AI Agent

SlotGuard: Stop Oversharing Private Local Context in LLM Agent Transcri

SlotGuard：阻止大语言模型代理转录中过度共享私有本地上下文

Haocheng Xia, Yongjoo Park

机构 * Siebel School of Computing（计算机科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型代理转录本隐私泄露问题，提出SlotGuard方法，通过重写结构绑定、替换机密值、链接跨轮引用等操作隐藏敏感数据，在保持代理性能的同时大幅降低凭证泄漏率。

Comments ICML 2026 AIWILD

Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud

云中可扩展的大语言模型智能体工具访问

Mingxin Li, Enge Song, Yueshang Zuo, Xiaodong Liu, Rong Wen, Qiang Fu, Gianni Antichi, Jian He, Jing Tie, Zhou Shao, Xiaobo Xue, Xiong Xiao, Luyao Zhong, Shaokai Zhang, Jiangu Zhao, Jianyuan Lu, Shize Zhang, Xiaoqing Sun, Changgang Zheng, Zihao Fan, Haonan Li, Tian Pan, Xiaomin Wu, Yang Song, Xing Li, Biao Lyu, Meng Li, Haipeng Dai, Guihai Chen, Shunmin Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。

Beyond Object Validation: Relational Conformance in Multi-Artifact Agent Releases

超越对象验证：多工件代理版本中的关系一致性

Tengjiao Liu

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

AI总结 研究多工件代理版本中软件包的关系一致性问题，通过结合Schema Docs和Brand Shuttle GEO研究故障，提出候选Schema - SIP关系一致性配置文件（SIP - RC），建模版本为图，确定故障类别并证明机制可行，完整配置文件效果待实验。

Comments 10 pages, 1 figure, 5 tables. Schema Sandbox Research Preprint

Lost in the Maze: Overcoming Context Limitations in Long-Horizon Agentic Search

迷失在迷宫中：克服长期智能体搜索中的上下文限制

Howard Yen, Yoonsang Lee, Ashwin Paranjape, Mengzhou Xia, Thejas Venkatesh, Jack Hessel, Danqi Chen, Yuhao Zhang

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

AI总结 研究长期智能体搜索中因上下文限制难以扩展的问题，提出SLIM框架，该框架分离检索工具并定期总结轨迹，在多任务中以低成本和少调用实现可比性能，还减少幻觉，为未来长期智能体提供参考。

Comments COLM 2026; Code and data are available here: https://github.com/howard-yen/SLIM

RISKTAGGER: Evidence-Guided LLM Agent for Post-Incident Forensic Analysis of Money Laundering in Web3

RISKTAGGER：用于Web3中洗钱事件后法医分析的证据引导大语言模型智能体

Dan Lin, Yanli Ding, Weipeng Zou, Jiajing Wu, Zhiyin Wu, Jiachi Chen, Xiapu Luo, Zibin Zheng

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

AI总结 针对Web3加密货币洗钱法医分析面临的挑战，提出RISKTAGGER，将大语言模型作为证据约束决策组件，从公共事件材料提取线索，递归扩展资金流图并生成报告。经多案例评估，能恢复资金路径、识别风险账户，组织证据成可验证报告。

Comments 11 pages(main text), 6 figures

Optimizing Interventions for Agent-Based Infectious Disease Simulations

优化面向基于代理的传染病模拟的干预措施

Anja Wolpers, Johannes Ponge, Adelinde M. Uhrmacher

机构 * University of Rostock（罗斯托克大学） ； University of Münster（明斯特大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ADIOS系统，利用语法引导遗传编程优化基于代理的传染病模拟中的非药物干预措施，通过领域特定语言和约束减少搜索空间，提升优化效率。

AgoraSim: A Hybrid Agent-Based Modeling Framework

AgoraSim：一个基于混合智能体的建模框架

Chung-Chi Chen

机构 * Human-Agent Ally Lab (HAA Lab)（人机协作实验室（HAA实验室）） ； National Institute of Informatics, Japan（日本国立信息学研究所） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型智能体模拟输出易被过度解读及难与社会动态比较的问题，提出AgoraSim框架，能将文本等解析为可编辑配置，运行混合智能体群体并比较场景，通过多种接口公开，助用户检查轨迹、比较假设及识别需验证的案例。

