AI Agent

InnoGym: Benchmarking the Innovation Potential of AI Agents

InnoGym：评估AI智能体创新潜力的基准测试

Jintian Zhang, Kewei Xu, Jingsheng Zheng, Zhuoyun Yu, Yuqi Zhu, Yujie Luo, Lanning Wei, Shuofei Qiao, Lun Du, Da Zheng, Shumin Deng, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University - Ant Group Joint Laboratory of Knowledge Graph（知识图谱联合实验室） 纠错

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

AI总结 InnoGym通过引入性能提升和新颖性两个指标，首次系统评估AI智能体的创新潜力，揭示了创造力与有效性的平衡问题。

Comments ICLR 2026

ImagiDrive: A Unified Imagination-and-Planning Framework for Autonomous Driving

ImagiDrive: 一种用于自动驾驶的统一想象与规划框架

Jingyu Li, Bozhou Zhang, Xin Jin, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Eastern Institute of Technology（技术东院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 ImagiDrive通过整合视觉-语言模型和驾驶世界模型，实现自动驾驶中的统一想象与规划循环，提升场景生成和决策预测的准确性与效率。

Comments Accepted for publication in 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval

V-Retrver: 以证据驱动的代理推理用于通用多模态检索

Dongyang Chen, Chaoyang Wang, Dezhao Su, Xi Xiao, Zeyu Zhang, Jing Xiong, Qing Li, Yuzhang Shang, Shichao Kan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 V-Retrver通过引入证据驱动的代理推理机制，提升多模态检索的准确率和推理可靠性。

Comments Project page: https://github.com/chendy25/V-Retrver

MIRA: Multimodal Iterative Reasoning Agent for Image Editing

MIRA: 多模态迭代推理代理用于图像编辑

Ziyun Zeng, Hang Hua, Jiebo Luo

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 MIRA通过多模态迭代推理代理提升图像编辑的语义一致性和感知质量，结合自研数据集和训练流程，实现与专有系统相当的性能。

Hierarchical Decision Mamba Meets Agentic AI: A Novel Approach for RAN Slicing in 6G

分层决策Mamba遇见代理AI：一种用于6G RAN切片的新方法

Md Arafat Habib, Medhat Elsayed, Majid Bavand, Pedro Enrique Iturria Rivera, Yigit Ozcan, Melike Erol-Kantarci

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

AI总结 本文提出了一种基于分层决策Mamba和大型语言模型的代理AI框架，用于6G RAN切片，通过整合自然语言理解与协调决策，提升切片性能。

Comments Accepted for publication in IEEE Networking Letters (Author's copy). Copyright belongs to IEEE

Hierarchical Reward Design from Language: Enhancing Alignment of Agent Behavior with Human Specifications

基于语言的层次奖励设计：通过人类规范增强智能体行为对齐

Zhiqin Qian, Ryan Diaz, Sangwon Seo, Vaibhav Unhelkar

机构 * Rice University（里士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于语言的层次奖励设计（HRDL）和语言到层次奖励（L2HR）方法，用于通过人类规范增强智能体行为对齐，提升AI任务完成效果和规范遵守程度。

Comments Extended version of an identically-titled paper accepted at AAMAS 2026

SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI

SAGE: 适用于具身人工智能的可扩展代理3D场景生成

Hongchi Xia, Xuan Li, Zhaoshuo Li, Qianli Ma, Jiashu Xu, Ming-Yu Liu, Yin Cui, Tsung-Yi Lin, Wei-Chiu Ma, Shenlong Wang, Shuran Song, Fangyin Wei

机构 * NVIDIA ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 SAGE通过代理框架生成可扩展的3D环境，用于具身人工智能的策略训练和泛化能力提升。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/dir/sage/

Role-Adaptive Collaborative Formation Planning for Team of Quadruped Robots in Cluttered Environments

面向 cluttered 环境的四足机器人团队角色自适应协作形成规划

Magnus Norén, Marios-Nektarios Stamatopoulos, Avijit Banerjee, George Nikolakopoulos

