AI Agent

Naiad: Novel Agentic Intelligent Autonomous System for Inland Water Monitoring

Naiad：一种新型智能自主系统用于内陆水体监测

Eirini Baltzi, Tilemachos Moumouris, Athena Psalta, Vasileios Tsironis, Konstantinos Karantzalos

机构 * National Technical University of Athens（希腊国家技术大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 Naiad是一种基于大语言模型和外部工具的智能系统，用于通过地球观测数据实现内陆水体的全面监测。

AT$^2$PO: Agentic Turn-based Policy Optimization via Tree Search

AT$^2$PO: 通过树搜索实现基于回合的代理策略优化

Zefang Zong, Dingwei Chen, Yang Li, Qi Yi, Bo Zhou, Chengming Li, Bo Qian, Peng Chen, Jie Jiang

机构 * Tencent Inc（腾讯公司） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 AT$^2$PO 通过树搜索实现多轮代理强化学习，解决探索多样性、奖励分配和策略优化不一致问题，提升性能达1.84个百分点。

Optimizing Agentic Language Model Inference via Speculative Tool Calls

通过推测性工具调用优化代理语言模型推理

Daniel Nichols, Prajwal Singhania, Charles Jekel, Abhinav Bhatele, Harshitha Menon

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文通过推测性工具调用优化代理语言模型推理，提升推理吞吐量并提供理论分析与工具缓存API。

AgentSHAP: Interpreting LLM Agent Tool Importance with Monte Carlo Shapley Value Estimation

AgentSHAP: 通过蒙特卡洛夏普利值估计解释LLM代理工具的重要性

Miriam Horovicz

机构 * Fiverr Labs（Fiverr实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 AgentSHAP通过蒙特卡洛夏普利值估计为LLM代理提供工具重要性解释，解决了工具层面可解释性问题。

Reducing Latency of LLM Search Agent via Speculation-based Algorithm-System Co-Design

通过基于猜测的算法-系统联合设计降低LLM搜索代理的延迟

Zixiao Huang, Wen Zeng, Tianyu Fu, Tengxuan Liu, Yizhou Sun, Ke Hong, Xinhao Yang, Chengchun Liu, Yan Li, Quanlu Zhang, Guohao Dai, Zhenhua Zhu, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Infinigence ； Lenovo（联想） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 SPAgent通过基于猜测的算法-系统联合设计框架，减少LLM搜索代理的延迟，实现端到端加速并保持高准确性。

Efficient Multi-Hop Question Answering over Knowledge Graphs via LLM Planning and Embedding-Guided Search

通过LLM规划和嵌入引导搜索实现高效的多跳知识图谱问答

Manil Shrestha, Edward Kim

机构 * Department of Computer Science, Drexel University, Philadelphia, PA, USA（计算机科学系，德雷塞尔大学，费城，宾夕法尼亚州，美国） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出两种混合算法，通过LLM规划和嵌入引导搜索实现高效且可验证的多跳知识图谱问答，提升推理效率与准确性。

Path-Constrained Retrieval: A Structural Approach to Reliable LLM Agent Reasoning Through Graph-Scoped Semantic Search

路径约束检索：一种通过图域语义搜索实现可靠LLM代理推理的结构方法

Joseph Oladokun

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 路径约束检索通过结合结构图约束与语义搜索，提升LLM代理推理的可靠性和一致性。

Comments 10 pages

AIonopedia: an LLM agent orchestrating multimodal learning for ionic liquid discovery

Yuqi Yin, Yibo Fu, Siyuan Wang, Peng Sun, Hongyu Wang, Xiaohui Wang, Lei Zheng, Zhiyong Li, Zhirong Liu, Jianji Wang, Zhaoxi Sun

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

A Comprehensive Survey on Reinforcement Learning-based Agentic Search: Foundations, Roles, Optimizations, Evaluations, and Applications

Minhua Lin, Zongyu Wu, Zhichao Xu, Hui Liu, Xianfeng Tang, Qi He, Charu Aggarwal, Hui Liu, Xiang Zhang, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； The University of Utah（犹他大学） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Comments 38 pages, 4 figures, 7 tables

Beyond Ten Turns: Unlocking Long-Horizon Agentic Search with Large-Scale Asynchronous RL

Jiaxuan Gao, Wei Fu, Minyang Xie, Shusheng Xu, Chuyi He, Zhiyu Mei, Banghua Zhu, Yi Wu

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学智能技术学部） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

TAI3: Testing Agent Integrity in Interpreting User Intent

Shiwei Feng, Xiangzhe Xu, Xuan Chen, Kaiyuan Zhang, Syed Yusuf Ahmed, Zian Su, Mingwei Zheng, Xiangyu Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

Comments Accepted to NeurIPS 2025

What Limits Agentic Systems Efficiency?

