AI Agent

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh F. Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments Updated abalation experiments and layout

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

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

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026. 8 pages

Belayer: Efficient Fault Tolerance for LLM Agentic RL Training

Belayer：面向LLM智能体强化学习训练的高效容错机制

Jiecheng Zhou, Qinghao Hu, Peng Sun, Xingcheng Zhang, Weiming Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Belayer系统，针对LLM智能体强化学习训练的生成引擎和环境故障设计容错机制，可降低无故障训练开销，大幅缩短工作节点与环境故障的恢复时间。

Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight

通过记忆增强的规划和前瞻性构建视觉导航的统一世界模型

Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen, Lingdong Kong, Qiyu Hu, Yuxuan Zhou, Xu Zhu, Jingdong Sun, Jun-Yan He, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Apple（苹果公司） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UniWM，一种整合视觉前瞻性与规划的统一世界模型，通过记忆机制提升导航鲁棒性和泛化能力，在多个基准测试中显著提升导航成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 12 figures, code: https://github.com/UWMILab/UniWM

Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory

不要放弃BATON：通过智能体子任务探索和感知转换的记忆实现长程机器人操作

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对长程机器人操作的误差累积与子任务转换问题，提出BATON方法，通过子任务探索与感知转换记忆，在RoboMemArena基准上提升任务成功率11.6%、累计成功率14.9%。

Contrastive Energy Fields for Inference-Time Procedure Planning in Instructional Videos

用于教学视频中推理时流程规划的对比能量场（CEFITO）

Mohamed Afham, Christoph Reich, Oliver Hahn, Daniel Cremers, Stefan Roth

机构 * TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 针对现有流程规划方法缺乏任务逻辑约束的问题，提出CEFITO方法，将流程规划构建为任务约束优化问题，在两个基准上取得最先进准确率。

Comments To appear at GCPR 2026 (oral paper). Project page: https://visinf.github.io/cefito

Governance at the Boundary: How Agent Decomposition Degrades Policy Compliance

边界处的治理：智能体分解如何降低政策合规性

Bowen Li, Guojun Wang

机构 * LinkedIn（领英） ； Uber（优步） 纠错

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

AI总结 该研究推出金融智能体可治理性基准Fiducia-bench，发现智能体分解会降低政策合规性，且弱化程度与模型能力相关，相关资源均开源。

Comments 8 pages, 3 tables, 1 figure. Preprint

ReasonCast: Agentic Demand Forecasting with Selective Semantic Reasoning

ReasonCast：基于选择性语义推理的智能体需求预测

Ziyue Yang, Chaolin Xu, Yijing Wang, Tiankai Gu, Hui Yang, Yanhong Lin, Kaiyuan Liu, Fei Xiao

机构 * Taobao and Tmall Group, Alibaba Group（阿里巴巴集团淘宝天猫集团） 纠错

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

AI总结 ReasonCast是结构化语义干预框架，通过选择性语义推理结合多类信息，在三类场景降低WMAPE，且可避免稳定期无差别干预的负面影响。

SkillCommit: Evolving Agent Skills through Behaviorally Validated Scope Expansion

SkillCommit：通过行为验证的范围扩展实现智能体技能演化

Yu He, Weikai Yang

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

AI总结 本研究提出SkillCommit框架，通过保留经验的验证行为、抽象相关技能，在RuleArena等数据集上提升智能体性能，且所学技能可跨模型迁移。

A Temporal Planning Framework for Disruption Aware Dynamic Route Optimization in Heterogeneous Railway Systems

异构铁路系统中干扰感知的动态路径优化的时间规划框架

Pollob Chandra Ray, Sabah Binte Noor, Fazlul Hasan Siddiqui

机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学） 纠错

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

AI总结 提出基于时间规划的框架，利用PDDL 2.1建模轨距兼容约束和多种干扰场景，生成无冲突时间戳操作计划，减少人工决策依赖。

An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era

一种用于多信使时代引力波反演关联的代理框架

Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao

机构 * Department of Astronomy, School of Physics（天文学系，物理系） ； Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics（天体物理研究所） ； Institute for Gravitational Wave Astronomy（引力波天文研究所） ； School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； National Astronomical Observatories（国家天文台） 纠错

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

AI总结 本文提出GW-Eyes框架，利用大语言模型实现引力波与电磁信号的自动关联，支持自然语言交互，提升多信使天文研究效率。

Journal ref The Innovation 7 (2026) 101538

Can Attribution Predict Risk? From Multi-View Attribution to Planning Risk Signals in End-to-End Autonomous Driving

