AI Agent

Dear Algo: A Precision-First Agentic Intent Layer for Unified Search and Recommendation

Dear Algo：面向统一搜索与推荐的精准优先智能体意图层

Rui Wang, Jiazhou Wang, Zheng Wei, Chenglin Lu, Fangcheng Sun, Ivy Sun, Jin Sun, Hui Geng, Lillian Zhang, Chao Yang, Lei Chen, Shahin Sefati, Reem Helou, Joe Zhou, Babak Shakibi, Yiyi Pan, Bi Xue, Hong Yan, Shujian Bu

机构 * Meta Platforms Inc.（元平台公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 该研究提出面向统一搜索与推荐的精准优先智能体意图层Dear Algo，将多类型意图编译为可执行计划，实验显示其在精度、候选数量及用户相关性上均优于基线。

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

Adaptive Sequential Test Planning for Multi-Mechanism Reliability Qualification via Bayesian Monte Carlo Tree Search

基于贝叶斯蒙特卡洛树搜索的多机制可靠性鉴定自适应序贯测试规划

Youssef A. Elhagrasy, Ian Hill, André Ivanov

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对多机制半导体可靠性鉴定，提出结合MCTS-SA与EKF的闭环自适应序贯测试规划框架，实验显示其表征良率较非自适应策略大幅提升。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Reliability

Journal ref IEEE Transactions on Reliability, 2026

ElasticBack: Stealthy Conditional Backdoor in LLM-Agent Skills via Coupled Trigger-Rule Optimization

ElasticBack：通过耦合触发-规则优化实现LLM智能体技能中的隐蔽条件后门

Hao Sui, Simeng Qin, Jie Liao, Xiaojun Jia, Bing Chen, Yang Liu

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

AI总结 本研究提出ElasticBack，通过耦合触发-规则优化在LLM智能体技能中植入条件性单技能后门，实验显示其攻击性能优异且隐蔽性强，可推动技能供应链的防御研究。

PluginEval: A Diagnostic Benchmark for Fine-Grained Error Attribution in Function Calling

PluginEval：用于函数调用细粒度错误归因的诊断基准

Dongjie Xu, Julius, Hanchi Dong, Minghua Tang, Yuxuan Sun, Ziwei Nie, Zicheng Liu, Dujun Qing, Jiajie Xu

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

AI总结 PluginEval是缓解现有函数调用基准局限的两阶段诊断基准，可细粒度归因错误，评估显示不同模型在难度级别和错误类别中存在性能差异，且其LLM判断器与人类标注一致性良好。

ZhuLong: Execution-Grounded LLM Agent for EDA Scripting with Offline API Self-Exploration

ZhuLong：基于执行的大语言模型智能体，用于结合离线API自探索的EDA脚本编写

Yang Liu, Shiwei Hou, Xiyuan Chen, Yu Wang, Sen Yuan, Qirui Gan, Shao You, Feifan Chen, Wencheng Li, Shuyang Hu, Yongzhou Liu, Emma Xia, Xiaojing Lu, Hao Wang, Fan Xu, Yanfeng Li

机构 * Changxin Memory Technologies, Inc.（长鑫存储技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于执行的LLM智能体ZhuLong，结合API检索、沙箱执行与离线API自探索机制，在EDA脚本任务基准测试中性能远超纯LLM基线，为EDA脚本编写提供了有效解决方案。

AgentChaos: Chaos Engineering for Agent Systems via Programmatic Fault Injection

AgentChaos：通过可编程故障注入实现智能体系统的混沌工程

Gou Tan, Zhensu Sun, Jieke Shi, Ting Zhang, Zilong He, Qingfu Wu, Shuai Liang, Weifeng Sun, Junda He, Pengfei Chen, Chuanfu Zhang, Lwin Khin Shar, David Lo

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

AI总结 提出AgentChaos框架，在不修改源代码的情况下于LLM API共享层注入故障，评估显示智能体系统鲁棒性取决于自身实现，现有故障诊断方法仍有提升空间。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