Song Bian, Minghao Yan, Anand Jayarajan, Gennady Pekhimenko, Shivaram Venkataraman

机构 * UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments 27 pages, 15 figures

Iterated Agent for Symbolic Regression

Zhuo-Yang Song, Zeyu Cai, Shutao Zhang, Jiashen Wei, Jichen Pan, Shi Qiu, Qing-Hong Cao, Tie-Jiun Hou, Xiaohui Liu, Ming-xing Luo, Hua Xing Zhu

机构 * School of Physics, Peking University（北京大学物理系） ； Peking University（北京大学） ； Center for High Energy Physics, Peking University（北京大学高能物理中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学物理天文学院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Key Laboratory of Multi-scale Spin Physics, Ministry of Education, Beijing Normal University（北京师范大学多尺度自旋物理重点实验室） ； Beijing Computational Science Research Center（北京计算科学研究中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments 45 pages, 22 figures, 8 tables

Search Wisely: Mitigating Sub-optimal Agentic Searches By Reducing Uncertainty

Peilin Wu, Mian Zhang, Xinlu Zhang, Xinya Du, Zhiyu Zoey Chen

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校计算机科学系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Comments Accepted to EMNLP 2025 Main Conference

The Automated but Risky Game: Modeling and Benchmarking Agent-to-Agent Negotiations and Transactions in Consumer Markets

Shenzhe Zhu, Jiao Sun, Yi Nian, Tobin South, Alex Pentland, Jiaxin Pei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Southern California（南加州大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Digging Into the Internal: Causality-Based Analysis of LLM Function Calling

Zhenlan Ji, Daoyuan Wu, Wenxuan Wang, Pingchuan Ma, Shuai Wang, Lei Ma

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

Securing AI Agents: Implementing Role-Based Access Control for Industrial Applications

Aadil Gani Ganie

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Atom-Searcher: Enhancing Agentic Deep Research via Fine-Grained Atomic Thought Reward

Yong Deng, Guoqing Wang, Zhenzhe Ying, Xiaofeng Wu, Jinzhen Lin, Wenwen Xiong, Yuqin Dai, Shuo Yang, Zhanwei Zhang, Qiwen Wang, Yang Qin, Yuan Wang, Quanxing Zha, Sunhao Dai, Changhua Meng

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Fast and scalable retrosynthetic planning with a transformer neural network and speculative beam search

Mikhail Andronov, Natalia Andronova, Michael Wand, Jürgen Schmidhuber, Djork-Arné Clevert

机构 * SUPSI, IDSIA（SUPSI、IDSIA） ； Pfizer Research and Development（辉瑞研发） ； Institute for Digital Technologies for Personalized Healthcare（个性化医疗数字技术研究所） ； KAUST（王国立科技大学） ； Center for Generative AI（生成人工智能中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

ODIA: Oriented Distillation for Inline Acceleration of LLM-based Function Calling

Hanlong Zhang, Jingsheng Yang, Hao Li, Yuhao He, Franck Gong

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

OPT-BENCH: Evaluating LLM Agent on Large-Scale Search Spaces Optimization Problems

Xiaozhe Li, Jixuan Chen, Xinyu Fang, Shengyuan Ding, Haodong Duan, Qingwen Liu, Kai Chen

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

FamilyTool: A Multi-hop Personalized Tool Use Benchmark

Yuxin Wang, Yiran Guo, Yining Zheng, Zhangyue Yin, Shuo Chen, Jie Yang, Jiajun Chen, Yuan Li, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu

机构 * Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学系） ； Institute of Modern Languages and Linguistics, Fudan University（复旦大学现代语言与语言学研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

RouteNator: A Router-Based Multi-Modal Architecture for Generating Synthetic Training Data for Function Calling LLMs

Vibha Belavadi, Tushar Vatsa, Dewang Sultania, Suhas Suresha, Ishita Verma, Cheng Chen, Tracy Holloway King, Michael Friedrich

机构 * Adobe Inc.（Adobe公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

Comments Proceedings of the 4th International Workshop on Knowledge-Augmented Methods for Natural Language Processing

Journal ref https://aclanthology.org/2025.knowledgenlp-1.10/ KnowledgeNLP 2025

MeNTi: Bridging Medical Calculator and LLM Agent with Nested Tool Calling

Yakun Zhu, Shaohang Wei, Xu Wang, Kui Xue, Xiaofan Zhang, Shaoting Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Comments NAACL 2025 main conference. Code and Dataset available at [https://github.com/shzyk/MENTI](https://github.com/shzyk/MENTI)

Reinforced Internal-External Knowledge Synergistic Reasoning for Efficient Adaptive Search Agent

Ziyang Huang, Xiaowei Yuan, Yiming Ju, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Small Models, Big Tasks: An Exploratory Empirical Study on Small Language Models for Function Calling

Ishan Kavathekar, Raghav Donakanti, Ponnurangam Kumaraguru, Karthik Vaidhyanathan

机构 * IIIT-Hyderabad（IIIT- Hyderabad） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

Comments Accepted at EASE 2025 AI Models and Data Evaluation track

ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs

Jiazhan Feng, Shijue Huang, Xingwei Qu, Ge Zhang, Yujia Qin, Baoquan Zhong, Chengquan Jiang, Jinxin Chi, Wanjun Zhong

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子项目） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

Comments fix typos

AGENT: An Aerial Vehicle Generation and Design Tool Using Large Language Models

Colin Samplawski, Adam D. Cobb, Susmit Jha

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Graph-Grounded LLMs: Leveraging Graphical Function Calling to Minimize LLM Hallucinations

Piyush Gupta, Sangjae Bae, David Isele

机构 * Honda Research Institute（本田研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

ML-Dev-Bench: Comparative Analysis of AI Agents on ML development workflows

Harshith Padigela, Chintan Shah, Dinkar Juyal

专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE