AI Agent

Latent Geometry Beyond Search: Amortizing Planning in World Models

超越搜索的潜在几何：在世界模型中摊销规划

Hoang Nguyen, Xiaohao Xu, Xiaonan Huang

机构 * Department of Robotics, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学机器人系，安阿伯） 纠错

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

AI总结 提出在正则化潜在几何下，将规划摊销为潜在逆动力学映射，以轻量级GC-IDM替代在线搜索，在七个环境协议中匹配或超越CEM，决策成本降低100-130倍。

Comments 31 pages

Safeguarding LLM Agents from Misalignment through Provenance Analysis

通过溯源分析保护LLM智能体免受失调影响

Yining She, Yiliang Liang, Eunsuk Kang

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

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

AI总结 提出基于溯源分析的ProvenanceGuard框架，通过多阶段流水线检测工具调用前的三种失调类型，在Agent-SafetyBench和WorkBench上显著降低失调错误率并减少不必要的干预。

Malice in Agentland: Down the Rabbit Hole of Backdoors in the AI Supply Chain

Agentland中的恶意行为：深入AI供应链后门问题

Léo Boisvert, Abhay Puri, Chandra Kiran Reddy Evuru, Nazanin Sepahvand, Nicolas Chapados, Quentin Cappart, Jason Stanley, Alexandre Lacoste, Krishnamurthy Dj Dvijotham, Alexandre Drouin

机构 * ServiceNow Research ； Mila - Qu\'ebec AI Institute 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究探讨了在交互数据上微调AI代理时引入的安全漏洞，提出三种供应链威胁模型，证明通过污染少量演示即可使代理泄露用户信息。

Comments 27 pages

SIEVE: Selective Integrity Verification and Escalation for Defending LLM Agents against Indirect Prompt Injection

认知控制架构（CCA）：一种用于鲁棒对齐AI代理的生命周期监督框架

Zhibo Liang, Tianze Hu, Zaiye Chen, Mingjie Tang

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出认知控制架构（CCA），通过全生命周期认知监督框架，有效应对复杂IPI攻击，实现安全、功能与效率的平衡。

Where Is the Cost of Third-Party API Routers in Agentic Software Development?

代理软件开发中第三方 API 路由器的成本在哪里？

Donghao Fu, Jingxin Li, Xue Jiang, Yihong Dong

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

AI总结 研究第三方 API 路由器在代理软件开发中的影响，通过实证研究编码代理中路由器端注入的四个干预级别，开发 SIDEL 框架评估代理，发现路由器端干预难测，客户端缓解措施未完全恢复控制，强调需提供商端输出完整性保证。

LLMs for Agentic Home Energy Management

用于智能家庭能源管理的大语言模型

Sokipriala Jonah, Queen Moses, Abiola Babatunde, Michael Ajao-Olarinoye, Daniel Bammeke

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；function calling(abstract)

AI总结 研究家庭能源管理系统中，大语言模型智能体能否为多设备家庭能源调度提供自然语言接口。通过工具调用ReAct智能体及相关数据，对三个商业模型进行基准测试，结果显示模型表现各异，能实现高调度成功率和接近最优性。

Comments 15 pages, 8 figures

Towards Recursive Self-Evolving Agentic Literature Retrieval

迈向自演化代理文献检索

Yuwen Du, Tian Jin, Jing Kang, Xianghe Pang, Jingyi Chai, Tingjia Miao, Fenyi Liu, WenHao Wang, Sikai Yao, Yuzhi Zhang, Siheng Chen

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出PaSaMaster系统，通过迭代意图分析、检索和排序，实现证据支持的文献推荐，解决传统关键词检索和生成式LLM的局限性，提升文献检索的准确性和效率。

SAAS: Self-Aware Reinforcement Learning for Over-Search Mitigation in Agentic Search

SAAS：面向智能体搜索中过度搜索缓解的自我感知强化学习

Yunbo Tang, Chengyi Yang, Shiyu Liu, Zhishang Xiang, Zerui Chen, Qinggang Zhang, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出SAAS强化学习框架，通过搜索边界建模、边界感知奖励和分阶段优化策略，使LLM智能体具备动态自我感知能力，在不降低准确率的前提下显著减少过度搜索。

Combining Reinforcement Learning with Arc-search Interior-Point Method for Path Planning

结合强化学习与弧搜索内点法的路径规划

Yaguang Yang, Qiang Le, Isaac E. Weintraub

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 提出一种结合强化学习与弧搜索内点法的框架，利用强化学习的实时决策能力和弧搜索内点法的优化性能，实现障碍物环境下的高效路径规划。

