AI Agent

Agentic Insight Generation in VSM Simulations

代理洞察生成在价值流图模拟中的应用

Micha Selak, Dirk Krechel, Adrian Ulges, Sven Spieckermann, Niklas Stoehr, Andreas Loehr

机构 * RheinMain University of Applied Sciences（莱茵美因应用科学大学） ； SimPlan AG（SimPlan公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分步代理架构，通过分离协调与数据分析，利用领域专家知识进行渐进数据发现，提升复杂价值流图模拟中提取可操作洞察的准确性与鲁棒性。

GAM: Hierarchical Graph-based Agentic Memory for LLM Agents

GAM：基于图的代理记忆用于大语言模型代理

Zhaofen Wu, Hanrong Zhang, Fulin Lin, Wujiang Xu, Xinran Xu, Yankai Chen, Henry Peng Zou, Shaowen Chen, Weizhi Zhang, Xue Liu, Philip S. Yu, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； MBZUAI（麦吉尔大学人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GAM框架，通过解耦记忆编码与巩固，解决LLM代理在快速上下文感知与稳定知识保留间的矛盾，提升推理准确性和效率。

Comments 18 pages, 6 figures

DarwinNet: An Evolutionary Network Architecture for Agent-Driven Protocol Synthesis

DarwinNet: 一种基于进化算法的网络架构用于智能体驱动的协议合成

Jinliang Xu, Bingqi Li

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（信息与通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 DarwinNet通过生物启发的自进化架构，将通信协议从设计时静态模式转向运行时增长模式，利用三层次框架和双循环机制合成业务意图，通过协议固结指数量化系统进化成熟度，实验表明其具备抗脆弱性。

PILOT: Planning via Internalized Latent Optimization Trajectories for Large Language Models

PILOT：通过内部化潜在优化轨迹进行大语言模型的规划

Haoyu Zheng, Yun Zhu, Yuqian Yuan, Bo Yuan, Wenqiao Zhang, Siliang Tang, Jun Xiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 PILOT通过内部化潜在优化轨迹，帮助大语言模型克服长周期任务中的推理不稳定问题，实验显示其在数学和编码基准测试中性能优于基线模型。

DRPG (Decompose, Retrieve, Plan, Generate): An Agentic Framework for Academic Rebuttal

DRPG（分解、检索、计划、生成）：一种用于学术反驳的代理框架

Peixuan Han, Yingjie Yu, Jingjun Xu, Jiaxuan You

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出DRPG框架，通过分解评审、检索证据、计划反驳策略和生成回应四个步骤，提升学术反驳的自动化水平，实验表明其性能超越现有方法并达到人类水平。

Mixed-Density Diffuser: Efficient Planning with Non-Uniform Temporal Resolution

混合密度扩散器：非均匀时间分辨率下的高效规划

Crimson Stambaugh, Rajesh P. N. Rao

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, USA（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学，西雅图，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出混合密度扩散器，通过可调超参数实现规划时间分辨率的非均匀分布，提升在D4RL任务中的规划效率与性能。

Comments European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN, 2026)

3D-Anchored Lookahead Planning for Persistent Robotic Scene Memory via World-Model-Based MCTS

基于世界模型的MCTS的3D锚定前瞻性规划用于持久性机器人场景记忆

Bronislav Sidik, Dror Mizrahi

机构 * Huawei Technologies, Israel R&D Center（华为技术有限公司以色列研发中心） 纠错

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

AI总结 本文提出3D-Anchored Lookahead Planning，结合MCTS与3D一致的世界模型，通过持续的相机到世界锚点实现精准重规划，提升了机器人在需要空间记忆任务中的成功率。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table

From Perception to Planning: Evolving Ego-Centric Task-Oriented Spatiotemporal Reasoning via Curriculum Learning

从感知到规划：通过课程学习进化自主任务导向的空间时间推理

Xiaoda Yang, Yuxiang Liu, Shenzhou Gao, Can Wang, Jingyang Xue, Lixin Yang, Yao Mu, Tao Jin, Shuicheng Yan, Zhimeng Zhang, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Qingdao University（青岛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoTSR框架，通过课程学习提升任务导向的空间时间推理能力，解决静态感知和动态环境中的时空幻觉问题，实验显示其在长周期推理任务中准确率达92.4%。

