AI Agent

Speech-Hands: A Self-Reflection Voice Agentic Approach to Speech Recognition and Audio Reasoning with Omni Perception

Speech-Hands: 一种基于自我反思的语音代理方法用于语音识别和多感知音频推理

Zhen Wan, Chao-Han Huck Yang, Jinchuan Tian, Hanrong Ye, Ankita Pasad, Szu-wei Fu, Arushi Goel, Ryo Hachiuma, Shizhe Diao, Kunal Dhawan, Sreyan Ghosh, Yusuke Hirota, Zhehuai Chen, Rafael Valle, Chenhui Chu, Shinji Watanabe, Yu-Chiang Frank Wang, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA ； Kyoto University（京都大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Speech-Hands框架，通过自我反思决策机制解决语音识别和外部声音理解任务中的信任问题，提升了模型在多任务音频推理中的准确性和鲁棒性。

Comments Accepted to ACL 2026. Oral Presentation. Code: https://github.com/YukinoWan/Speech-Hands OpenClaw Branch: https://github.com/openclaw/openclaw/pull/69073

Natural-Language Agent Harnesses

自然语言代理Harness

Linyue Pan, Lexiao Zou, Shuo Guo, Jingchen Ni, Hai-Tao Zheng

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出自然语言代理Harness（NLAH）作为一种可执行的自然语言对象，用于描述任务运行的Harness策略，并引入Intelligent Harness Runtime（IHR）作为共享运行时，能够将这些文档解释为代理调用、交接、状态更新、验证门和成果合同。实验表明，NLAH在编码、终端使用和计算机使用基准测试中表现与代码和提示实现相当，同时暴露了更短的静态Harness策略。

Comments revise paper

What Drives Success in Physical Planning with Joint-Embedding Predictive World Models?

在联合嵌入预测世界模型中成功因素是什么？

Basile Terver, Tsung-Yen Yang, Jean Ponce, Adrien Bardes, Yann LeCun

机构 * Meta FAIR ； Inria Paris（巴黎理工院） ； Ecole normale supérieure / PSL（巴黎高等师范学院 / PSL） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在物理规划中使用联合嵌入预测世界模型（JEPA-WMs）的成功因素，通过分析模型架构、训练目标和规划算法对规划成功的影响，提出了一种在导航和操作任务中优于现有基线方法的模型。

Comments V2 of the article: - Added AdaLN-zero - Added table comparing JEPA-WMs with baselines with std translating per-seed variability only, no variability across epochs - Reordered figures in main body of the paper V3: added data scaling experiments, theoretical appendix section on autoregressive rollout, acceptance at TMLR

Dynamic Skill Lifecycle Management for Agentic Reinforcement Learning

动态技能生命周期管理用于代理强化学习

Junhao Shen, Teng Zhang, Xiaoyan Zhao, Hong Cheng

机构 * Database Group, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学数据库组） ； Lanzhou University（兰州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SLIM框架，通过动态优化变量管理代理强化学习中的外部技能集，提升任务性能。

Comments Implementation code is available at https://github.com/ejhshen/SLIM

Empowering VLMs for Few-Shot Multimodal Time Series Classification via Tailored Agentic Reasoning

通过定制代理推理增强VLMs在少样本多模态时间序列分类中的能力

Lin Li, Jiawei Huang, Qihao Quan, Dan Li, Boxin Li, Xiao Zhang, Erli Meng, Wenjie Feng, Jian Lou, See-Kiong Ng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MarsTSC框架，通过自演化知识库和代理推理提升少样本多模态时间序列分类性能，实验表明其在六个VLM基础上均优于传统和基础模型基线。

Comments 18 pages, 12 figures, 6 tables. Preprint

The Scaling Laws of Skills in LLM Agent Systems

大语言模型代理系统中技能的扩展规律

Charles Chen, Qiming Yu, Yuhang Gu, Zhuoye Huang, Hanjing Li, Hongyu Liu, Simin Liu, Jinhao Liu, Dengyun Peng, Jiangyi Wang, Zheng Yan, Fanqing Meng, Ethan Qin, Carl Che, Mengkang Hu

机构 * Evolvent AI Team（Evolvent AI团队） 纠错

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

AI总结 研究揭示了大规模代理系统中技能扩展的双重规律：路由准确性随库大小对数衰减，执行准确性通过联合路由乘法提升下游任务表现，二者通过路由衰减斜率参数耦合，优化后显著提升性能。

Comments Technical Report

Helping Customers in Distress: An LLM-powered Agent that Converses, Probes, and Routes