属性能否预测风险？从多视图属性到端到端自动驾驶中的规划风险信号

Le Yang, Haijun Liu, Jiawei Liang, ShangQuan Sun, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种层次化属性框架，用于端到端规划中的风险预测，通过提取三种属性统计作为预测信号，提升了对轨迹误差和碰撞检测的预测能力。

MDP Planning as Policy Inference

MDP规划作为策略推断

David Tolpin

机构 * Offtopia 纠错

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

AI总结 将周期性马尔可夫决策过程规划视为贝叶斯推断，通过策略作为隐变量，利用策略最优性的非归一化概率构建后验分布，结合变分序列蒙特卡洛方法近似后验分布，通过策略一致性扫面和粒子间转移随机性耦合避免模拟噪声干扰，最终通过后验预测采样生成随机控制策略。

Comments 29 pages, many figures

Flow Motion Policy: Manipulator Motion Planning with Flow Matching Models

流运动策略：基于流匹配模型的机械臂运动规划

Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学Zachry土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出流运动策略，一种基于流匹配模型的机械臂运动规划方法，通过生成路径分布实现高效推理优化。

SheetCompass: Hierarchical Relation Graphs for Agentic Spreadsheet Reasoning

SheetCompass：面向智能体电子表格推理的分层关系图

Panjing He, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Li Li, Xiaohan Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM处理电子表格时丢失多维结构语义的问题，提出SheetCompass框架，通过显式建模表内外结构关系并结合内存机制，提升智能体对复杂工作簿的推理能力。

Envs-FORGE: Frontier-Optimized Reward-Grounded Environment Synthesis for Agent RL

Envs-FORGE：面向智能体强化学习的前沿优化、奖励驱动的环境合成方法

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Zhichao Shi, Hao Zhou, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

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

AI总结 Envs-FORGE是面向智能体RL的奖励驱动环境合成方法，通过MILP选动作生成训练环境，在多模型及数据集上显著提升Pass@1等指标。

Comments 19 pages, 5 figures

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM：通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM，通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分，在多个机器人与导航任务上实现性能提升，验证了轨迹级信息的互补作用。

MedClaw: Heuristic Agent Harness for Long-Horizon Surgical Video Reasoning

MedClaw：用于长程手术视频推理的启发式智能体框架

Yingying Fan, Penghui Du, Leyan Zhu, Runze He, Zimeng Wu, Yuxuan Zhang, Liang Chen, Jiahao Xie, Jiangtang Wang, Shuai Shao, Anchao Yang, Yutong Bai, Yan Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京天坛医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedClaw智能体框架，通过分离推理与感知、启发式技能蒸馏循环，在仅需约100个标注示例的情况下，于自建及公开手术视频基准MedClawBench上，显著优于现有一次性VLM和通用视频智能体。

SynAct: A Reasoning-Acting Large Language Model Agent for Adaptive Synthesis Optimization

SynAct：用于自适应综合优化的推理-行动大语言模型智能体

Fangzhou Liu, Peiyi Han, Jiawei Liu, Yuan Pu, Zhuolun He, Rongliang Fu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu

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

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

AI总结 SynAct是一种自适应闭环LLM推理-行动智能体，通过结合电路状态、工具知识与历史经验发布针对性命令，在14个商用设计实验中将平均WNS降至引导式综合的27%，实现高效自适应逻辑综合优化。

Comments 12 pages, 8 figures

MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controllable Text-to-Music Generation

MusicLayout：用于可控文本生成音乐的显式结构规划

Shuyu Li, Kejun Zhang, Jiahe Lei, Shulei Ji, Zihao Wang, Jiaxing Yu, Wanying Wu, Lei Wang

机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（浙江大学长三角创新中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shandong University（山东大学） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 针对文本生成音乐结构隐含难控的问题，提出MusicLayout显式中间表示，将其集成到统一自回归框架实现布局级控制，实验证实该方法可改进音乐长程结构组织并支持布局级控制。

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

AtomBridge: Agentic VLA Inference Plugin for Long-Horizon Tasks in Scientific Experiments

Sci-VLA：用于科学实验中长周期任务的代理VLA推理插件

Yiwen Pang, Bo Zhou, Changjin Li, Xuanhao Wang, Shengxiang Xu, Deng-Bao Wang, Peng Cheng, Shimin Di, Jingkuan Song, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering & School of Software Engineering & School of Artificial Intelligence, Southeast University, Nanjing, China（计算机科学与工程学院、软件工程学院、人工智能学院，东南大学，南京，中国） ； Pattern Learning and Mining Lab, Southeast University, Nanjing, China（模式学习与挖掘实验室，东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的代理VLA推理插件，用于提升科学实验中长周期任务的执行效率和成功率。