CARE-ECG: Causal Agent-based Reasoning for Explainable and Counterfactual ECG Interpretation

CARE-ECG：基于因果代理的可解释与反事实ECG解读

Elahe Khatibi, Ziyu Wang, Ankita Sharma, Krishnendu Chakrabarty, Sanaz Rahimi Moosavi, Farshad Firouzi, Amir Rahmani

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； California State University, Dominguez Hills（加州州立大学多明格斯山分校） 纠错

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

AI总结 CARE-ECG通过统一的表示学习、诊断和解释流程，提升ECG解读的准确性与可信度，减少幻觉，适用于多基准和专家问答场景。

Explainable Planning for Hybrid Systems

混合系统的可解释规划

Mir Md Sajid Sarwar

机构 * School of Mathematical and Computational Sciences, Indian Association for the Cultivation of Science, Kolkata（印度科学培育协会数学与计算科学学院，加尔各答） 纠错

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

AI总结 研究针对混合系统中的可解释人工智能规划，探讨生成AI系统解释的方法，以应对自动化规划在复杂安全领域中的应用需求。

Comments PhD thesis

Overhang Tower: Resource-Rational Adaptation in Sequential Physical Planning

悬垂塔：在连续物理规划中的资源理性适应

Ruihong Shen, Shiqian Li, Yixin Zhu

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

AI总结 研究探讨了人类在资源受限下如何通过物理预测机制和规划策略的双重转变实现连续物理规划，揭示了资源理性架构在计算成本与预测精度之间的灵活平衡。

Comments 8 pages, 4 figures, CogSci 2026

On-Policy Distillation of Language Models for Autonomous Vehicle Motion Planning

语言模型在自动驾驶运动规划中的在线策略蒸馏

Amirhossein Afsharrad, Amirhesam Abedsoltan, Ahmadreza Moradipari, Sanjay Lall

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 本文研究如何将大模型的运动规划知识迁移到小模型，提出在线通用知识蒸馏方法，在nuScenes基准测试中表现优于强化学习基线，模型规模缩小5倍仍保持高性能。

Networking-Aware Energy Efficiency in Agentic AI Inference: A Survey

面向网络的代理AI推理能效：综述

Xiaojing Chen, Haiqi Yu, Wei Ni, Dusit Niyato, Ruichen Zhang, Xin Wang, Shunqing Zhang, Shugong Xu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Edith Cowan University（埃迪斯科文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了代理AI推理中网络感知能效问题，探讨了计算与通信能耗的统一分类，提出跨层协同设计策略，并指出联邦绿色学习、6G代理AI等开放挑战。

LiloDriver: A Lifelong Learning Framework for Closed-loop Motion Planning in Long-tail Autonomous Driving Scenarios

LiloDriver：一种面向长尾自动驾驶场景闭环运动规划的终身学习框架

Huaiyuan Yao, Pengfei Li, Bu Jin, Yupeng Zheng, An Liu, Lisen Mu, Qing Su, Qian Zhang, Yilun Chen, Peng Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Horizon Robotics（地平线机器人） 纠错

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

AI总结 LiloDriver通过结合大语言模型与记忆增强的规划生成系统，实现了在长尾自动驾驶场景中闭环运动规划的持续适应，优于传统规则和学习方法。

Comments 7 pages, 3 figures

DosimeTron: Automating Personalized Monte Carlo Radiation Dosimetry in PET/CT with Agentic AI

DosimeTron：利用代理AI自动化PET/CT中的个性化蒙特卡洛辐射剂量学

Eleftherios Tzanis, Michail E. Klontzas, Antonios Tzortzakakis

机构 * Division of Radiology, Department for Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院临床科学、干预与技术系放射学部门） ； Artificial Intelligence and Translational Imaging (ATI) Lab, Department of Radiology, School of Medicine, University of Crete（克里特大学医学院放射学系人工智能与转化影像实验室） ； Department of Nuclear Medicine and Medical Physics, Section Nuclear Medicine Huddinge, Karolinska University Hospital（卡罗林斯卡大学医院核医学与医学物理系胡丁厄核医学部门） ； Department of Nuclear Medicine and Medical Physics, Theranostics Trial Center, Karolinska University Hospital（卡罗林斯卡大学医院核医学与医学物理系治疗诊断试验中心） ； Computational Biomedicine Laboratory, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology Hellas (ICS - FORTH)（研究与技术基金会计算机科学研究所计算生物医学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DosimeTron，一种基于代理AI的系统，用于自动化PET/CT检查中的患者特定蒙特卡洛内部辐射剂量学，通过自然语言交互实现DICOM元数据提取、图像预处理、MC模拟、器官分割和剂量报告，验证了其在114例病例和22个器官上的高精度与临床可行性。

