AI Agent

Long-Horizon Autonomous Architecture Research with a Language-Model Agent: A Behavioural Case Study

基于语言模型智能体的长时自主架构研究：一项行为案例研究

Aon Safdar, Mohamed Saadeldin

机构 * University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 本研究以语言模型智能体为唯一研究者开展长时神经架构设计案例，经三阶段约100次实验改进了视觉Transformer，揭示其生产力阶段结构等四项发现，提出自主研究的未来方向。

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Agentic Graph Token Reasoning

智能体图令牌推理

Zhuoyi Peng, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体图令牌推理，将图令牌化融入推理过程，通过三阶段训练实现，在七个图领域评估中大幅优于基线，可零样本迁移至未见领域，推动图分析向智能体范式发展。

LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger

LEDGERMIND：基于结构化证据账本的溯源约束多模态智能体推理

Enjun Du, Hange Zhou, Chenxu Du, Siyi Liu, Zirong Chen, Ziyu Zheng, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LedgerMind，通过结构化证据账本及三层依据协议等组件，解决多模态智能体推理中最终答案准确率无法反映轨迹可信度的问题，在多模态基准上同时提升了答案准确率与轨迹可信度。

DeepResearch Agent System

DeepResearch 智能体系统

Yong Huang, Yulu Huang, for the team Collaboration

机构 * Software Copyright Research and Development Document（软件版权研究与开发文档） 纠错

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

AI总结 DeepResearch 智能体系统是基于稀疏激活架构的大语言模型，通过双模式推理引擎、多工具协调等技术，在多个智能体基准测试中取得最优性能，已完全开源并支持多领域应用。

ProcAgent: An Agentic Framework for Procedural Task Guidance on Edge with Human-in-the-Loop

ProcAgent：一种用于边缘端人机协作的过程性任务指导的智能体框架

Azizul Zahid, Subrata Biswas, Bashima Islam, Sai Swaminathan

机构 * University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对家具组装等过程性任务，提出ProcAgent框架，利用提议与验证架构，结合多种技术，在边缘设备上实现实时自适应指导，经多维度评估及用户研究，证明能在不牺牲可用性的情况下于边缘硬件达成自适应过程性辅助。

Let AI Agents Translate Networks, Not Reason About Them

让人工智能代理翻译网络，而非对其进行推理

Hongyu Hè, Maria Apostolaki

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 研究针对生产网络缺乏形式模型的问题，提出将人工智能局限于网络工件到形式逻辑规则的翻译，依靠求解器推理，构建TypoNet验证模拟广域网符号模型，能快速可靠回答操作问题及促进故障定位。

Comments 8 pages, 3 figures, 1 table

Spatial Reasoning in LLM Game Agents: Impact of Causal Context and Multi-Step Planning

大语言模型游戏智能体中的空间推理：因果上下文和多步规划的影响

Mohit Jiwatode, Ronja Fuchs, Robin Schmöcker, Bodo Rosenhahn, Alexander Dockhorn

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

AI总结 研究基于大语言模型的游戏智能体在复杂任务中表现不佳的问题，通过实验验证因果提示增强和多步规划可提升胜率并控制延迟，引入新基准评估，发现较大模型定位更准，融入因果上下文和多步规划能优化性能与速度。

Comments To be published at COG 2026

Dynamic Capability Scoping for Enterprise AI Agents: A Synthetic Dataset and Three-Source Permission Architecture

企业人工智能代理的动态能力范围界定：一个合成数据集和三源权限架构

Halil Burak Noyan

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

AI总结 研究企业人工智能代理动态能力范围界定问题，提出三源权限架构，包括基于角色的上限等，贡献含600个企业任务提示的合成数据集，经验证可推动策略优化，还发布相关内容支持对动态范围界定机制的评估。

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

A Self-Calibrating Agentic AI Framework for Autonomous Edge Resource Allocation

一种用于自主边缘资源分配的自校准智能体人工智能框架

Fin Gentzen, Marla Grunewald, Iulisloi Zacarias, Mounir Bensalem, Admela Jukan

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

AI总结 针对大语言模型驱动系统运行可靠性受挑战的问题，提出自校准智能体人工智能框架，设计自校准机制，应用于边缘计算网络零知识工作负载资源分析，提高预测准确率和速度，为自主人工智能部署奠定基础，且生成基本事实速度更快。

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Learning Spatiotemporal Decision Priors for Efficient Path Planning under Partial Observability