机构 * Robotics and Artificial Intelligence Group, Department of Computer, Electrical and Space Engineering, Lulea University of Technology（机器人与人工智能小组，计算机、电气与航天工程系，卢莱亚理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种适用于 cluttered 环境的四足机器人团队角色自适应协作形成规划方法，通过动态角色分配和 FM2 算法实现灵活导航与稳定形成。

Visual Planning: Let's Think Only with Images

视觉规划：只用图像来思考

Yi Xu, Chengzu Li, Han Zhou, Xingchen Wan, Caiqi Zhang, Anna Korhonen, Ivan Vulić

机构 * Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） ； Google（谷歌公司） 纠错

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

AI总结 本文提出视觉规划范式，通过图像进行推理，优于纯文本推理，在视觉导航任务中表现更优。

Comments ICLR 2026 (Oral)

Agentic Assistant for 6G: Turn-based Conversations for AI-RAN Hierarchical Co-Management

6G代理助手：基于回合的对话用于AI-RAN分层协同管理

Udhaya Srinivasan, Weisi Guo

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

AI总结 本文提出了一种基于回合的对话助手，用于AI-RAN的分层协同管理，通过三层架构实现高效网络管理和降低运营成本。

Comments submitted to IEEE conference

Internal Planning in Language Models: Characterizing Horizon and Branch Awareness

语言模型中的内部规划：刻画视野与分支意识

Muhammed Ustaomeroglu, Baris Askin, Gauri Joshi, Carlee Joe-Wong, Guannan Qu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究通过分析语言模型内部计算结构，揭示规划视野与分支意识的特性，为理解模型内部动态提供通用工具。

Comments Accepted to ICLR 2026

The Shadow Boss: Identifying Atomized Manipulations in Agentic Employment of XR Users using Scenario Constructions

影子老板：通过场景构建识别代理雇佣中XR用户原子化操控

Lik-Hang Lee

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

AI总结 本文通过场景构建方法，识别代理雇佣中XR用户面临的七个关键风险，揭示AI代理对人类劳动的原子化操控问题，呼吁需以用户为中心的XR和政策干预。

Comments 28 pages, 3 figures

ONRAP: Occupancy-driven Noise-Resilient Autonomous Path Planning

ONRAP：基于占用度的抗噪声自主路径规划

Faizan M. Tariq, Avinash Singh, Vipul Ramtekkar, Jovin D'sa, David Isele, Yosuke Sakamoto, Sangjae Bae

机构 * Honda Research Institute, CA, USA（本田研究院，美国加利福尼亚州） ； Honda Research and Development（本田研发） 纠错

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

AI总结 ONRAP 提出了一种基于占用网格的抗噪声路径规划方法，结合占用流预测以生成安全可行的路径，实现实时运行并有效应对不确定环境。

Comments 8 pages, 9 figures - Presented at 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)

UniManip: General-Purpose Zero-Shot Robotic Manipulation with Agentic Operational Graph

UniManip: 通用目的零样本机器人操作的代理操作图

Haichao Liu, Yuanjiang Xue, Yuheng Zhou, Haoyuan Deng, Yinan Liang, Lihua Xie, Ziwei Wang

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Department of Automation, Tsinghua University, China（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 UniManip通过双层代理操作图实现通用零样本机器人操作，结合高层任务协调与底层动态状态表示，提升无监督环境下的执行鲁棒性。

Comments 15 pages, 12 figures, 6 tables, project page: https://henryhcliu.github.io/unimanip

Rapid prediction of cardiac activation in the left ventricle with geometric deep learning: a step towards cardiac resynchronization therapy planning

基于几何深度学习的左心室心脏激活快速预测：迈向心脏再同步治疗规划的一步

Ehsan Naghavi, Haifeng Wang, Vahid Ziaei Rad, Julius Guccione, Ghassan Kassab, Vishnu Boddeti, Seungik Baek, Lik-Chuan Lee