Comments 15 pages, 9 figures

From RAG to Agentic RAG for Faithful Islamic Question Answering

从RAG到智能体RAG：面向可靠的伊斯兰问答

Gagan Bhatia, Hamdy Mubarak, Mustafa Jarrar, George Mikros, Fadi Zaraket, Mahmoud Alhirthani, Mutaz Al-Khatib, Logan Cochrane, Kareem Darwish, Rashid Yahiaoui, Firoj Alam

机构 * Qatar Computing Research Institute, HBKU, Qatar（卡塔尔计算研究中心，HBKU，卡塔尔） ； College of Humanities and Social Sciences, HBKU, Qatar（人文与社会科学学院，HBKU，卡塔尔） ； Arab Center for Research and Policy Studies, Qatar（阿拉伯研究中心与政策研究所，卡塔尔） ； College of Islamic Studies, HBKU, Qatar（伊斯兰研究学院，HBKU，卡塔尔） ； College of Public Policy, HBKU, Qatar（公共政策学院，HBKU，卡塔尔） 纠错

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

AI总结 针对LLM在伊斯兰问答中的幻觉与弃权问题，构建双语基准IslamicFaithQA，并提出基于结构化工具调用的智能体RAG框架，显著提升正确性与鲁棒性。

Comments Islamic Question Answering; Faithful Question Answering; Retrieval-Augmented Generation; Agentic RAG; Large Language Models

SpatialCLI: Learning to Reason With Spatial Tools, Then Without Them

SpatialCLI：先借助空间工具进行推理，再脱离工具进行推理

Yang Zhou, Zixuan Huang, Sunzhu Li, Zhuo Yang, Chen Zhang, Shunian Chen, Caijun Yan, Jianyao Xu, Shunyu Liu, Weijie Fu, Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Yuxiang Cai

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出SpatialCLI框架，通过三个阶段让视觉语言模型先借助专用空间工具推理，再内化感知能力，在MindCube上大幅提升了Qwen3-VL-8B-Instruct的性能，表现优于对比模型。

Towards On-Policy Data Evolution for Visual-Native Multimodal Deep Search Agents

面向视觉原生多模态深度搜索智能体的在策略数据演化

Shijue Huang, Hangyu Guo, Guanting Dong, Chenxin Li, Junting Lu, Xinyu Geng, Zhaochen Su, Zhenyu Li, Shuang Chen, Hongru Wang, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出在策略数据演化（ODE）框架，通过图像库引用协议和闭环数据生成器，解决多模态深度搜索中视觉证据不可复用和训练数据静态问题，在8个基准上显著提升性能。

SkillMOO: Multi-Objective Optimization of Agent Skills for Software Engineering

SkillMOO：软件工程中代理技能的多目标优化

Jingzhi Gong, Ruizhen Gu, Zhiwei Fei, Yazhuo Cao, Lukas Twist, Alina Geiger, Shuo Han, Dominik Sobania, Federica Sarro, Jie M. Zhang

机构 * King's College London（伦敦国王学院） ； Queen's University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰尼斯·古滕贝格大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillMOO框架，通过LLM提议的编辑和NSGA-II算法优化代理技能包，提升任务成功率并降低推理成本。

TRIAGE: Role-Typed Credit Assignment for Agentic Reinforcement Learning

TRIAGE：面向智能体强化学习的角色类型化信用分配

Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Hejian Sang, Xiaomin Li, Jiaxin Zhang, Xinchen Du, Sen Na, Zhipeng Wang, Alborz Geramifard

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出TRIAGE框架，通过角色类型化信用分配修正GRPO仅依赖结果信用的盲点，在ALFWorld等任务中提升成功率并减少交互步数。

Object Search in Partially-Known Environments via LLM-informed Model-based Planning and Prompt Selection

通过LLM引导的基于模型的规划与提示选择进行部分已知环境中的物体搜索

Abhishek Paudel, Abhish Khanal, Raihan I. Arnob, Shahriar Hossain, Gregory J. Stein

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的模型规划框架和提示选择方法，用于部分已知环境中的物体搜索。利用LLM估计不同位置搜索目标物体的可能性，并结合环境地图提取的旅行成本，以实现有效的搜索性能。

Comments 10 pages, 8 figures. Accepted to IROS 2026

KernelEvolve: Scaling Agentic Kernel Coding for Heterogeneous AI Accelerators at Meta