学习时空决策先验以实现部分可观测性下的高效路径规划

Yi Liu, Hongda Zhang, Leyao Zou, Chunlei Meng, Ziqing Zhou, Yuning Chen, Zhuo Zou, Lida Xu, Zhongxue Gan, Chun Ouyang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（智能机器人与先进制造学院，复旦大学） ； School of Information Science and Technology, Fudan University（信息科学与技术学院，复旦大学） ； Department of Information Technology, Old Dominion University（信息技术系，老 Dominion 大学） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测性下的路径规划问题，提出ImiPath框架，从示范轨迹提炼时空决策先验，经局部时空观测表示和时空注意力策略网络转换为决策先验并纳入异构规划器，提升路径质量与搜索效率，验证了框架的适应性和实际部署潜力。

Twin Agent: Context Residual Compression for Privilege Separated Agents

孪生智能体：用于特权分离智能体的上下文残差压缩

Zhanhao Hu, Dennis Jacob, Xiao Huang, Zhaorun Chen, Bo Li, David Wagner

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Illinois, 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 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型智能体易受安全风险问题，提出孪生智能体模式，由探索和安全智能体组成，通过探索智能体传递紧凑提示，减少信息需求，在保持高任务效用的同时防止提示注入攻击，优于其他基线。

RECON: Benchmarking Agent Memory for Compositional Reasoning over Long Contexts

RECON：用于长上下文组合推理的智能体内存基准测试

Mihir Shriniwas Arya

机构 * RV College of Engineering（RV工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 该研究引入RECON基准测试，用于评估长上下文组合推理，跨越三个领域24个案例文件，测试智能体六个内存密集型任务，揭示当前架构在内存相关任务上存在重大局限，非预言机系统准确率低，检索和推理有挑战。

Comments 25 pages

When to Plan: Learning to Select Between Reactive Control and Deliberative Planning

何时进行规划：学习在反应式控制和审慎规划之间进行选择

Adam Labiosa, Josiah P. Hanna

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

AI总结 研究智能体如何学习元推理能力，引入基于反应式策略不确定性得分分配计算的强化学习方法训练元推理策略，通过实证研究表明该设计能让元推理策略学会何时采用反应式策略，何时进行决策时规划，且能随反应式策略改进转向完全反应式控制。

Comments RLC 2026

SEED: Self-Evolving On-Policy Distillation for Agentic Reinforcement Learning

SEED：用于智能体强化学习的自进化在线策略蒸馏

Jinyang Wu, Shuo Yang, Zhengxi Lu, Fan Zhang, Yuhao Shen, Lang Feng, Haoran Luo, Zheng Lian, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对基于结果的强化学习中间决策指导有限的问题，提出SEED框架。它将在线策略轨迹转化为训练技能并提炼回策略模型，通过微调策略生成技能，重新评分动作转化蒸馏信号，联合优化提升性能与样本效率及泛化能力。

TopoAgent: A Self-Evolving Topological Agent for Multimodal Scientific Reasoning

TopoAgent：用于多模态科学推理的自进化拓扑智能体

Mingze Xu, Yinghui Li, Jiayi Kuang, Zhanhui Kang, Di Yin, Ying Shen, Xing Sun, Yuxing Han

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型科学推理难题，提出TopoAgent自进化拓扑框架，用图进化取代线性轨迹，通过前端分解器、DAG组织原子及自适应原子裂变实现，实验证明其显著优于线性智能体框架，为科学推理提供新范式。

Policy-Driven CT-Agent: Modeling Phase-Aware Diagnostic Control for Clinically Consistent CT Reasoning

策略驱动的CT智能体：为临床一致的CT推理建模阶段感知诊断控制

Yanmeng Dong, Han Li, Yujia Li, Jingsong Liu, Xun Ma, Yanzhu Hu, Zhengyang Xu, Zhicheng Li, Nassir Navab, Shaohua Kevin Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究针对CT诊断阶段选择协议差异及现有方法局限，提出策略驱动的CT智能体（PD-CTAgent）。通过临床结构抽象模块和知识引导诊断控制模型，实现阶段感知诊断推理，实验验证其在多数据集上的有效性与临床一致性。

Comments 8 pages, 4 figures

Towards Agentic AI Governance: A Preliminary Assessment

迈向智能体人工智能治理：初步评估

Mubarak Raji, Masooda Bashir

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） 纠错

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

AI总结 本文针对智能体人工智能快速发展带来的新挑战，对其治理新兴文献做系统综述，分析其与传统系统不同的特征及治理需求，综合治理重点、机制和利益相关者角色，为制定指导智能体人工智能治理的路线图奠定基础。