Attributing Structured-Output Gains in Function Calling: Interface Alignment versus Procedural Transfer

函数调用中结构化输出增益的归因：接口对齐与过程转移

Wanyi Chen, Daoyuan Chen, Fang Kong

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

AI总结 研究结构化输出基准中提示诱导函数调用增益的归因，介绍四层增益归因协议，应用于相关数据集得出部分增益源于接口对齐而非过程转移的结论，并发布相关资源。

Comments 18 pages, 5 figures

Bringing Agentic Search to Earth Observation Data Discovery

将智能搜索引入地球观测数据发现

Minghan Yu, Youran Sun, Chugang Yi, Yixin Wen, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 提出一个基于智能搜索的系统，利用知识图谱和大型语言模型，从自然语言查询中返回匹配的地球科学数据集和工具，显著提升检索性能。

Comments 19 pages, 1 figure, 6 tables

Hardening x402: PII-Safe Agentic Payments via Pre-Execution Metadata Filtering

x402协议的强化：通过预执行元数据过滤实现隐私信息安全的代理支付

Vladimir Stantchev

机构 * SRH University Heidelberg（SRH海德堡大学） ； PRESIDIO Group（PRESIDIO集团） 纠错

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

AI总结 本文提出presidio-hardened-x402，通过拦截x402支付请求检测并屏蔽个人身份信息，同时执行支出政策和阻止重复支付。实验表明其在精度和召回率上表现优异，且延迟符合预算要求。

Comments 2: corrected NLP-mode precision/recall after a recogniser fix that lifts the US_SSN and PHONE detection v1 understated, and revised the recommended threshold to min_score=0.5 (the curve is flat, not peaked). Section 5 tables, the threshold analysis, and Figures 1-2 are updated; headline micro-F1 = 0.898

GROW$^2$: Grounding Which and Where for Robot Tool Use

GROW$^2$：为机器人工具使用确定哪个物体和哪个部位

Yuhong Deng, Yuyao Liu, David Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出GROW$^2$方法，通过分层语义和几何接地实现开放世界工具选择与部位定位，在零样本泛化中优于基线。

KbSD: Knowledge Boundary aware Self-Distillation for Behavioral Calibration in Agentic Search

KbSD: 面向智能体搜索中行为校准的知识边界感知自蒸馏

Tao Feng, Xinke Jiang, Chao Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对智能体搜索中知识边界校准的奖励稀疏问题，提出KbSD框架，通过密集令牌级监督、稀疏结果奖励和象限自适应优化，利用提示增强教师模型生成校准推理演示，显著提升任务准确率并减少幻觉。

Monte Carlo Query Search: Active Capability Assessment of AI Agents

蒙特卡罗查询搜索：人工智能代理的主动能力评估

Daniel Bramblett, Rushang Karia, Adrian Ciotinga, Pulkit Verma, YooJung Choi, Siddharth Srivastava

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校） 纠错

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

AI总结 本文提出蒙特卡罗查询合成方法，用于学习黑盒AI系统的符号随机能力模型，通过主动学习策略加速能力评估，实验表明该方法在多个系统中更高效。

Agentic AI-Powered Re-Identification: An Emerging, Scalable Threat to Mobility Microdata Privacy

基于智能体AI的重识别：对移动微数据隐私的新兴可扩展威胁

Oscar Thees, Roman Müller, Matthias Templ

机构 * University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland (FHNW)（西北瑞士应用科学和艺术大学（FHNW）） 纠错

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

AI总结 研究利用智能体AI自动从公开网络搜索并交叉引用数据，实现从时空轨迹中重识别个体，实验成功率达72%，揭示了大规模重识别威胁。

Comments 15 pages, 2 figures

Agentic Generation of AST Transformation Rules for Fixing Breaking Updates

用于修复破坏性更新的AST转换规则的智能体生成

Frank Reyes, Benoit Baudry, Martin Monperrus

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

AI总结 提出BigBag框架，通过智能体生成可复用的API级AST转换规则，修复依赖更新导致的编译错误，在BUMP基准上实现78.6%的修复率和跨项目33.3%的修复率。

Efficient and Sound Probabilistic Verification for AI Agents

高效且可靠的AI智能体概率验证

Alaia Solko-Breslin, Pramod Kaushik Mudrakarta, Mihai Christodorescu, Somesh Jha, Krishnamurthy Dj Dvijotham

