC的路交口分布式运动规划非线性模型预测控制

Alexander Katriniok, Pantelis Sopasakis, Mathijs Schuurmans, Panagiotis Patrinos

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

AI总结 本文提出了一种在合理车对车通信要求下的分布式运动规划方案，通过实时求解非线性模型预测控制问题，解决路交口中高度自动化车辆协调中的非凸挑战问题。

Comments IEEE Conference on Decision and Control (CDC) 2019

A Novel Model for Arbitration between Planning and Habitual Control Systems

一种用于规划与习惯控制系统的仲裁新模型

Farzaneh S. Fard, Thomas P. Trappenberg

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

AI总结 本文提出一种结合规划与习惯控制的仲裁模型，通过模拟双关节机械臂任务展示其在动态环境中的高效性和鲁棒性。

Motion Planning With Gamma-Harmonic Potential Fields

基于伽马谐波势场的运动规划

Ahmad A. Masoud

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

AI总结 本文扩展了谐波势场方法，用于处理无法分割为独立区域的机器人工作空间。通过任务导向的概率描述符和目标点生成导航策略，能够适应存在矢量漂移场的复杂环境。

Journal ref IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 48 (4), 2012, pp. 2786 - 2801

A Potential Game Approach for Information-Maximizing Cooperative Planning of Sensor Networks

信息最大化协同规划传感器网络的潜在游戏方法

Han-Lim Choi, Su-Jin Lee

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

AI总结 本文提出了一种潜在游戏方法，用于分布式选择信息性传感器，以最大化测量变量与目标量之间的互信息。通过证明局部效用函数导致潜在游戏，最终收敛到纯策略纳什均衡。

Comments 9 pages, 4 figures, submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technology

3rd Place at CVPR 2026 CASTLE Challenge: Agentic Multi-View Long-Context Video Understanding via Hierarchical Knowledge Graph Retrieval

CVPR 2026 CASTLE挑战赛第三名：基于层次化知识图谱检索的智能多视角长视频理解

Raghad Albusayes, Munirah Alyahya

机构 * TAHAKOM（塔哈科姆） 纠错

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

AI总结 提出一种免训练的智能框架，通过视频知识图谱和层次化检索索引，解决大规模多视角视频中的复杂时空推理问题，在CASTLE挑战赛中获得第三名。

TuneAgent: Agentic Operating System Kernel Tuning with Reinforcement Learning

TuneAgent: 基于强化学习的智能操作系统内核调优

Hongyu Lin, Yuchen Li, Haoran Luo, Zhenghong Lin, Libo Zhang, Mingjie Xing, Yanjun Wu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出TuneAgent框架，利用基于规则的强化学习使大语言模型自主探索Linux内核空间，通过结构化奖励函数和两阶段训练策略解决稀疏反馈问题，实现高达5.6%的性能提升。

FLIP: Real-Time and Resilient Formation Planning for Large-Scale DIstributed Swarms via Point Cloud Registration

FLIP：通过点云配准实现大规模分布式集群的实时弹性编队规划

Yuan Zhou, Guangtong Xu, Zhenyu Hou, Jialiang Hou, Fei Gao

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院智能系统与控制研究所） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） 纠错

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

AI总结 提出将最优编队位置序列计算转化为时空点云配准问题，利用带离群点剔除的PCR方法实现大规模分布式集群的弹性、高效轨迹规划。

MangaFlow: An End-to-End Agentic Framework for Controllable Story to Manga Generation

MangaFlow: 一种用于可控故事到漫画生成的端到端代理框架

Muyao Wang, Zeke Xie, Yanhao Chen, Lixin Xiu, Hideki Nakayama

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出MangaFlow代理框架，通过将漫画创作分解为规划、定位、布局构建、参考条件渲染、合成和文字放置等步骤，实现可控的长篇漫画生成，支持布局和视觉参考作为显式中间变量，并引入故事段落记忆以保持跨面板一致性。

Mags-RL: Wearing Multimodal LLMs a Magnifying Glass via Agentic Reinforcement Learning For Complex Scene Reasoning

Mags-RL: 通过智能体强化学习为多模态大语言模型戴上放大镜以进行复杂场景推理

Xuanzhao Dong, Wenhui Zhu, Peijie Qiu, Xiwen Chen, Xiaobing Yu, Xin Li, Zhipeng Wang, Shao Tang, Gen Li, Yujian Xiong, Hao Wang, Yanxi Chen, Prayag Tiwari, Yalin Wang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Halmstad University（哈姆斯塔德大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Rice University（里士满大学） 纠错