Comments International Conference on the AI Revolution: Research, Ethics, and Society (AIR-RES 2026)

Cost-Effective Agent Harnesses for Abstract Reasoning and Generalization on ARC-AGI-1

用于ARC-AGI-1上抽象推理和泛化的经济高效智能体框架

Kabir Moghe, Peter Chin

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 研究ARC-AGI-1上在严格预算下非思考模式的开放权重模型，构建智能体框架，包括探索者-定义者管道和反思协调器，通过特定架构提升基线成绩，分析了管道特性，确定思考工具是重要组件。

CurateEvo: Data-Curation Evolving for Agentic Post-Training

CurateEvo：用于智能体训练后的数据管理进化

Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Keyan Xu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体训练后决策问题，提出CurateEvo框架，将数据管理策略表示为代码并迭代重写。通过诊断故障模式增强、过滤数据提高有效性，在成本感知下修剪训练轮次提高效率，实验证明其性能优于现有方法且降低管理开销。

Cortex: A Bidirectionally Aligned Embodied Agent Framework for Long-horizon Manipulation

Cortex：一种用于长视距操作的双向对齐具身智能体框架

Jiaqi Peng, Xiqian Yu, Delin Feng, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Jing Xiong, Ganlin Yang, Jinliang Zheng, Jiafei Cao, Xueyuan Wei, Jiangmiao Pang, Yuan Shen, Tai Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对现有VLA模型长视距任务短板及分层方法语义-运动鸿沟问题，提出双向对齐框架Cortex，标准化技能原语、优化数据与采样策略，提升长视距操作性能与零样本泛化能力。

Comments Project website: https://steinate.github.io/cortex.github.io/

STAPO: Selective Trajectory-Aware Policy Optimization for LLM Agent Training

STAPO：用于大语言模型智能体训练的选择性轨迹感知策略优化

Qiuyi Qi, Tian Liang, Mutian Bao, Jinjian Zhang, Dongnan Liu, Wei Zhou, Linjian Mo, Ming Kong, Jie Liu, Feng Zhang, Qiang Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； College of Artificial Intelligence, Shanghai Institute for Advanced Study, Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院人工智能学院） ； School of Earth Sciences, Zhejiang University（浙江大学地球科学学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对强化学习训练大语言模型智能体时轨迹忽视问题，提出归一化熵，引入STAPO框架，利用其定位异常步骤，通过联合机制优化，提升轨迹感知并保持训练稳定性，实验验证其有效性和鲁棒性。

Comments ACL 2026 MainConference

RL-Ballast: Ship Ballast Water Path Planning and Clog Prediction via Reinforcement Learning

RL-Ballast：通过强化学习进行船舶压载水路径规划和堵塞预测

Ming-Kuan Lin, Yi-Chung Lai, Ming-Hsin Chiang, Tsung-Wei Pan, Jung-Hua Wang

机构 * National Taiwan Ocean University（台湾海洋大学） ； AI Research Center（人工智能研究中心） ； Shinsoft Corporation（Shinsoft公司） ； Department of Electrical Engineering（电子工程系） 纠错

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

AI总结 针对船舶压载水控制问题，提出基于图的深度强化学习框架RL-Ballast，将阀门排列问题转化为可行路径，利用堆叠水箱水位等近似部分可观测环境，能自适应规划路径并进行堵塞诊断。

Learning Task-Sufficient World Models by Synergizing Agentic Exploration and Structured Modeling

通过协同能动探索和结构化建模学习任务充分的世界模型

Fan Feng, Yujia Zheng, Minghao Fu, Yongqiang Chen, Guangyi Chen, Kevin Murphy, Biwei Huang, Kun Zhang

机构 * UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； MBZUAI（Mubarakzai Institute of Artificial Intelligence） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究如何让智能体学习特定于任务、最小且足以决策的世界模型表示，通过智能体与世界模型闭环协同，智能体主动探索收集信息轨迹，世界模型学习结构化表示，提升样本效率和泛化能力。

ProACT: Towards Breakdown-Aware Proactive Agent in Multi-User Collaboration

ProACT：迈向多用户协作中具有故障感知的主动智能体

Shu Yang, Difei Xu, Jiaxin Pei, Di Wang

机构 * PRADA Lab, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学PRADA实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在使智能体在多用户协作中从被动变为主动，引入基于共同基础等理论的ProACT框架，通过观察对话历史判断是否需干预并决策，还介绍首个多用户协作基准，实验显示其性能优于直接聊天。