When History Lies: Evaluating and Improving Tool Use under Misleading Multi-Turn Histories

当历史失效：在误导性多轮历史下评估与改进工具使用

Xiaoqing Wu, Xingyu Fan, Feifei Li, Wenhui Que

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

AI总结 该研究针对多轮历史误导导致的工具调用智能体决策问题，提出可靠状态策略迁移方法，构建配对基准bench，在Qwen3模型上实现了优于多种基线的工具使用准确率。

SkillHEX: Improving Agent Skills via Hypothesis-Driven Autonomous Exploration and Exploitation

SkillHEX：通过假设驱动的自主探索与利用提升智能体技能

Yuru Feng, Yaoqi Chen, Beidi Zhao, Qianxi Zhang, Xinjiang Wang, Jianan Lu, Zhirui Wang, Shusen Xu, Zengzhong Li, Qi Chen

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

AI总结 SkillHEX是结合假设驱动自验证与证据引导树搜索的闭环框架，在SkillsBench87个任务上，5次迭代预算下用GPT-5.3-Codex和Claude Opus 4.7分别获55.9%、57.9%平均通过率，优于现有自演化方法。

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

TourSynbio-Search: A Large Language Model Driven Agent Framework for Unified Search Method for Protein Engineering

TourSynbio-Search：一种用于蛋白质工程的统一搜索方法的大语言模型驱动智能体框架

Yungeng Liu, Zan Chen, Yu Guang Wang, Yiqing Shen

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

AI总结 TourSynbio-Search是TourSynbio-7B驱动的双模块搜索智能体框架，可跨多平台检索文献与蛋白质数据，降低技术门槛，提升蛋白质工程研究的信息检索效率与生产力

Towards Robust Tool Use in Agents via Experience-Driven Adaptive Guidance

通过经验驱动的自适应指导实现智能体的鲁棒工具使用

Can Wang, Haoran Chen, Li Yu, Ding Hao, Bohai Zhao, Zhaoyang Liu, Zhiying Tu

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

AI总结 本研究针对智能体工具使用鲁棒性不足的问题，提出ExpG机制，经实验验证其可提升多类工具任务性能，还能让小模型智能体超越未用该机制的大模型智能体。

Comments Preprint.14 figures

Test-time reasoning effort and unauthorized tool use in language-model agents: a prespecified equivalence study

语言模型智能体的测试时推理工作量与未授权工具使用：一项预先指定的等效性研究

Xiaonan Xu, Wenjing Wu

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

AI总结 该研究在GPT-5.6上开展预先指定的等效性研究，发现调整推理工作量未导致未授权工具使用，且规则探测率上升的模式与针对性搜索假设不符。

Steganalysis of Adaptive Covert Collusion in Tool-Using Agent Populations: A Black-Box, Cross-Principal Approach

使用工具的智能体群体中自适应隐式合谋的隐写分析：一种黑盒跨主体方法

Mohamed Chahine Ghanem

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

AI总结 本研究针对使用工具的LLM智能体群体的自适应隐式合谋，构建结合多类方法的黑盒隐写分析检测器，开展红蓝对抗实验，绘制检测容量边界并发现新的规避手段。

Comments 10 pages

AtumAI: A Principled Framework for Agentic Generation of Datacenter Control-Plane Policies

AtumAI：一种用于智能体生成数据中心控制平面策略的原则性框架

Qiushi Lin, Chaojie Zhang, Íñigo Goiri, Aditya Akella, Ricardo Bianchini, Jovan Stojkovic

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

AI总结 AtumAI是一种用于智能体生成数据中心控制平面策略的框架，通过任务编译器和进化设计循环实现形式化、可迁移、系统化的策略生成，其生成的策略在三类任务上均优于专家基线。

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。

Execution-First Synthetic Tool-Use Trace Generation for LLM Agents

面向LLM智能体的优先执行式合成工具使用轨迹生成

Hafsa Ouajdi, Francesco Giannuzzo, Alaa Boukhary, Paolo Papotti, Gerard Conangla, Adam Elwood

