AI Agent

Embodied CAD: Solver-Grounded LLM Agents for Parametric B-Rep Assembly Modeling

具身CAD：基于求解器的LLM代理用于参数化B-Rep装配建模

Fumin Liu, Haoyu Zhou, Fei Hao, Lin Yang

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出Embodied CAD框架，通过分层技能库和求解器反馈，让LLM代理迭代生成并修复参数化B-Rep装配模型，实现高可执行率和任务完成率。

Comments This paper contains 12 pages, 7 figures. This is an original unpublished manuscript submitted to the arXiv preprint server, with no prior publication or conference presentation

SidConArena: An Environment Evaluating Agents in Open-Ended,Positive-Sum Bargaining Game

SidConArena：一个在开放、正和博弈中评估智能体的环境

Yeqi Feng, Yuxin Chen, Tianxing He

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

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

AI总结 提出SidConArena基准框架，通过三阶段部分可观测随机博弈评估LLM智能体在开放、正和谈判中的经济决策能力，发现前沿模型虽表现更好但仍存在资源误估、谈判被动和长期规划不足。

Comments 15 pages

Advancing Omnimodal Embodied Agents from Isolated Skills to Everyday Physical Autonomy

推进全模态具身智能体：从孤立技能到日常物理自主

Junhao Shi, Zezheng Huai, Siyin Wang, Jia Chen, Yubang Wang, Zhaoye Fei, Hechang Chen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

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

AI总结 提出OmniAct框架，通过分层异步架构统一规划、记忆和验证，实现机器人在非结构化环境中的持久自主，在40项真实任务中提升成功率并降低token消耗。

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

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

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

The Latent Bridge: A Continuous Slow-Fast Channel for Real-Time Game Agents

潜在桥：用于实时游戏智能体的连续慢-快通道

Bojie Li, Noah Shi

机构 * Pine AI ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对实时游戏智能体，提出一种可学习的连续潜在桥（Latent Bridge），将慢速推理VLM的残差投影到快速反应VLM的输入嵌入空间，在7个Atari游戏和驾驶域中匹配或超越文本桥，且增益高度可预测。

ReM-MoA: Reasoning Memory Sustains Mixture-of-Agents Scaling

ReM-MoA：推理记忆维持混合代理的扩展

Heng Ping, Arijit Bhattacharjee, Peiyu Zhang, Shixuan Li, Wei Yang, Ali Jannesari, Nesreen Ahmed, Paul Bogdan

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Cisco AI Research（思科人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出ReM-MoA框架，通过排名推理记忆和策展多样化记忆路由机制，解决混合代理架构随深度增加性能退化问题，在多个推理基准上持续优于现有方法。

Cryptographic certificates of validity for trustworthy AI

可信AI的密码学有效性证书

Murdoch J. Gabbay

机构 * Heriot-Watt University（赫瑞思-瓦特大学） 纠错

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

AI总结 提出为智能AI系统生成密码学有效性证书，通过将正确性条件编译为多项式约束的见证检查问题，并使用简洁密码学证明系统（可选零知识）来证明条件成立，平衡了源代码形式验证与密码学认证。

A DVDrive Approach for doScenes Instructed Driving Challenge

一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法

Zijian Fu, Xiangyang Chu, Mengshi Qi, Huadong Ma, Guanghao Zhang, Wei Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法，引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰，提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。

SoftSkill: Behavioral Compression for Contextual Adaptation

SoftSkill: 用于上下文适应的行为压缩

Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SoftSkill方法，通过可训练的软技能前缀压缩自然语言技能为紧凑连续向量，在冻结基模型上提升问答和数学任务性能，减少标记数量。

RTSGameBench: An RTS Benchmark for Strategic Reasoning by Vision-Language Models

RTSGameBench: 视觉语言模型战略推理的RTS基准

San Kim, Daechul Ahn, Reokyoung Kim, Hyeonbeom Choi, Seungyeon Jwa, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出RTSGameBench，基于Beyond All Reason游戏，通过多样化对战、迷你游戏诊断和自进化生成框架，评估视觉语言模型在实时策略游戏中的战略推理能力。

Comments First two authors contributed equally

What Must Generalist Agents Remember?

