AI Agent

Learning Agent-Compatible Context Management for Long-Horizon Tasks

面向长时任务的学习智能体兼容上下文管理

Lu Yi, Runlin Lei, Liuyi Yao, Yuexiang Xie, Yuyang Li, Wenhao Zhang, Zhewei Wei, Yaliang Li, Jian-Yun Nie

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 提出AdaCoM方法，通过外部LLM对冻结智能体进行端到端强化学习上下文管理，在长时任务中提升性能并揭示保真度-可靠性权衡。

Before the Shutter: Aesthetic and Actionable Portrait Photography Planning in 3D Scenes

快门之前：3D场景中美学的且可执行的人像摄影规划

Ruixiang Jiang, Chang Wen Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出在3D场景中生成人像姿态、相机、照明和曝光方案的方法，通过构建摄影场景图实现美学引导的规划，生成视觉上引人注目且几何与光度可行的人像。

KairosAgent: Agentic Time Series Forecasting with Fused Semantic Reasoning

KairosAgent：融合语义推理的智能体时间序列预测

Kun Feng, Ziwei Shan, Yuchen Fang, Yiyang Tan, Sihan Lu, Shuqi Gu, Lintao Ma, Xingyu Lu, Kan Ren

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出KairosAgent框架，通过结合基于LLM的推理器和基于TSFM的预测器，并引入强化学习范式，实现跨模态时间序列的零样本预测。

Compass: Navigating Global Marine Lead Data Integration through Expert-Guided LLM Agent

Compass: 通过专家引导的LLM代理导航全球海洋铅数据整合

Yiming Liu, Bin Lu, Meng Jin, Ziyuan Sang, Shuo Jiang, Lei Zhou, Xinbing Wang, Chenghu Zhou, Jing Zhang

机构 * School of Information Science ； Electronic Engineering,\ Jiao Tong University Shanghai China ； School of Artificial Intelligence,\ Jiao Tong University Shanghai China ； State Key Laboratory of Estuarine ； Coastal Research,\ China Normal University Shanghai China ； School of Oceanography,\ Jiao Tong University Shanghai China ； Institute of Geographical Science ； Natural Resources Research,\ Academy of Sciences Beijing China ； Electronic Engineering,\ Jiao Tong University ； School of Artificial Intelligence,\ Jiao Tong University ； Coastal Research,\ China Normal University ； School of Oceanography,\ Jiao Tong University ； Natural Resources Research,\ Academy of Sciences 纠错

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

AI总结 针对海洋铅数据分散于非结构化论文中的问题，提出专家引导的LLM代理框架Compass，结合知识树分解任务，从23万篇论文中提取3751条铅记录，构建最大海洋铅数据库，准确率达92%。

A Review of Learning-Based Motion Planning: Toward a Data-Driven Optimal Control Approach

基于学习的运动规划综述：迈向数据驱动的最优控制方法

Jia Hu, Yang Chang, Haoran Wang

机构 * College of Transportation Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education（交通运输学院 道路交通工程教育部重点实验室） ； Institute for Advanced Study（先进研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了数据驱动最优控制范式，通过融合最优控制的理论保证与机器学习的自适应能力，为自动驾驶运动规划提供了三维实现路线图，并指出了四个未来研究方向。

Comments 44 pages, 14 figures

ScheduleStream: Temporal Planning with Samplers for GPU-Accelerated Multi-Arm Task and Motion Planning & Scheduling

ScheduleStream: 基于采样器的时序规划用于GPU加速的多臂任务与运动规划及调度

Caelan Garrett, Fabio Ramos

机构 * NVIDIA Research Seattle Robotics Lab (SRL)（NVIDIA西雅图机器人实验室） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 提出ScheduleStream，首个通用框架，通过混合持续动作和领域无关算法，结合GPU加速采样器，实现多臂并行任务与运动规划及调度。

Comments Project website: https://schedulestream.github.io

Journal ref 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Graph-Enhanced Policy Optimization in LLM Agent Training

图增强策略优化在LLM智能体训练中的应用

Jiazhen Yuan, Zhike Gong, Jinquan Hang, Zhengbiao Bai, Wei Zhao

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

AI总结 提出图增强策略优化（GEPO）框架，通过状态转移图的双层结构信用分配（任务条件关键性评分），在LLM多步智能体训练中提升成功率。

Harmonizing Real-Time Constraints and Long-Horizon Reasoning: An Asynchronous Agentic Framework for Dynamic Scheduling