VideoSearcher: Empowering Video Deep Research with Multi-Tool Agentic Reasoning via Reinforcement Learning

VideoSearcher：通过强化学习利用多工具智能推理助力视频深度研究

Zhenkun Gao, Yicheng Bao, Jinlong Peng, Xueheng Li, Theo Huang, Bangwei Liu, Kunquan Li, Zhenye Gan, Tao Hu, Chengjun Xie, Mingqian Yang, Xuanhua He, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Chengjie Wang, Yuan Xie

机构 * Stephengzk 纠错

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

AI总结 针对视频理解局限，提出VideoSearcher框架，统一多任务于单推理轨迹，用强化学习算法BiSPO优化推理轨迹，构建新基准，实验表明其在多基准中显著优于开源基线。

Comments Technical report. Project page: https://stephen-gzk.github.io/VideoSearcher-website/ ; Code: https://github.com/Stephen-gzk/VideoSearcher ; Model & Data on HuggingFace

Repair the Amplifier, Not the Symptom: Stable World-Model Correction for Agent Rollouts

修复放大器，而非症状：面向智能体轨迹的稳定世界模型修正

Xinyuan Song, Zekun Cai

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

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

AI总结 针对长流程规划中的图级错误，提出WM-SAR方法，通过子图放大反向定位因果子图进行修复，在有限token预算下优于传统扫描修复方法。

Comments Under Review

Bayesian Uncertainty Propagation for Agentic RAG Pipelines: A Proof-of-Concept Study on Multi-Hop Question Answering

面向智能体RAG管道的贝叶斯不确定性传播：多跳问答的概念验证研究

Louis Donaldson, Connor Walker, Koorosh Aslansefat, Yiannis Papadopoulos

机构 * University of Hull（赫尔大学） 纠错

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

AI总结 提出一种不确定性感知的智能体RAG框架，通过贝叶斯网络传播各阶段的不确定性信号，以估计系统级不确定性并定位潜在故障点，在HotpotQA上表现有效，但在StrategyQA上受限于校准问题。

Comments Submitted for 7th International Conference on Maintenance and Intelligent Asset Management (ICMIAM 2026)

Knowledge-Enhanced Agentic Vulnerability Repair

知识增强的智能体漏洞修复

Sicong Cao, Hao Ma, Le Yu, Kangyi Ding, Xiaolei Liu, Terry Yue Zhuo, Bo Wang, Xingwei Lin, Xiaobing Sun, Linzhang Wang, David Lo

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

AI总结 提出KeaRepair，一种基于智能体的自动化漏洞修复方法，通过提取历史漏洞知识并利用工具增强的智能体进行诊断，生成并迭代优化补丁，在55个C/C++漏洞上修复率达83.64%。

MultiUAV-Plat: An LLM-Oriented Platform, Benchmark and Framework for Multi-UAV Collaborative Task Planning

MultiUAV-Plat：面向多无人机协同任务规划的LLM平台、基准测试与框架

Sheng Zhang, Qinglin Li, Yuechao Zang, Xueqin Huang, Yijia Fu, Cheng Zhu

机构 * National Key Laboratory of Information Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学信息系统工程国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出MultiUAV-Plat平台与基准测试，以及Agent4Drone框架，通过LLM驱动的工具交互实现多无人机协同任务规划，在任务通过率等指标上显著优于基线方法。

Agentic AI Enhances Physician Trust in Clinical Decision Making

智能体AI增强医生在临床决策中的信任

Zhiling Yan, Zhe Fang, David J King, Ann Pongsakul, Eashan Adhikarla, Hui Ren, Sunyang Fu, Quanzheng Li, Lifang He, Xiang Li, Hongfang Liu, Yonghui Wu, Lichao Sun

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Lehigh University（里海大学计算机科学与工程系） ； Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学系） ； Department of Medicine, Division of Cardiology, University of Florida（佛罗里达大学医学院心脏病学系） ； McGovern Medical School, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院放射学系） ； McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学院） ； Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida（佛罗里达大学医学院健康结果与生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 研究通过医生评估多模态临床病例，发现智能体AI相比非智能体基线显著提升医生的认知和行为信任，尤其在治疗规划任务中，但存在对错误输出的过度依赖。

Comments Accepted by AMIA 2026 Annual Symposium