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

AI总结 本研究利用几何深度学习模型预测左心室激活时间图，以提高CRT治疗规划的精准度。

From Legible to Inscrutable Trajectories: (Il)legible Motion Planning Accounting for Multiple Observers

从可理解到不可理解的轨迹：考虑多个观察者的（不）可理解运动规划

Ananya Yammanuru, Maria Lusardi, Nancy M. Amato, Katherine Driggs-Campbell

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出MMLO-LMP问题，设计DUBIOUS算法，实现对不同动机观察者的轨迹可理解性与可见性限制的平衡。

Comments 17 pages, 5 figures

RAP: 3D Rasterization Augmented End-to-End Planning

RAP: 3D 像素化增强端到端规划

Lan Feng, Yang Gao, Eloi Zablocki, Quanyi Li, Wuyang Li, Sichao Liu, Matthieu Cord, Alexandre Alahi

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Sorbonne Université（索邦大学） 纠错

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

AI总结 RAP通过3D像素化增强端到端规划，利用轻量级像素化和特征对齐实现可扩展的数据增强，提升闭环鲁棒性和长尾泛化能力。

Active Perception Agent for Omnimodal Audio-Video Understanding

多模态音频视频理解的主动感知代理

Keda Tao, Wenjie Du, Bohan Yu, Weiqiang Wang, Jian Liu, Huan Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 OmniAgent通过动态规划和音频引导感知范式，实现多模态细粒度推理，无需训练即超越现有模型性能。

Comments Website:https://kd-tao.github.io/OmniAgent/

PlanTRansformer: Unified Prediction and Planning with Goal-conditioned Transformer

PlanTRansformer: 一种结合目标条件变换器的统一预测与规划

Constantin Selzer, Fabina B. Flohr

机构 * Department of Electrical Engineering and Information Technology, Intelligent Vehicles Lab (IVL), Munich University of Applied Science（电气工程与信息科技系，智能车辆实验室（IVL），慕尼黑应用科学大学） 纠错

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

AI总结 PlanTRansformer通过整合目标条件预测、动态可行性等技术，提升自动驾驶中的预测与规划性能。

Comments Submitted and accepted at IEEE IV 2026

Mind-Brush: Integrating Agentic Cognitive Search and Reasoning into Image Generation

Mind-Brush: 将代理认知搜索与推理整合到图像生成中

Jun He, Junyan Ye, Zilong Huang, Dongzhi Jiang, Chenjue Zhang, Leqi Zhu, Renrui Zhang, Xiang Zhang, Weijia Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） 纠错

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

AI总结 Mind-Brush通过整合代理认知搜索与推理，提升图像生成模型对复杂知识推理和动态适应能力，实现性能显著跃升。

Comments 36 pages, 24 figures

Motion Planning with Metric Temporal Logic Using Reachability Analysis and Hybrid Zonotopes

使用可达性分析和混合容积集进行基于度量时序逻辑的运动规划

Andrew F. Thompson, Joshua A. Robbins, Jonah J. Glunt, Sean B. Brennan, Herschel C. Pangborn

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

AI总结 本文提出了一种基于可达性分析和混合容积集的运动规划方法，用于满足时间依赖任务需求，展示了其在处理动态环境和多智能体协调方面的优势。

Don't double it: Efficient Agent Prediction in Occlusions

不要双倍：遮挡中的高效代理预测

Anna Rothenhäusler, Markus Mazzola, Andreas Look, Raghu Rajan, Joschka Bödecker

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

AI总结 本文提出MatchInformer方法，通过整合Hungarian匹配和分离航向与运动，提升遮挡场景下的代理预测准确性和效率。

Agentic Fog: A Policy-driven Framework for Distributed Intelligence in Fog Computing

代理雾：一种基于策略的雾计算分布式智能框架

Saeed Akbar, Muhammad Waqas, Rahmat Ullah

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

AI总结 本文提出了一种基于策略的雾计算框架，通过将雾节点建模为自主代理并利用势博弈理论，实现了动态环境下的高效资源管理和稳定系统收敛。

Comments 09 Pages

GenAgent: Scaling Text-to-Image Generation via Agentic Multimodal Reasoning

GenAgent：通过代理多模态推理扩展文本到图像生成

Kaixun Jiang, Yuzheng Wang, Junjie Zhou, Pandeng Li, Zhihang Liu, Chen-Wei Xie, Zhaoyu Chen, Yun Zheng, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； 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,abstract)；agent(abstract)