通用型智能体必须记住什么？

Khurram Yamin, Namrata Deka, Maitreyi Swaroop, Albert Ting, Jeff Schneider, Bryan Wilder

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文形式化论证了通用型智能体为在多个环境和目标下近似最优行动，必须存储领域相关信息以区分观察瓶颈处的不兼容最优动作，并证明记忆可用于重构局部转移动态。

DeNovoSWE: Scaling Long-Horizon Environments for Generating Entire Repositories from Scratch

DeNovoSWE：扩展长时域环境以从零生成完整仓库

Jiale Zhao, Guoxin Chen, Fanzhe Meng, Wayne Xin Zhao, Ruihua Song, Ji-Rong Wen, Kai Jia

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

AI总结 提出DeNovoSWE数据集，通过沙盒代理工作流自动构建4818个从文档生成完整仓库的实例，采用分治与批评修复策略及难度感知轨迹过滤，微调Qwen3-30B-A3B将BeyondSWE-Doc2Repo基准得分从5.8%提升至47.2%。

A First-Principles Derivation of LLM Policy Optimization: From Expected Reward to GRPO and Its Structural Extensions

LLM策略优化的第一性原理推导：从期望奖励到GRPO及其结构扩展

Jianghan Shen, Siqi Luo, Yue Li, Jiyao Liu, Wanying Qu, Yi Zhang, Ziyan Huang, Tianbin Li, Ming Hu, Xiaohong Liu, 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） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文从第一性原理出发，基于轨迹概率和奖励两个轴，统一分析了从REINFORCE、PPO到GRPO及其变体的LLM策略优化方法，揭示了设计选择背后的原理和复合失败模式。

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态：通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出EC-Script框架，通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本，实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节，显著优于基线方法。

Is Your Trajectory Displacement Safe in Long-tail?

你的轨迹位移在长尾场景中安全吗？

Qiao Sun, Weicheng Zheng, Yixin Huang, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出FluidTest评估框架，通过成对WebUI协议、32种语义威胁分类和三元验证系统，检测规划轨迹相对于专家参考的额外威胁，实验发现SOTA规划器仍存在大量安全相关失败。

Comments 20 pages, 15 figures

Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems

最小监督：委托AI系统的不确定性感知治理

Carlos R. B. Azevedo

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出最小充分监督原则（MSO），通过Fisher信息流形上的变分法最小化治理负担，导出任务空间的水填充分配，并证明容量定理、局部近似和漂移主导的自律时间标度律，为委托AI系统提供可计算的治理框架。

Comments Companion Python package: pip install minimal-oversight | Code: https://github.com/crbazevedo/delegation-lab | 26 pages, 1 figure, 5 tables

XMedFusion: A Knowledge-Guided Multimodal Perception and Reasoning Framework for Autonomous Medical Systems

XMedFusion：面向自主医疗系统的知识引导多模态感知与推理框架

Hamza Riaz, Arham Haroon, Maha Baig, Muhammad Dawood Rizwan, Muhammad Naseer Bajwa, Muhammad Moazam Fraz

机构 * National University of Sciences and Technology (NUST)（巴基斯坦国立科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出XMedFusion模块化AI框架，通过视觉感知、知识图谱构建和检索引导生成等智能体协同，增强放射学报告生成的视觉基础与临床发现捕捉能力，在公共数据集上显著优于基线模型。

Comments Accepted at the 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI)

Journal ref 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI), pp. 1-6, May 2026

SpheriCity: Designing Trustworthy Conversational AI for Sustainability Decision Support

SpheriCity：为可持续发展决策支持设计可信赖的对话式AI

Ahmed Qayyum, Madison Werner, Kathryn Youngblood, Jenna R. Jambeck, Tahiya Chowdhury

机构 * Department of Computer Science, Colby College（科里尔学院计算机科学系） ； Circularity Informatics Lab, University of Georgia（佐治亚大学循环信息实验室） 纠错

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

AI总结 提出SpheriCity，一种基于来源的对话式AI原型，通过结构化合成和交互支架，支持从城市循环性评估报告中可信地获取知识，解决大语言模型在可持续性高风险领域中的透明度与信任问题。

Comments Accepted to ACM SIGCAS/SIGCHI Conference on Computing and Sustainable Societies (COMPASS '26)

DIG: Oracle-Guided Directed Input Generation for One-Day Vulnerabilities

DIG：面向单日漏洞的Oracle引导定向输入生成

Andrew Bao, Haochen Zeng, Peng Chen, Stephen McCamant, Pen-Chung Yew

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

AI总结 针对补丁延迟或未完全部署导致的单日漏洞风险，提出Oracle引导的定向输入生成方法DIG，利用补丁揭示触发条件，通过LLM合成Oracle并引导生成器进化与定向模糊测试，在138个真实CVE上触发80个漏洞，超过现有技术。

Beyond Compaction: Structured Context Eviction for Long-Horizon Agents

超越压缩：面向长周期智能体的结构化上下文驱逐

Andrew Semenov, Svyatoslav Dorofeev

机构 * Kiz8 纠错

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

AI总结 提出上下文窗口生命周期（CWL）方案，通过结构化、语义感知的驱逐策略，使长周期LLM智能体在有限上下文预算内实现无限工作视野，避免性能下降和幻觉。

IS-CoT: Breaking the Long-form Generation Collapse via Interleaved Structural Thinking

IS-CoT: 通过交错结构思维打破长文本生成崩溃

Zechen Sun, Yuyang Sun, Zecheng Tang, Juntao Li, Wenpeng Hu, Wenliang Chen, Zhunchen Luo, Guotong Geng, Min Zhang