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

AI总结 提出Mags-RL框架，通过智能体强化学习让多模态大语言模型调用超分辨率代理进行高分辨率细粒度检查，实现两轮推理以提升复杂场景下的视觉推理能力。

No Certificate, No Execution: Certified Traces as a Foundation for Trustworthy AI Agents

无证书，不执行：认证轨迹作为可信AI代理的基础

Xiao-Yang Liu Yanglet, Xiaodong Wang, Agostino Capponi

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

AI总结 提出提案-认证-执行（PCE）架构，通过可检查的认证轨迹确保AI代理仅在策略系统允许下执行，核心原则为“无证书，不执行”。

MC-Risk: Multi-Component Risk Fields for Risk Identification and Motion Planning

MC-Risk：多组件风险场用于风险识别和运动规划

Maximilian Link, Yingjie Xu, Yingbai Hu, Yinlong Liu

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MC-Risk，一种与规划器对齐的多组件风险场，用于早期、校准且类别感知的风险定位。该方法通过线性组合三个可解释模块，包括电机代理场、VRU风险场和道路惩罚场，并在RiskBench碰撞子集上进行了首次标准化定量评估，展示了最佳的风险定位和最早危险指示。

Pseudo-Siamese Network for Planning in Target-Oriented Proactive Dialogues

面向目标的主动对话中规划的伪孪生网络

Xinyue Kang, Maodong Li, Yibin Zheng, Fang Kong

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向目标的主动对话规划方法，通过FF-BPSN网络实现对话路径规划，提升目标导向型主动对话系统的有效性。

Comments ICASSP2026

TravExplorer: Cross-Floor Embodied Exploration via Traversability-Aware 3-D Planning

TravExplorer: 通过可 traversability-aware 3-D 规划实现跨楼层的 embodied 探索

Han Zheng, Zhe Chen, Yudong Huang, Haoran Liu, Jinghao Wang, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出TravExplorer框架，结合零样本语义引导与可 traversability-aware 3-D 规划，实现跨楼层的 embodied 探索，通过统一的体积地图区分占用结构与机器人可达支撑面，并提取可 traversable 前沿区域，同时采用FOV-aware的主动感知策略解决跨楼层遍历中的不完整观测问题，最终在HM3D和MP3D上进行了4195次模拟实验，并在真实世界中验证了无需先验地图或人工干预的开放词汇目标搜索能力。

Trajectory Planning and Control near the Limits: an Open Experimental Benchmark on the RoboRacer Platform

轨迹规划与控制在极限情况下的研究：RoboRacer平台上的开放实验基准

Mattia Piccinini, Patrick Zambiasi, Aniello Mungiello, Mattia Piazza, Felix Jahncke, Johannnes Betz

机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, Technical University of Munich（自动驾驶车辆系统教授职位，慕尼黑技术大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI）） ； Avilus GmbH（Avilus GmbH公司） ； Department of Information Technology and Electrical Engineering (DIETI), University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学信息科技与电气工程系（DIETI）） ； Dept. of Industrial Engineering, University of Trento（特伦托大学工业工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种模块化框架，用于评估轨迹规划和控制在高加速度 maneuver 中的新方法和现有方法，通过 RoboRacer 平台上的两个赛道测试，展示了 MS-NN 在提高跟踪精度和减少转向振荡方面的优势，以及在线速度重计划对提高 lap 时间和安全速度的贡献。

Comments Accepted - 2026 IEEE 29th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)

Physics-in-the-Loop: A Hybrid Agentic Architecture for Validated CAD Engineering Design

物理闭环：一种混合代理架构用于验证的CAD工程设计

Elias Berger, Muhammad Usama, Jan Mehlstäubl, Bernhard Saske, Kristin Paetzold-Byhain

机构 * Dresden University of Technology（德累斯顿技术大学） ； MAN Truck & Bus SE（MAN卡车与巴士股份有限公司） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； RPTU Kaiserslautern-Landau（凯撒斯劳滕-兰道大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合代理-物理架构，通过将经过验证的知识工程工具直接嵌入到自主AI代理的决策循环中，以解决大型语言模型在生成CAD设计时缺乏物理理解的问题。该方法通过显式的物理验证指导闭环、顺序决策过程，提高了生成CAD设计的物理正确性。

Comments Accepted in IJCAI-ECAI 2026 (Special Track on AI4Tech)

Thinking with Patterns: Breaking the Perceptual Bottleneck in Visual Planning via Pattern Induction

基于模式的思考：通过模式诱导突破视觉规划中的感知瓶颈

Yichang Jian, Boyuan Xiao, Zhenyuan Huang, Yifei Peng, Yao-Xiang Ding

机构 * State Key Lab of CAD& CG（CAD与CG国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过模式诱导的方法，利用模式推理和模式诱导策略，使视觉语言模型在视觉规划任务中实现更高效和准确的感知与推理，解决传统模型在复杂输入下的感知瓶颈问题。