AI总结 GenAgent通过代理多模态推理提升文本到图像生成性能，采用两阶段训练策略实现自主多轮交互与任务自适应推理。

Localized Latent Editing for Dose-Response Modeling in Botulinum Toxin Injection Planning

局部潜在编辑用于肉毒素注射计划中的剂量-反应建模

Estèphe Arnaud, Mohamed Daoudi, Pierre Guerreschi

机构 * Univ. Lille, CNRS, Centrale Lille, Institut Mines-Télécom, UMR 9189 CRIStAL（里尔大学、国家科学研究中心、Centrale Lille、Institut Mines-Télécom、UMR 9189 CRIStAL） ； IMT Nord Europe, Institut Mines-Télécom, Univ. Lille, Centre for Digital Systems（IMT Nord Europe、Institut Mines-Télécom、里尔大学、数字系统中心） ； Lille University Hospital (CHU), Department of Plastic Surgery（里尔大学医院（CHU）、整形外科部门） ； SATT Nord 纠错

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

AI总结 本文提出了一种局部潜在编辑框架，通过剂量-反应建模实现肉毒素注射计划，利用区域特定潜在轴发现方法实现对特定面部区域的精确控制。

A Collaborative Extended Reality Prototype for 3D Surgical Planning and Visualization

一种用于3D手术规划和可视化协作扩展现实原型

Shi Qiu, Ruiyang Li, Qixuan Liu, Yuqi Tong, Yue Qiu, Yinqiao Wang, Yan Li, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

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

AI总结 本文提出了一种协作扩展现实原型，用于3D手术规划和可视化，通过用户研究验证了其有效性并为未来医疗XR协作提供启示。

Comments IEEE VR 2026 Posters

Hierarchical Informative Path Planning via Graph Guidance and Trajectory Optimization

基于图引导和轨迹优化的分层信息路径规划

Avraiem Iskandar, Shamak Dutta, Kevin Murrant, Yash Vardhan Pant, Stephen L. Smith

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究理事会） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层信息路径规划方法，结合图引导和轨迹优化，通过分段预算分配和样条细化，实现更低的后验不确定性与更快的运行速度。

DISPATCH -- Decentralized Informed Spatial Planning and Assignment of Tasks for Cooperative Heterogeneous Agents

DISPATCH -- 分布式知情空间规划与任务分配以实现协作异构代理

Yao Liu, Sampad Mohanty, Elizabeth Ondula, Bhaskar Krishnamachari

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

AI总结 DISPATCH提出两种算法，通过整合公平性和效率，在分布式环境下实现异构代理任务分配的公平与效率平衡。

Holmes: An Evidence-Grounded LLM Agent for Auditable DDoS Investigation in Cloud Networks

Holmes：一种基于证据的LLM代理，用于可审计的云网络DDoS调查

Haodong Chen, Ziheng Zhang, Jinghui Jiang, Qiang Su, Qiao Xiang

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

AI总结 Holmes是一种基于LLM的DDoS检测代理，通过结构化证据和可追溯的审计日志，实现云网络中可解释、可审计的DDoS调查。

BayesAgent: Bayesian Agentic Reasoning Under Uncertainty via Verbalized Probabilistic Graphical Modeling

BayesAgent: 通过 verbalized 概率图模型实现不确定性下的贝叶斯代理推理

Hengguan Huang, Xing Shen, Songtao Wang, Lingfa Meng, Dianbo Liu, David Alejandro Duchene, Hao Wang, Samir Bhatt

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

AI总结 BayesAgent 通过 verbalized 概率图模型实现不确定性下的贝叶斯代理推理，提升置信度校准和文本生成质量。

Comments Accepted to AAAI 2026