机构 * Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Information Research Center of Military Science, PLA Academy of Military Science（军事科学院军事科学信息研究中心） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在长文本生成中因静态层次规划导致长度崩溃的问题，提出交错结构思维链（IS-CoT）框架，通过动态规划-写作-反思循环实现持续策略调整，训练IS-Writer-8B模型在长文本基准上取得最优性能。

SecureClaw: Clawing Back Control of LLM Agents

SecureClaw: 夺回对LLM智能体的控制

Yuhan Ma, Stefan Schmid

机构 * TU Berlin（柏林技术大学） 纠错

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

AI总结 针对工具使用型LLM智能体的双重安全漏洞，提出双边界架构SecureClaw，在效果汇点实施授权、在读边界实施明文隔离，通过预览-提交协议和可信网关实现安全控制，在多个基准上保持可用性的同时将攻击成功率降至接近零。

Capability-Aligned Hierarchical Learning for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的能力对齐分层学习

Haotong Yang, Ting Long, Yi Chang

机构 * Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出CAHL方法，利用RLVR联合优化高层规划器与低层执行器，解决分层工具学习中的规划-执行对齐问题，在多个基准上验证有效性。

Comments 14 pages, 5 figures, 6 tables. Preprint

Distilling LLM Reasoning into an Interpretable Policy Tree for Human-AI Collaboration

将LLM推理蒸馏为可解释的策略树用于人机协作

Beiwen Zhang, Yongheng Liang, Guowei Zou, Haitao Wang, Hejun Wu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出Co-pi-tree方法，通过将大语言模型推理蒸馏为可执行策略树，在Overcooked-AI中平均奖励提升35.4%，同时减少77.7%的LLM查询和97.1%的测试延迟。

PRISM: PRior-guided Imagination Sampling in world Models

PRISM：世界模型中基于先验引导的想象采样

Yuhai Wang, Jiawei Xia, Rongxuan Zhou, Xiao Hu, Yongliang Shi, Jing Du, Yang Ye

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出PRISM框架，通过从世界模型编码器提取状态条件高斯先验，并利用精度加权高斯乘积更新规划器的采样分布，在不增加架构复杂度的情况下显著提升基于模型的连续控制性能。

Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation

像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航

Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao, Zimu Tang, Yue Liao, Dongyue Lyu, Guodong Wang, Junjie Liu, Si Liu

机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。

Uncertainty-Aware LLM-Guided Policy Shaping for Sparse-Reward Reinforcement Learning

不确定性感知的LLM引导策略塑形用于稀疏奖励强化学习

Ujjwal Bhatta, Utsabi Dangol, Sumaly Bajracharya, Rodrigue Rizk, KC Santosh

机构 * USD AI Research Lab（USD人工智能研究实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出ULPS框架，结合校准的大语言模型与不确定性估计，通过A*轨迹微调BERT模型提供动作建议，并用熵机制平衡LLM引导与PPO策略，在MiniGridUnlockPickup基准上显著提升成功率、奖励效率和样本复杂度。

Comments Accepted to the 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (IEEE CAI). 6 pages, 3 figures. Code available at: https://github.com/USD-AI-ResearchLab/uncertainty-aware-llm-rl

TerraLogic: A Benchmark for Hierarchical Geospatial Reasoning in Earth Observation

TerraLogic：地球观测中分层地理空间推理的基准

Yuhang Yan, Linchao Mou, Bokang Yang, Qingyu Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 针对遥感中认知地理空间推理研究不足的问题，引入TerraLogic基准及HieraPlan工具增强智能体，通过545个任务推动评估向认知级发展，实验显示HieraPlan在分层地理空间推理上表现出色，为相关研究提供强大基线。

Comments 8 pages, 3 figures, and 7 tables. Dataset and agent code are available at https://github.com/Ireliya/TerraLogic

MileGPO: Milestone Inference with Local Evidence for Graph-Based Policy Optimization of Long-Horizon LLM Agents

MileGPO：面向长 horizon LLM 智能体的基于图策略优化的里程碑推理

Bo Qian, Yuting Wu, Shuang Zeng, Huaiyu Wan, Dalin Zhang, Jiqiang Liu

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 针对长 horizon LLM 智能体强化学习的信用分配难题，提出 MileGPO 方法，通过里程碑发现、RCS、PCC 三项设计提升性能，在 ALFWorld 和 WebShop 上达 SOTA 且分布差距小。

Credit Without Ground Truth: Auditing Step-Level Credit Assignment in LLM Agents Against Executed Replay

无真实值的信用：针对执行重放的大语言模型智能体的步骤级信用分配审计

Haiyue Zhang

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM智能体，在ALFWorld环境中审计步骤级信用分配，发现现有信用信号无法识别关键步骤，提出需匹配有效样本量比较信用规则。

Comments 49 pages, 7 figures. Pre-registered; frozen analysis plans and prompts included in the appendices. Under review