帮助陷入困境的客户：一个基于LLM的代理，能够对话、探测和分流

Alankar Atreya, Stefan Sylvius Wanger, Devesh Batra, Robert Hankache, Cristovao Iglesias, Patrick Sinclair, Giulio Pelosio, Michael McMillan, Greig A. Cowan, Raad Khraishi

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

AI总结 本文提出一个基于LLM的AI分流代理，通过多轮对话和提问提高客户问题分类准确性，提升银行客户服务效率。

Skills as Verifiable Artifacts: A Trust Schema and a Biconditional Correctness Criterion for Human-in-the-Loop Agent Runtimes

技能作为可验证的成果：为有人参与的代理运行时的可信架构和双向正确性标准

Alfredo Metere

机构 * Enclawed, LLC（Enclawed公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可信架构和双向正确性标准，用于人类参与的代理运行时，强调技能验证的重要性，以确保运行时的可信性和可持续性。

ATLAS: Agentic or Latent Visual Reasoning? One Word is Enough for Both

ATLAS：是代理还是潜在的视觉推理？一个词足以兼顾两者

Ziyu Guo, Rain Liu, Xinyan Chen, Pheng-Ann Heng

机构 * Meta AI ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 ATLAS结合代理推理与潜在推理，通过单一功能词实现两者结合，避免冗长中间视觉生成，保持与传统训练方法兼容。

Comments Project Page: https://atlas-oneword.github.io Code: https://github.com/ZiyuGuo99/ATLAS

Prompting Policies for Multi-step Reasoning and Tool-Use in Black-box LLMs with Iterative Distillation of Experience

多步推理和工具使用中黑盒LLM的提示策略：基于经验迭代蒸馏的强化学习框架

Krishna Sayana, Ketan Todi, Ambarish Jash

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本文提出基于经验迭代蒸馏的强化学习框架，用于训练提示策略以提升黑盒LLM的多步推理和工具使用能力，实验显示在逻辑推理和工具使用任务中性能显著提升。

Comments 10 pages and reference, appendix

Margin-calibrated Classifier Guidance for Property-driven Synthesis Planning

基于边界的分类器引导的属性驱动合成规划

Najwa Laabid, Vikas Garg

机构 * Aalto University（阿alto大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Sequence Completion Ranking方法，通过对比论证和边界损失校准分类器，提升合成规划中满足特定约束的反应序列生成效率，显著提高多步求解率和多样性。

MemReread: Enhancing Agentic Long-Context Reasoning via Memory-Guided Rereading

MemReread: 通过记忆引导重读增强代理长上下文推理

Baibei Ji, Xiaoyang Weng, Juntao Li, Zecheng Tang, Yihang Lou, Min Zhang

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 MemReread通过记忆引导重读机制，在线性处理文档片段时避免二次检索，实现非线性推理并保持文档理解的逻辑流，通过强化学习框架提升长上下文推理任务性能。

Do Self-Evolving Agents Forget? Capability Degradation and Preservation in Lifelong LLM Agent Adaptation

自我进化代理会遗忘吗？在终身大语言模型代理适应中的能力退化与保持

Ye Yu, Xiaopeng Yuan, Haibo Jin, Heming Liu, Yaoning Yu, Haohan Wang

机构 * 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)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究探讨了自我进化过程中能力退化现象，提出能力保持进化原则，通过四种进化维度提升能力稳定性与适应性能。

CHARMS: A Cognitive Hierarchical Agent for Reasoning and Motion Stylization in Autonomous Driving

CHARMS：用于自动驾驶中的推理与运动风格化的认知层次代理

Jingyi Wang, Duanfeng Chu, Zejian Deng, Liping Lu, Jinxiang Wang, Chen Sun

机构 * School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学机械与电子工程学院） ； Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology（武汉理工大学智能交通系统研究所） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Wuhan University of Technology（武汉理工大学计算机科学与人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 CHARMS通过强化学习预训练和监督微调pipeline，实现人类般的决策行为和交互真实性，同时利用泊松认知层次理论生成多样化驾驶场景。

Journal ref ITSC 2025

Flame3D: Zero-shot Compositional Reasoning of 3D Scenes with Agentic Language Models

Flame3D: 无需3D特定训练的3D场景零样本组合推理

Sagar Bharadwaj, Ziyong Ma, Anurag Ghosh, Srinivasan Seshan, Anthony Rowe

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 Flame3D通过可组合的空间工具和训练自由框架，实现3D场景的零样本组合推理，支持动态空间合成和外部数据整合，展示了在ScanQA和Compose3D上的竞争力。

REI-Bench: Can Embodied Agents Understand Vague Human Instructions in Task Planning?