协调实时约束与长视距推理：一种用于动态调度的异步智能体框架

Shijie Cao, Yuan Yuan, Jing Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen, China（深圳环形区研究所） ； Qingdao Research Institute, Beihang University（青岛研究院） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（杭州创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an 710071, Shaanxi, China（西安电子科技大学人工智能学院） ； Guangzhou Institute of Technology, Xidian University, Guangzhou 510555, Guangdong, China（广州技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出RACE-Sched异步智能体框架，通过双流架构解耦策略执行与逻辑推理，利用LLM合成和验证符号启发式规则，在保证实时性的同时提升动态调度质量。

Hierarchical Task Network Planning with LLM-Generated Heuristics

基于LLM生成启发式的层次任务网络规划

Felipe Meneguzzi, Alexandre Buchweitz, Augusto B. Corrêa, Victor Scherer Putrich, André Grahl Pereira

机构 * University of Aberdeen, UK（爱丁堡大学（英国）） ； PUCRS, Brazil（巴西普埃布拉联邦大学） ； University of Oxford, UK（牛津大学（英国）） ； Saarland University, Germany（萨尔大学（德国）） ； Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazil（巴西里约格兰德 do 南大学） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型为层次任务网络规划生成搜索启发式，通过Pytrich规划器在六个基准领域评估，结果表明LLM生成的启发式在覆盖度上接近最优HTN规划器，并在83%的共享问题上显著减少搜索开销。

Comments 9 pages, 3 figures; submitted to NeurIPS 2026

Small Agent Group is the Future of Digital Health

小型智能体群是数字健康的未来

Yuqiao Meng, Luoxi Tang, Dazheng Zhang, Rafael Brens, Elvys J. Romero, Nancy Guo, Safa Elkefi, Zhaohan Xi

机构 * State University of New York at Binghamton（纽约州立大学布inghamton分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出小型智能体群（SAG）通过协作推理替代单一大型模型，在数字健康中实现更优的有效性、可靠性和部署效率。

Comments ICML'26

GONDOR to the Rescue: Satisficing Planning with Low Memory

GONDOR 救援：低内存下的满意规划

Yonatan Vernik, Alexander Tuisov, Alexander Shleyfman

机构 * Computer Science Department, Bar-Ilan University（巴伊兰大学计算机科学系） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出 GONDOR 算法，通过周期压缩搜索树并保留稀疏锚点状态，在严格内存限制下扩展 GBFS，实现低内存预算下的满意规划。

AIBuildAI-2: A Knowledge-Enhanced Agent for Automatically Building AI Models

AIBuildAI-2：一种用于自动构建AI模型的知识增强智能体

Ruiyi Zhang, Peijia Qin, Qi Cao, Li Zhang, Pengtao Xie

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） ； Department of Medicine, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校医学系） 纠错

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

AI总结 针对现有自动构建AI模型的智能体因依赖大语言模型静态参数知识而性能受限的问题，提出AIBuildAI-2，通过引入分层、可进化的外部知识系统，动态加载相关上下文，实现设计决策的专家知识支撑，在MLE-Bench上取得70.7%奖牌率并在心脏病预测竞赛中排名前6.6%。

HumanoidMimicGen: Data Generation for Loco-Manipulation via Whole-Body Planning

HumanoidMimicGen: 通过全身规划生成行走操作数据

Kevin Lin, Ajay Mandlekar, Caelan Reed Garrett, Nikita Chernyadev, Yu Fang, Runyu Ding, Yuqi Xie, Justin Tran, Linxi Fan, Yuke Zhu

机构 * NVIDIA ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出HumanoidMimicGen方法，通过全身规划自动生成人形机器人行走操作演示数据，在模拟基准上使联合训练的策略性能提升20%。

Comments website: https://humanoidmimicgen.github.io/

Hierarchical Prompt-Domain Control and Learning for Resource-Constrained Agentic Language Models

面向资源受限智能体语言模型的分层提示域控制与学习

Joan Vendrell Gallart, Russell Bent, Michael Grosskopf

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出分层控制与学习框架，通过蒸馏学习输出模式、在线监控与提示域控制，解决资源受限下智能体语言模型的可靠性问题。

LCO: LLM-based Constraint Optimization for Safer Agentic LLMs in Real-world Tasks

LCO：基于LLM的约束优化，用于现实任务中更安全的智能体LLM

Jiayong Wan, Jiawei Chen, Zhaoxia Yin, Liu Shuyuan, Hang Su

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出LCO框架，通过自思考模块和进化采样模块约束LLM行为，在不微调模型的情况下减少上下文奖励黑客行为，实验表明在输出优化和策略优化场景中显著提升安全性。