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

AI总结 针对传统数据合成的局限，提出优先执行式框架SyntheticAgentTraceQA生成工具增强型智能体的监督数据，经四工具生态系统及Qwen模型验证，该框架可提升工具执行等性能，且揭示了掩码与全监督的权衡。

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

Hybrid Analysis for Secure MCP Tool Use in LLM Agents

用于大语言模型智能体中安全MCP工具使用的混合分析

Ping He, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Shouling Ji

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

AI总结 研究LLM智能体中MCP工具使用的安全问题，提出基于混合分析的MTGuard框架，利用生命周期感知的静态 - 动态协同分析，有效减轻有害工具使用，保持良性任务性能。

DRC-Aid: Design-Rule Correction via Agentic Framework utilizing Inference-Time Large Language Models

DRC-Aid：利用推理时大语言模型通过智能体框架进行设计规则校正

Anushka Mukherjee, Kang He, Kaushik Roy

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

AI总结 研究针对布局中设计规则违规问题，提出DRC-Aid闭环智能体框架，利用确定性规则引擎、大语言模型等，通过预算深度优先搜索等方法进行局部DRC修复，在相关布局评估中效果良好，基于LLM的选择优于其他策略。

Comments 7 pages

VecTree-RAG: An Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework Combining Vector and Tree Retrieval for Efficiency and Accuracy

VecTree-RAG：一种结合向量和树检索的智能检索增强生成框架，以提高效率和准确性

Xinyan Zhong, Yuwei Shi, Yuqi Wei, Chen Shen, Tianhang Zhou, Zhenghao Wu

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

AI总结 研究针对科学问答中识别相关论文及找支持证据的问题，提出VecTree-RAG框架，结合向量与树检索机制。经多组问题评估，该框架在多个基准上获高分，证据页面精度高，且完整架构所需推理令牌少，为科学文献问答提供结构感知且可追溯的架构。

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。

Encode Once, Decode Never: Reusing Audio LM Internals for Efficient Temporal Localization

帧级内部工具使用用于音频语言模型中的时序定位

Joseph An, Phillip Keung, Jiaqi Wang, Orevaoghene Ahia, Noah A. Smith

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

AI总结 本文提出帧级内部工具使用方法，通过二元分类器和IHP损失提升音频语言模型的时序定位能力，实现50倍加速和鲁棒长度泛化。

Comments To appear in COLM 2026. Refer to https://github.com/inkitori/taudio/ for the codebase

Silent Failures in Multimodal Agentic Search:A Diagnostic Taxonomy and Cross-Judge Evaluation

多模态智能体搜索中的无声故障：一种诊断分类法与跨评判者评估

Zhengxian Wu, Junjie Gao, Kai Yang

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

AI总结 研究多模态智能体搜索中无声故障这一隐藏可靠性问题，引入六类分类法，构建轨迹级诊断管道，通过实验表明表面准确性高估真实正确性，且无声故障与能力相关、常转移。

Journal ref SIGIR 2026 SynthIR Workshop

LLMs and Agentic AI Systems for Smart Grids: A Tutorial on Architectures and Applications

用于智能电网的大语言模型和智能AI系统：架构与应用教程

Daniela Rojas, Abdulwahab Albassam, Aidan G. Leung, Jett Ngo, Ryan Luo, Peter R. Quawas, Junpyung Kim, Kangkai Liang, Mansi Nanavati, Jonathan Mai, Meng-Chi Tsai, Yun-Tong Tsai, Yize Chen, Yuanyuan Shi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校电气与计算机工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta（阿尔伯塔大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 研究智能电网中LLMs和智能AI系统，提出基于求解器的设计原则，通过提示策略等构建模块及四个案例研究实例化该原则，比较不同方案，还提出四组评估框架，明确了各部分分工。

Comments 28 pages, 11 figures, 6 tables; plus supplementary material. Review/tutorial article