Governing Agentic AI in FinTech

金融科技中智能体人工智能的治理

Henry Han

机构 * Baylor University（贝勒大学） 纠错

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

AI总结 针对金融科技中智能体AI治理研究不足的问题，构建多层次治理理论，通过三项研究验证其机制，发现可验证性缺口是核心约束，该框架可扩展至其他高风险领域。

Comments 58 pages, 12 figures

Certifiable Semantic Agreement Among LLM Agents: What the Admissibility Instrument Decides

面向拜占庭鲁棒的大语言模型智能体协作的分层认证语义承诺

Haoran Xu, Lei Zhang, Iadh Ounis, Xianbin Wang

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Western Ontario（西部 Ontario 大学） 纠错

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

AI总结 提出H-CSC协议，将基于嵌入的终结性信号转换为三种类型输出（语义承诺、判决承诺或显式中止），实现大语言模型智能体拜占庭协作的最终性控制，在语义投毒和拜占庭攻击下保持低角度偏差和高中止率。

Comments 43 pages, 5 figures, 20 tables, 1 algorithm. Substantial revision: new title, new framing, new downstream-audit experiment; supersedes v1

Exploiting Symbolic Heuristics for the Synthesis of Domain-Specific Temporal Planning Guidance using Reinforcement Learning

利用符号启发式方法，通过强化学习合成面向领域特定的时序规划引导

Irene Brugnara, Alessandro Valentini, Andrea Micheli

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布伦诺·科塞勒基金会） 纠错

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

AI总结 本文提出一种改进的时序规划学习框架，结合符号启发式与强化学习，通过学习符号启发式的残差，采用多队列规划方法，提升了时序规划的性能。

Diagnosis Before Recovery: Turning Agent Failures into Selective Self-Correction

修复前诊断：将智能体故障转化为选择性自修正

Pan Wang, Yihao Hu, Hang Wang, Zirui Lv, Xin Zhang, Jianshe Li, Jiang-Ming Yang, Wei Wu, Yongqi Tong

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

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

AI总结 本研究提出诊断引导的修复框架DARC，通过先诊断故障类型再进行选择性自修正，在ALFWorld等三个任务场景中提升了智能体平均任务性能并减少资源消耗，为缺乏类编译器反馈的领域构建可靠智能体提供了实用路径。

HUGIN: Enhancing Vision-Language Planning for Autonomous Logistics Sorting

HUGIN：增强自主物流分拣的视觉-语言规划能力

Xikai Sun, Cangtian Zhou, Kebin Liu, Ke Ma, Xu Wang, Zaishu Chen, Haotian Wang, Li Liu, Yunhao Liu

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

AI总结 针对自主物流分拣的联合多场景理解挑战，提出HUGIN训练框架，构建SortingBench基准，在多VLMs上性能提升，验证了方法有效性与实际可行性。

Glance, Scrutinize, and Think: Advancing Video Anomaly Detection from Training-Free to Agentic Reasoning

扫视、审视与思考：将视频异常检测从无训练推进到智能体推理

Shibo Gao, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang, Linlin Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频异常检测的“何时-何事”脱节问题，提出无训练框架GtS及工具增强型智能体方法，扩展基准并引入联合评估指标，实现了更高的异常检测准确性与推理速度。

Comments 34 pages, 8 figures, 8 tables. Journal extension of our AAAI 2026 paper (arXiv:2507.21507)

MESA:Task-Adaptive Multi-Structure Evidence Selection for Long-Horizon Agent Memory

MESA：面向长视野智能体记忆的任务自适应多结构证据选择

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

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 MESA是面向长视野智能体记忆的多结构证据选择框架，通过自适应选择融合互补记忆结构，在AMA-Bench上性能优于基线且减少了证据标记使用量。

Comments 18 pages, 5 figures

DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding

DAEP：面向医学视频语料时序答案 grounding 的难度感知证据规划

Tianjian He, Yujie Liu, Zhiping Huang, Changbo Xu

机构 * TikTok, ByteDance（字节跳动TikTok） ； Beijing Institute of Graphic Communication（北京印刷学院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 BIGC团队提出DAEP方案，通过多模态证据排名与难度感知规划，在NLPCC 2026共享任务中以0.2728的平均得分获第一名，提升了医学视频时序答案定位的性能。

Comments 12 pages, 2 figures, 5 tables, accepted by NLPCC 2026 Shared Task Track 3