Verifiable Process Rewards for Agentic Reasoning

可验证过程奖励用于智能体推理

Huining Yuan, Zelai Xu, Huaijie Wang, Xiangmin Yi, Jiaxuan Gao, Xiao-Ping Zhang, Yu Wang, Chao Yu, Yi Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出可验证过程奖励（VPR）框架，通过符号或算法预言机将密集的中间步骤验证转化为强化学习的逐轮监督信号，解决长程智能体推理中的信用分配问题，并在搜索、约束和后验验证三种场景中验证其有效性。

Comments Corrected minor typos and LLM-assisted data extraction errors. The main conclusions are unchanged

The Script is All You Need: An Agentic Framework for Long-Horizon Dialogue-to-Cinematic Video Generation

脚本即一切：一个用于长程对话到电影视频生成的智能体框架

Chenyu Mu, Xin He, Qu Yang, Wanshun Chen, Jiadi Yao, Huang Liu, Zihao Yi, Bo Zhao, Xingyu Chen, Ruotian Ma, Fanghua Ye, Erkun Yang, Cheng Deng, Zhaopeng Tu, Xiaolong Li, Linus

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出一个端到端智能体框架，通过训练ScripterAgent将对话转化为精细脚本，并利用DirectorAgent跨场景连续生成策略，实现长程对话到电影视频的连贯生成，显著提升脚本忠实度和时间保真度。

Constrained Bayesian Experimental Design via Online Planning

通过在线规划的约束贝叶斯实验设计

Yujia Guo, Daolang Huang, Xinyu Zhang, Sammie Katt, Samuel Kaski, Ayush Bharti

机构 * ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Department of Computer Science, Aalto University, Finland（芬兰阿尔托大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Manchester, UK（英国曼彻斯特大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种结合离线预训练摊销策略和后验网络与在线多步前瞻规划（场景树）的方法，以在动态约束下优化贝叶斯实验设计，相比现有方法获得更优信息序列且计算开销适中。

Comments 24 pages, 9 figures. Accepted at the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

From Norms to Indicators (N2I-RAG): An Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework for Legal Indicator Computation

从规范到指标 (N2I-RAG): 一种用于法律指标计算的智能检索增强生成框架

Youssef Al Mouatamid, Marie Bonnin, Jihad Zahir

机构 * LISI Laboratory（LISI实验室） ； Cadi Ayyad University（卡迪·阿亚德大学） ； Univ Brest（布列塔尼大学） ； IRD, Univ Brest, CNRS, Ifremer, LEMAR（IRD、布列塔尼大学、CNRS、Ifremer、LEMAR） 纠错

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

AI总结 提出N2I-RAG框架，通过自适应检索、基于LLM的智能体和验证机制，实现从法律文本到指标的透明、可追溯的自动计算，在法国海洋环境法语料库上优于基线方法。

Managing Uncertainty in LLM-Generated Procedural Knowledge for Virtual Laboratory Planning

管理虚拟实验室规划中LLM生成程序性知识的不确定性

Polychronis Karpodinis, Dimitris Kalles

机构 * School of Science and Technology, Hellenic Open University（希腊开放大学科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对LLM生成实验程序存在的不确定性，提出一个原型框架，通过结构化领域表示和不确定的状态转移样本提取候选程序规则，转化为显式约束并修复不确定步骤，以提升虚拟实验室规划的可靠性。

Neuro-Inspired Inverse Learning for Planning and Control

神经启发式逆向学习用于规划与控制

Maryna Kapitonova, Tonio Ball

机构 * NeuroMentum AI IMBIT, University of Freiburg, Germany（NeuroMentum AI IMBIT，弗赖堡大学，德国） 纠错

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

AI总结 提出一种神经启发式框架Inverter，通过逆向学习（IL）结合前向/逆向内部模型、开环多步运动指令和层次化动作组织，在规划与控制任务中实现高效推理，平均性能提升24.2%且计算时间降低一到两个数量级。

Comments Version 2, minor fix in online version of the abstract, pdf unchanged

From Feasible to Practical: Pareto-Optimal Synthesis Planning

从可行到实用：帕累托最优合成规划

Friedrich Hastedt, Dongda Zhang, Antonio del Rio Chanona

机构 * Department of Chemical Engineering, Imperial College London, UK（伦敦帝国理工学院化学工程系） ； Department of Chemical Engineering, University of Manchester, UK（曼彻斯特大学化学工程系） 纠错