Supply Chain Coordination Mechanism Design: Consensus Planning Protocol Meets Vickrey-Clarke-Groves Mechanism

供应链协调机制设计：共识规划协议与维克利-克劳斯-格罗斯机制的结合

Dirk Bergemann, Garrett van Ryzin, Jiaxuan Li

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

AI总结 本文提出将共识规划协议与维克利-克劳斯-格罗斯机制结合，以实现零售商与供应商之间的诚实高效协作，降低总服务成本。

Linear Programming Approach to Deceptive Path Planning Game with Goal Selection

线性规划方法用于具有目标选择的欺骗路径规划游戏

Violetta Rostobaya, Yue Guan, James Berneburg, Daigo Shishika

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

AI总结 本文研究了移动代理在选择私有目标时如何通过路径规划影响对手对其意图的推断，提出了一种结合线性规划与双Oracle算法的解决方案，评估了欺骗风险与效果。

Comments Accepted to American Control Conference 2026

Context, Reasoning, and Hierarchy: A Cost-Performance Study of Compound LLM Agent Design in an Adversarial POMDP

上下文、推理与层次：在对抗性POMDP中的复合LLM代理设计成本-性能研究

Igor Bogdanov, Chung-Horng Lung, Thomas Kunz, Jie Gao, Adrian Taylor, Marzia Zaman

机构 * Carleton University（卡尔顿大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在对抗性部分可观测序贯环境中，复合LLM代理设计的上下文、推理和层次分解对性能与成本的影响，发现程序化状态抽象在成本效率上表现最佳，而分层分解无需推理可获得最佳性能。

Resolving Action Bottleneck: Agentic Reinforcement Learning Informed by Token-Level Energy

消除行动瓶颈：由令牌级能量指导的代理强化学习

Langzhou He, Junyou Zhu, Yue Zhou, Zhengyao Gu, Junhua Liu, Wei-Chieh Huang, Henry Peng Zou, David Wipf, Philip S. Yu, Qitian Wu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Potsdam Institute for Climate Impact Research（波茨坦气候影响研究所） ； Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛大学Broad研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ActFocus方法，通过令牌级能量建模解决强化学习中令牌级训练信号分配不均的问题，显著提升性能。

Comments Preprint

RDMA: Cost Effective Agent-Driven Rare Disease Mining from Electronic Health Records

RDMA: 低成本的代理驱动罕见病挖掘从电子健康记录

John Wu, Adam Cross, Jimeng Sun

机构 * Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Department of Pediatrics, University of Illinois College of Medicine Peoria（伊利诺伊大学皮奥里亚医学院儿科系） 纠错

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

AI总结 RDMA通过代理框架在电子健康记录中挖掘罕见病，无需特定任务训练，提升性能并降低部署成本。

From Reaction to Anticipation: Proactive Failure Recovery through Agentic Task Graph for Robotic Manipulation

从反应到预见：通过代理任务图实现机器人操作的前瞻性故障恢复

Sheng Xu, Ruixing Jin, Huayi Zhou, Bo Yue, Guanren Qiao, Yunxin Tai, Yueci Deng, Kui Jia, Guiliang Liu

机构 * Sheng Xu ； Ruixing Jin ； Huayi Zhou ； Bo Yue ； Guanren Qiao ； Yunxin Tai ； Kui Jia ； Guiliang Liu 纠错

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

AI总结 本文提出AgentChord系统，通过代理任务图实现前瞻性故障恢复，提升机器人操作的可靠性和自主性。

Comments 18 pages, accepted to RSS 2026

PRISM: : Planning and Reasoning with Intent in Simulated Embodied Environments

PRISM：在模拟的具身环境中进行规划与意图推理

Yunn Kang Lim, Pengzhan Sun, Ziyi Bai, Xun Xu, Angela Yao, Xulei Yang, Shijie Li

机构 * A*STAR ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； BAAI（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 PRISM通过诊断性基准测试识别具身代理失败的根源，通过三个能力层级评估基本能力、推理能力和长周期能力，揭示不同模型在空间定位、意图解析和长周期协调上的性能差异。

SAGAS: Semantic-Aware Graph-Assisted Stitching for Offline Temporal Logic Planning

SAGAS：语义感知的图辅助拼接用于离线时序逻辑规划

Ruijia Liu, Ancheng Hou, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing（自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 SAGAS结合符号合成的组成性和从离线轨迹学习的数据驱动可达结构，实现零样本泛化，无需任务特定奖励或在线交互。