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google（谷歌） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出基于分布鲁棒优化的框架，为AI智能体在复杂数字环境中的概率策略违规提供可靠上界，无需独立性假设，在终端和工具调用智能体基准上优于现有方法。

Beyond Global Replanning: Hierarchical Recovery for Cross-Device Agent Systems

超越全局重规划：跨设备智能体系统的分层恢复

Shu Yao, Yuhua Luo, Qian Long, Jingru Fan, Zhuoyuan Yu, Yuheng Wang, Lin Wu, Yufan Dang, Huatao Li, Chen Qian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出分层重规划框架H-RePlan，通过统一API-CLI-GUI执行和跨层失败抽象，区分设备本地策略恢复与全局重规划，在HeraBench基准上显著提升跨设备任务完成率和指令遵循度。

A T-API-Compliant ReAct Agentic Loop for Optical Networks: Generic vs. Domain-Specific Tool Abstractions

一种符合T-API规范的ReAct智能循环用于光网络：通用与领域特定工具抽象

Seyed Morteza Ahmadian, Paolo Monti, Carlos Natalino

机构 * Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出首个符合T-API规范的推理与行动（ReAct）循环，通过领域特定复合工具实现90%的oracle验证正确性，并节省三倍令牌。

Comments 4 pages, 2 figures, accepted for presentation at the 52nd European Conference on Optical Communications (ECOC), 2026

Beyond Parallel Sampling: Diverse Query Initialization for Agentic Search

超越并行采样：面向智能搜索的多样化查询初始化

Sidhaarth Murali, João Coelho, Jingjie Ning, João Magalhães, Bruno Martins, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Instituto Superior Técnico and INESC-ID, University of Lisbon（里斯本大学高等技术学院和INESC-ID） ； NOVA LINCS, NOVA School of Science and Technology（新里斯本大学科学与技术学院NOVA LINCS） 纠错

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

AI总结 针对智能搜索中的广度缩放，提出DivInit方法，通过在第一轮生成多样化查询而非独立采样，缓解查询冗余问题，在多跳问答任务中平均提升5-7个点。

Comments 15 pages, 8 figures; under review at EMNLP 2026

Parallelizing Tool Execution and LLM Generation for Low-Latency Agent Serving

并行化工具执行与LLM生成以实现低延迟代理服务

Yifan Sui, Han Zhao, Rui Ma, Zhiyuan He, Hao Wang, Jianxun Li, Kaiqiang Xu, Kai Chen, Yuqing Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Stevens Institute of Technology（Stevens 工程学院） ； Google（谷歌） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出PASTE系统，通过预测性执行未来工具调用与LLM生成并行，减少任务完成时间43.5%。

PathRouter: Aligning Rewards with Retrieval Quality in Agentic Graph Retrieval-Augmented Generation

PathRouter: 在智能体图检索增强生成中对齐奖励与检索质量

Bo Wang, Heyan Huang, Yaolin Li, Wei Tang, Yuan Zhang, Wenbo Li, Mingze Gao, Ge Shi, Chong Feng

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 针对智能体图RAG中答案路径奖励混淆和搜索更新模糊问题，提出PathRouter框架，通过路径感知训练联合评估答案正确性与证据路径重叠，并引入冻结金证据教师提供token级KL指导，在六个QA基准上显著提升F1和证据路径重叠。

Exploiting Search in Symbolic Numeric Planning with Patterns

利用模式在符号数值规划中进行搜索

Matteo Cardellini, Enrico Giunchiglia

机构 * DIBRIS, University of Genoa（热那亚大学DIBRIS） 纠错

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

AI总结 提出基于符号模式规划(SPP)的数值规划过程，通过动态重计算模式并利用中间状态引导搜索，提高规划效率。

Comments Under Review at the Journal of Artificial Intelligence Research

Interactor: Agentic RL oriented Iterative Creation for Ad Description Generation in Sponsored Search

Interactor: 面向赞助搜索中广告描述生成的智能体强化学习迭代创建框架

Penghui Wei, Jiayu Wu, Chao Ye, Zhi Guo, Shuanglong Li, Lin Liu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出Interactor框架，利用智能体强化学习多轮迭代生成广告描述，通过多个生成奖励模型评估知识容量和落地页一致性，显著提升广告描述的知识丰富度和忠实度。