REI-Bench: 体感代理能否在任务规划中理解模糊的人类指令？

Chenxi Jiang, Chuhao Zhou, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, School of Mechanical and Aerospace Engineering（MARS实验室，机械与航空航天工程学院） 纠错

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

AI总结 本文研究模糊参照表达对LLM任务规划的影响，提出REI-Bench基准，发现模糊性会显著降低机器人规划性能，提出任务导向上下文认知方法提升表现。

Comments Accepted at ICLR 2026

End-to-end PDDL Planning with Hardcoded and Dynamic Agents

端到端PDDL规划与硬编码和动态智能体

Emanuele La Malfa, Ping Zhu, Samuele Marro, Sara Bernardini, Michael Wooldridge

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Engineering, University of Oxford（牛津大学工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一个端到端框架，通过验证器支持规划。协调器接收自然语言规范，转换为PDDL模型，子模块（智能体）迭代优化规划需求。支持硬编码和动态智能体，最终计划转换为自然语言。

Comments Code: https://github.com/EmanueleLM/MultiAgentPlanning

PaT: Planning-after-Trial for Efficient Test-Time Code Generation

PaT：在试后进行规划以实现高效的测试时间代码生成

Youngsik Yoon, Sungjae Lee, Seockbean Song, Siwei Wang, Wei Chen, Jungseul Ok

机构 * Department of Computer Science and Engineering, POSTECH, South Korea（韩国POSTECH计算机科学与工程系） ； Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH, South Korea（韩国POSTECH人工智能研究生院） ； Microsoft Research Asia, Beijing, China（中国北京微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出PaT方法，通过在试后规划来提高测试时间代码生成的效率，采用异构模型配置在多个基准和模型家族中显著提升了成本性能帕累托前沿。

Comments Accepted to ACL 2026 main conference

Agentic Coding Needs Proactivity, Not Just Autonomy

代理编码需要主动性，而非仅仅自主性

Nghi D. Q. Bui, Georgios Evangelopoulos

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

AI总结 本文探讨了软件开发中代理编码的主动性与自主性区别，提出主动性分类和评估标准，旨在提升编码代理的洞察力和适应性。

Comments Position Paper

StraTA: Incentivizing Agentic Reinforcement Learning with Strategic Trajectory Abstraction

StraTA: 通过战略轨迹抽象激励代理强化学习

Xiangyuan Xue, Yifan Zhou, Zidong Wang, Shengji Tang, Philip Torr, Wanli Ouyang, Lei Bai, Zhenfei Yin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出StraTA框架，通过引入显式的轨迹级策略提升代理强化学习的样本效率和最终性能，实验显示其在ALFWorld、WebShop和SciWorld上均优于基线模型。

Comments 26 pages, 4 figures, 7 tables

Novelty-based Tree-of-Thought Search for LLM Reasoning and Planning

基于新颖性的树状思维搜索用于大语言模型推理与规划

Leon Hamm, Zlatan Ajanovic

机构 * RWTH Aachen（亚琛工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于新颖性的树状思维搜索方法，通过引入新颖性概念优化语言领域推理与规划任务，减少搜索范围和token成本。

ChinaTravel: An Open-Ended Travel Planning Benchmark with Compositional Constraint Validation for Language Agents

ChinaTravel: 一个带有组合约束验证的开放旅行规划基准，用于语言代理

Jie-Jing Shao, Bo-Wen Zhang, Xiao-Wen Yang, Baizhi Chen, Si-Yu Han, Jinghao Pang, Wen-Da Wei, Guohao Cai, Zhenhua Dong, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； Noah’s Ark Lab, Huawei, China（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 ChinaTravel通过开放数据集和组合通用领域语言，提升语言代理在复杂真实场景中的约束满足能力，实现37%的约束满足率，比纯神经模型提升10倍。

Comments ICLR 2026. Webpage: https://www.lamda.nju.edu.cn/shaojj/chinatravel

TCOD: Exploring Temporal Curriculum in On-Policy Distillation for Multi-turn Autonomous Agents

TCOD：探索在线蒸馏在多轮自主代理中的时间课程

Jiaqi Wang, Wenhao Zhang, Weijie Shi, Yaliang Li, James Cheng

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出TCOD框架，通过时间课程策略缓解在线蒸馏在多轮任务中的KL不稳定性，提升代理性能，实验显示性能提升达18个百分点，甚至超越教师模型。