KernelEvolve：为Meta异构AI加速器扩展智能内核编码

Gang Liao, Hongsen Qin, Ying Wang, Alicia Golden, Michael Kuchnik, Yavuz Yetim, Jia Jiunn Ang, Chunli Fu, Yihan He, Samuel Hsia, Zewei Jiang, Dianshi Li, Uladzimir Pashkevich, Varna Puvvada, Feng Shi, Matt Steiner, Ruichao Xiao, Liyuan Li, Nathan Yan, Xiayu Yu, Zhou Fang, Roman Levenstein, Kunming Ho, Haishan Zhu, Alec Hammond, Richard Li, Ajit Mathews, Kaustubh Gondkar, Abdul Zainul-Abedin, Ketan Singh, Hongtao Yu, Wenyuan Chi, Barney Huang, Sean Zhang, Noah Weller, Zach Marine, Wyatt Cook, Carole-Jean Wu, Gaoxiang Liu

机构 * Meta Platforms（Meta平台） 纠错

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

AI总结 研究针对深度学习推荐模型训练和推理面临的异构性挑战，提出KernelEvolve框架，通过多编程抽象自动生成和优化内核，经实验验证其正确性，大幅提升性能并降低新AI硬件可编程性障碍。

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Financial Document Question Answering

代理检索增强生成用于财务文档问答

Yang Shu, Yingmin Liu, Zequn Xie

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出FinAgent-RAG框架，通过迭代检索-推理循环和自我验证，提升金融文档问答的精度。引入对比金融检索器、程序化思维模块和自适应策略路由，实验表明在三个基准数据集上均取得显著效果，准确率提升5.62-9.32个百分点。

Comments This paper is withdrawn due to significant methodological errors in the experimental design that fundamentally affect the validity of the results. The errors are not correctable within the current framework, and the conclusions can no longer be supported. We apologize for any inconvenience caused to readers

MENTOR: Reinforcement Learning via Flexible Teacher-Optimized Rewards for Tool-Use Distillation

MENTOR: 通过灵活的教师优化奖励进行工具使用蒸馏的强化学习

ChangSu Choi, Hoyun Song, Dongyeon Kim, WooHyeon Jung, Minkyung Cho, Sunjin Park, NohHyeob Bae, Seona Yu, KyungTae Lim

机构 * Seoul National University of Science and Technology（首尔科学技术大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； LG CNS 纠错

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

AI总结 提出MENTOR方法，通过灵活的教师优化奖励结构，平衡行为对齐与下游性能，提升小模型在工具使用任务中的域外泛化能力。

Notation Matters: A Benchmark Study of Token-Optimized Formats in Agentic AI Systems

符号至关重要：智能体AI系统中令牌优化格式的基准研究

Lorenz Kutschka, Bernhard Geiger

机构 * Know Center Research GmbH（知中心研究有限公司） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； Graz Center for Machine Learning（格拉茨机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本研究在四个智能体基准上评估了两种令牌优化格式TOON和TRON，发现TRON在保持准确率的同时最多减少27%的令牌，而TOON虽减少18%但存在多轮解析失败和并行工具调用输出崩溃的问题。

Comments 16 pages, 6 figures, 4 tables

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker：从零开始训练多模态代理搜索模型

Yikun Liu, Yuan Liu, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMIC） ； WeChat AI, Tencent（腾讯WeChat AI） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型，通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案，解决长周期交互中的证据检索问题，并在六个基准测试中超越现有模型。

Who Tests the Testers? Systematic Enumeration and Coverage Audit of LLM Agent Tool Call Safety

谁测试测试者？LLM代理工具调用安全的系统枚举与覆盖审计

Xuan Chen, Lu Yan, Ruqi Zhang, Xiangyu Zhang

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

AI总结 本文提出SafeAudit框架，通过系统生成测试用例和规则阻力指标，发现现有测试未覆盖的20%不安全行为，揭示当前安全评估的不足。

EviBack: Search-Agent Reinforcement Learning via Evidence-Constrained Teacher Backoff

EviBack：通过证据约束的教师退避进行搜索智能体强化学习

Xiao Ma, Zhiquan Hu, Yi Wei, Chenchen Zhao, Yijun Chen, Jicheng Zhao, Yuming Li, Chuang Dai

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

AI总结 研究针对智能体RAG系统中全零展开组问题，提出EviBack方法，通过证据约束教师退避提供辅助监督。利用全自动管道生成两阶段教师，提升了下游F1等指标，在多个问答基准上取得更好效果。

CuSearch: Curriculum Rollout Sampling via Search Depth for Agentic RAG

CuSearch：通过搜索深度进行课程展开采样以实现代理RAG

Jianghan Shen, Siqi Luo, Xinyu Cheng, Jing Xiong, Yue Li, Jiyao Liu, Jiashi Lin, Yirong Chen, Junjun He