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

AI总结 针对现有合成规划方法忽略多目标权衡的问题，提出MORetro*算法，通过多目标A*搜索生成帕累托前沿，在成本、可持续性、毒性等指标间实现最优权衡。

Comments Published in Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

MMUEChange: A Generalized LLM Agent Framework for Intelligent Multi-Modal Urban Environment Change Analysis

MMUEChange：面向智能多模态城市环境变化分析的通用LLM智能体框架

Zixuan Xiao, Jun Ma, Siwei Zhang

机构 * Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） 纠错

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

AI总结 提出MMUEChange多模态智能体框架，通过模块化工具包和模态控制器实现异构城市数据灵活集成与跨模态对齐，在三个城市案例中任务成功率提升46.7%并有效缓解幻觉。

Journal ref Applied Soft Computing 190 (2026) 114576

Sum of Costs Diffusion with Dynamic Guidance for Motion Planning

运动规划的动态引导代价和扩散模型

Aysu Aylin Kaplan, Özgür Erkent

机构 * Computer Engineering Department, Hacettepe University（哈切特佩大学计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于扩散模型的高泛化运动规划方法，通过总碰撞代价梯度引导去噪过程并动态选择引导起始步，在Mπnets数据集上取得最优性能。

Comments Accepted at the Frontiers of Optimization for Robotics Workshop at the IEEE International Conference of Robotics & Automation (ICRA), 2026

Why Agentic Theorem Prover Works: A Statistical Provability Theory of Mathematical Reasoning Models

为什么智能体定理证明器有效：数学推理模型的统计可证明性理论

Sho Sonoda, Shunta Akiyama, Yuya Uezato

机构 * CyberAgent, Inc.（CyberAgent公司） ； National Institute of Informatics, Japan（日本信息机构） 纠错

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

AI总结 本文通过统计可证明性理论，将形式化证明搜索建模为有限视界可达性MDP，分析了智能体定理证明器中各组件对有限预算下证明成功率的影响，并给出了成功率差距的误差界。

Comments accepted at icml2026

ChainFlow-VLA: Causal Flow Planning with Vision-Language Models

ChainFlow-VLA: 基于视觉语言模型的因果流规划

Xiyang Wang, Xinlin Wang, Tingguang Zhou, Gong Chen, Xingtai Gui, Zhi Xu, Xiaolei Wu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang

机构 * Afari Intelligent Drive（阿法瑞智能驾驶） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 提出ChainFlow-VLA框架，通过自回归生成因果轨迹模式与扩散残差校正的统一概率模型，结合视觉语言模型语义先验，实现自动驾驶中鲁棒的轨迹规划，在NAVSIM v1排行榜上达到94.85分，匹配人类水平。

Whose Good, Whose Place? The Moral Geography of Agentic AI for Social Good

谁之善，谁之地？面向社会公益的能动型AI的道德地理学

Poli Nemkova, Haeshitha Indukuri, Jaedon Charles

机构 * University of North Texas（北卡罗来纳州立大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 通过调查112篇论文，发现面向社会公益的能动型AI存在道德地理不对称：论文在制度和社会政策领域最不指定地理背景，且仅25%报告实际部署，据此提出问责缺口和最低报告标准。

Extracting Search Trees from LLM Reasoning Traces Reveals Myopic Planning

从LLM推理轨迹中提取搜索树揭示短视规划

Sixing Chen, Ji-An Li, Saner Cakir, Sinan Akcali, Kayla Lee, Marcelo G. Mattar

机构 * Generality Inc.（Generality公司） 纠错

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

AI总结 通过从四子棋游戏推理轨迹中提取搜索树并拟合计算模型，发现LLM的规划是短视的，其决策主要由浅层节点驱动，而非深层搜索。

Neural Configuration-Space Barriers for Manipulation Planning and Control

用于操作规划与控制的神经构型空间障碍

Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Nikola Raicevic, Niyas Attasseri, Melvin Leok, Nikolay Atanasov

机构 * Contextual Robotics Institute, University of California San Diego（情境机器人研究所，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出一种基于神经构型空间距离函数障碍的统一方法，用于高维机器人操作规划与控制，通过分布鲁棒优化处理模型误差和传感器噪声，在杂乱动态环境中实现高效规划与鲁棒安全控制。

Scaling Observation-aware Planning in Uncertain Domains

在不确定领域中扩展感知意识规划

Adrian Zvizdenco, Arthur Conrado Veiga Bosquetti, Alberto Lluch Lafuente, Christoph Matheja

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在不确定领域中扩展感知意识规划的方法，通过子符号技术扩展可决定OOP片段的解决方法，包括传感器选择问题和位置可观察性问题，并通过分解POMDPs识别合理的观察函数，从而提高性能。