Visual-Seeker: Towards Visual-Native Multimodal Agentic Search via Active Visual Reasoning

Visual-Seeker：通过主动视觉推理实现视觉原生多模态智能搜索

Zhengbo Zhang, Changtao Miao, Jinbo Su, Zhaowen Zhou, Chunxia Zhang, Xukai Wang, Ruiqi Liu, Kaiyuan Zheng, Jiansheng Cai, Bo Zhang, Zhe Li, Shiming Xiang, Ying Yan

机构 * School of Artificial Intelligence UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation CAS（中国科学院自动化研究所） ； Ant Digital Technologies Ant Group（蚂蚁数字科技蚂蚁集团） ； RUC（中国人民大学） ； BIT（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual-Seeker，一种通过主动视觉推理进行视觉原生多模态深度搜索的智能体，在五个基准上达到最先进性能，甚至超越专有模型。

LATS-RCA: Language Agent Tree Search for Root Cause Analysis in Microservices

LATS-RCA：面向微服务根因分析的语言智能体树搜索

Alexander Naakka, Yuqing Wang, Mika V Mäntylä

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

AI总结 提出LATS-RCA方法，将根因分析建模为反射引导的树结构搜索，通过多智能体迭代分析日志和指标，在微服务系统中实现91.3%的诊断准确率，并验证了模型无关性。

Comments Accepted at the 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA 2026)

Agentic Reinforcement Learning for Search Misaligns Instruction-Tuning

用于搜索的智能体强化学习使指令微调对齐失效

Yushi Yang, Shreyansh Padarha, Sarah Ball, Andrew Lee, Adam Mahdi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Ludwig-Maximilians-Universität München（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 研究智能体强化学习（RL）对指令微调模型对齐的影响，发现RL训练使模型将有害请求转化为良性搜索查询，但在触发条件下产生多步不安全搜索行为，并提出了基于表示引导的RL训练方法恢复对齐。

GenAutoML: An Agentic Framework for Dynamic Architecture Generation and Optimization in Time-Series Analysis

GenAutoML: 面向时间序列分析的动态架构生成与优化的智能体框架

Oleeviya Babu Poikarayil, Cédric Schockaert, Abdulrahman Nahhas, Christian Daase, Mursal Dawodi, Jawid Ahmad Baktash

机构 * Paul Wurth S.A.（保罗·沃思公司） ； Otto-von-Guericke University（奥托·冯·格里克大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 提出GenAutoML框架，利用大语言模型作为神经架构师，通过沙盒反射循环和签名感知运行时自动生成并优化时间序列预测与异常检测的神经网络架构，引入动态可逆实例归一化提升非平稳条件下的鲁棒性。

Comments 26 pages, 17 figures, 12 tables. Under review

REFLECT: Intervention-Supported Error Attribution for Silent Failures in LLM Agent Traces

REFLECT: 针对LLM智能体轨迹中静默失败的干预支持错误归因

Xiaofeng Lin, Yingxu Wang, Tung Sum Thomas Kwok, Daniel Guo, Sahil Arun Nale, Charles Fleming, Guang Cheng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出REFLECT方法，通过诊断候选错误步骤、使用诊断特定补丁进行受控重放测试，并利用验证结果作为对比证据来细化归因，在四个基准上取得最高定位准确率。

AgentTrust: A Self-Improving Trust Layer for AI-Agent Actions

AgentTrust: AI代理行为的自改进信任层

Chenglin Yang

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出AgentTrust v2，通过威胁类型分类（词汇/语义）和自学习机制，在代理行为中实现自改进信任决策，显著提升语义威胁检测准确率并降低误拦。

Comments 29 pages, 5 figures

R2IF: Aligning Reasoning with Decisions via Composite Rewards for Interpretable LLM Function Calling

R2IF: 通过复合奖励对齐推理与决策以实现可解释的LLM函数调用

Aijia Cheng, Kailong Wang, Ling Shi, Yongxin Zhao

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University, Shanghai, China（上海可信计算实验室，华东师范大学，上海，中国） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出R2IF框架，通过复合奖励（格式/正确性约束、思维链有效性奖励和规范-修改-价值奖励）和GRPO优化，对齐推理过程与工具调用决策，在BFCL/ACEBench上提升函数调用准确性和可解释性。