Comments Update code, model weight

Why Do LLM-based Web Agents Fail? A Hierarchical Planning Perspective

为什么基于大语言模型的网络代理会失败？一种分层规划视角

Mohamed Aghzal, Gregory J. Stein, Ziyu Yao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文从分层规划角度分析了LLM网络代理失败原因，发现低层执行是主要瓶颈，改进感知接地和自适应控制对实现人类可靠性至关重要。

Comments Accepted to The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2026

Agentic clinical reasoning over longitudinal myeloma records: a retrospective evaluation against expert consensus

基于纵向骨髓瘤记录的代理临床推理：一项回顾性评估与专家共识的对比

Johannes Moll, Jannik Lübberstedt, Christoph Nuernbergk, Jacob Stroh, Luisa Mertens, Anna Purcarea, Christopher Zirn, Zeineb Benchaaben, Fabian Drexel, Hartmut Häntze, Anirudh Narayanan, Friedrich Puttkammer, Andrei Zhukov, Jacqueline Lammert, Sebastian Ziegelmayer, Markus Graf, Marion Högner, Marcus Makowski, Florian Bassermann, Lisa C. Adams, Jiazhen Pan, Daniel Rueckert, Krischan Braitsch, Keno K. Bressem

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital（人工智能在医疗与健康中的研究所，慕尼黑技术大学（TUM）及慕尼黑技术大学医院） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich（诊断与介入放射科，莱茵河右岸医院，慕尼黑技术大学医院，医学与健康学院，慕尼黑技术大学） ； Department of Cardiovascular Radiology and Nuclear Medicine, German Heart Center, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich（心血管放射学与核医学科，德国心脏中心，慕尼黑技术大学医院，医学与健康学院，慕尼黑技术大学） ； Department of Medicine III, Klinikum rechts der Isar, TUM University Hospital, School of Medicine and Health, Technical University of Munich（第三医学部，莱茵河右岸医院，慕尼黑技术大学医院，医学与健康学院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估了代理推理系统在骨髓瘤长期记录中的表现，发现其在复杂问题和长记录中优于传统方法，但需进一步验证以确保临床应用的安全性。

Discovering Agentic Safety Specifications from 1-Bit Danger Signals

从1位危险信号中发现代理安全规范

Víctor Gallego

机构 * Komorebi AI 纠错

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

AI总结 本文提出EPO-Safe框架，通过经验优化使LLM在仅接收二进制危险信号的情况下发现安全规范，展示LLM能在贫乏信号中进行安全推理，并验证了安全反思需配合专用安全通道以避免奖励黑客问题。

Comments Accepted to the Adaptive and Learning Agents Workshop (ALA 2026) @ AAMAS 2026. Code is available at github.com/vicgalle/experiential-prompt-optimization-safe

Journal ref Proc. of the Adaptive and Learning Agents Workshop (ALA 2026) @ AAMAS 2026

Planning Under Observation Mismatch for Traffic Signal Control via Adaptive Modular World Models

基于观测不匹配的交通信号控制的适应性模块化世界模型规划

Zherui Huang, Yicheng Liu, Chumeng Liang, Guanjie Zheng

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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出适应性模块化模型，用于解决观测不匹配下的交通信号控制问题，通过模块化规划架构提升性能和数据效率。

Comments Accepted by ICAPS 2026

Planning Beyond Text: Graph-based Reasoning for Complex Narrative Generation

超越文本的规划：基于图的复杂叙事生成推理

Hanwen Gu, Chao Guo, Junle Wang, Wenda Xie, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent Turing Lab（腾讯人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出PLOTTER框架，通过结构图进行叙事规划，提升LLM在复杂叙事生成中的长上下文推理能力。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Taint-Style Vulnerability Detection and Confirmation for Node.js Packages Using LLM Agent Reasoning

基于LLM代理推理的Node.js包污点式漏洞检测与验证

Ronghao Ni, Mihai Christodorescu, Limin Jia

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出LLMVD.js，通过LLM代理实现Node.js包的污点式漏洞检测与验证，有效率达84%，优于传统方法，无需注解或报告。

Comments 19 pages, 6 figures

Characterizing AlphaEarth Embedding Geometry for Agentic Environmental Reasoning

表征AlphaEarth嵌入几何用于代理环境推理

Mashrekur Rahman, Samuel J. Barrett, Christina Last

机构 * Dartmouth Libraries（达特茅斯图书馆） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 本文研究AlphaEarth嵌入几何结构，开发代理系统用于环境推理，发现其非欧几里得特性及检索优于线性方法。