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CuSearch，通过搜索深度贪心分配策略改进代理RAG训练，提升检索监督密度，实验显示在ZeroSearch上性能提升达11.8个精确匹配点。

Comments The paper has been accepted by COLM 2026. Code: https://github.com/MrToser/CuSearch

Translate-R1: Cost-Aware Translation Tool Use via Reinforcement Learning

Translate-R1：通过强化学习实现成本感知的翻译工具使用

Pratik Jayarao, Chaitanya Dwivedi, Himanshu Gupta, Neeraj Varshney, Adithya M Devraj, Meet Vadera, Priyanka Nigam, Bing Yin

机构 * Amazon Stores Foundation AI（亚马逊商店基金会人工智能） 纠错

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

AI总结 提出一种基于强化学习的门控策略，让LLM自主评估理解能力，仅在必要时调用翻译工具，在22种语言上提升奖励并降低翻译成本。

Comments 14 pages main text plus appendix, 7 figures, 11 tables

XGrammar-2: Dynamic and Efficient Structured Generation Engine for Agentic LLMs

XGrammar-2: 面向智能体LLM的高效动态结构化生成引擎

Linzhang Li, Yixin Dong, Guanjie Wang, Ziyi Xu, Alexander Jiang, Tianqi Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Carnegie Mellon University, NVIDIA（卡内基梅隆大学，NVIDIA） 纠错

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

AI总结 针对智能体LLM中动态结构化生成（如工具调用和响应协议）的挑战，提出XGrammar-2引擎，通过标签触发结构切换和跨语法子结构缓存实现高效编译与近零开销。

Comments 9 pages, ACM CAIS 26

A New Role for Relevance: Guiding Corpus Interaction in Agentic Search

相关性的新作用：在智能搜索中指导语料库交互

Jiangnan Li, Yuqing Li, Mo Yu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Tencent（腾讯） ； IIE-CAS（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究提出相关性在智能搜索中作用新观点，介绍相关性感知的RipGrep搜索代理RARG，它能将相关性转化为语料库交互执行先验，提供从粗到细的相关性指导，在浏览问答和检索中提升准确性与效率，实现更快更可靠的搜索收敛。

Comments code is available at https://github.com/LeqsNaN/RARG

FinToolBench: Evaluating LLM Agents for Real-World Financial Tool Use

FinToolBench：评估LLM代理在真实金融工具使用中的表现

Jiaxuan Lu, Kong Wang, Yemin Wang, Qingmei Tang, Hongwei Zeng, Xiang Chen, Jiahao Pi, Shujian Deng, Lingzhi Chen, Yi Fu, Kehua Yang, Xiao Sun

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hunan University（湖南大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Tencent（腾讯） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 FinToolBench是首个评估金融工具学习代理真实世界表现的基准，通过760个可执行金融工具和295个严格查询，评估时效性、意图类型和合规性等关键维度。

HarnessBank: Semantic Gene-Bank Search with Gated Verification for Agent-Harness Self-Evolution

通过门控语义质量多样性实现自我进化智能体的驾驭

Xiaotian Luo, Dizhan Xue, Fengxingyu Wang, Chuanrui Hu, Yafeng Deng

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

AI总结 研究大语言模型智能体驾驭因素提升性能的问题，提出自我进化智能体驾驭框架，将提出与评估更改分开，通过门控存档避免过度拟合，在多领域测试中取得较好泛化效果，证明诊断与评估循环的有效性。

Comments 9 pages, 4 figures, 3 tables

Intent-Governed Tool Authorization for AI Agents

意图驱动的AI代理工具授权

Genliang Zhu, Chu Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Accentrust 纠错

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

AI总结 提出意图驱动访问控制（IGAC），通过将用户意图作为单调可审计策略属性，限制AI代理的工具调用权限，防止静态凭证滥用。

Comments 33 pages. Revised presentation and analysis

Search Beyond What Can Be Taught: Evolving the Knowledge Boundary in Agentic Visual Generation

超越可教内容的搜索：拓展智能体视觉生成的知识边界

Haozhe Wang, Weijia Feng, Jinpeng Yu, Che Liu, Ping Nie, Fangzhen Lin, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Jimmy Lin, Wenhu Chen, Cong Wei

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Qwen Applications（通义千问应用） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉生成器的世界知识瓶颈，构建专用数据集与基准，提出教-搜协同训练框架定位动态知识边界，实现知识驱动的可迭代视觉生成性能提升。