RAGEN-2: Reasoning Collapse in Agentic RL

RAGEN-2：代理强化学习中的推理崩溃

Zihan Wang, Chi Gui, Xing Jin, Qineng Wang, Licheng Liu, Kangrui Wang, Shiqi Chen, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Pingyue Zhang, Yiping Lu, Jiajun Wu, Li Fei-Fei, Lijuan Wang, Yejin Choi, Manling Li

机构 * Northwestern University（西北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent（独立研究者） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Oxford University（牛津大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft（微软） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究发现代理强化学习中推理稳定性受模板崩溃影响，通过引入互信息代理提升推理质量与任务表现。

C-TRAIL: A Commonsense World Framework for Trajectory Planning in Autonomous Driving

C-TRAIL：用于自动驾驶轨迹规划的常识世界框架

Zhihong Cui, Haoran Tang, Tianyi Li, Yushuai Li, Peiyuan Guan, Amir Taherkordi, Tor Skeie

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出C-TRAIL框架，结合常识世界与信任机制，通过Recall-Plan-Update循环提升自动驾驶轨迹规划的可靠性，实验表明其在ADE、FDE和SR指标上均优于现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2026

Faithful-First Reasoning, Planning, and Acting for Multimodal LLMs

多模态大语言模型中的忠实优先推理、规划与行动

Junxian Li, Xinyue Xu, Sai Ma, Di Zhang, Sichao Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； 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 本文提出Faithful-First RPA框架，通过逐步监督提升多模态推理的忠实度，实验表明其在多个基准上提升了24%的感知忠实度，且不降低任务准确性。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

Planning with Minimal Disruption

最小干扰的规划

Alberto Pozanco, Marianela Morales, Daniel Borrajo, Manuela Veloso

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

AI总结 本文提出最小干扰规划概念，通过优化动作成本与干扰度的总和，生成平衡两者目标的规划方案。

Measurement of Generative AI Workload Power Profiles for Whole-Facility Data Center Infrastructure Planning

面向全设施数据中心基础设施规划的生成式AI工作负载功率谱测量

Roberto Vercellino, Jared Willard, Gustavo Campos, Weslley da Silva Pereira, Olivia Hull, Matthew Selensky, Juliane Mueller

机构 * National Laboratory of the Rockies (NLR)（落基山国家实验室（NLR）） 纠错

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

AI总结 本文通过高精度测量生成式AI工作负载的功率消耗，结合MLCommons和vLLM基准，建立全设施能效模型，为电网接入、本地能源生成和微电网规划提供数据支持。

Comments The data associated with this publication can be found at http://doi.org/10.7799/3025227

LanG -- A Governance-Aware Agentic AI Platform for Unified Security Operations

LanG -- 一个面向统一安全运营的治理感知代理AI平台

Anes Abdennebi, Nadjia Kara, Laaziz Lahlou, Hakima Ould-Slimane

机构 * UQTR（魁北克大学三河分校） 纠错

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

AI总结 LanG平台通过统一事件记录、代理AI调度器、LLM规则生成器和三层攻击重建器，提升安全运营效率，同时采用治理架构确保AI合规性。

Towards Agentic Defect Reasoning: A Graph-Assisted Retrieval Framework for Laser Powder Bed Fusion

迈向代理缺陷推理：一种用于激光粉末床融合的图辅助检索框架

Muhammad Rizwan Awan, Volker Pickert, Muhammad Waqar Ashraf, Saleh Ali, Farshid Mahmouditabar, Shafiq Odhano

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The Newcastle University（纽卡斯尔大学电气与电子工程系） ； The Sargent Centre for Process Systems Engineering, Department of Chemical Engineering, University College London（伦敦大学学院化学工程系萨金特过程系统工程中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种图辅助检索框架，用于激光粉末床融合中的缺陷推理，通过构建知识图谱实现参数与缺陷之间的可解释路径识别。

Vision-as-Inverse-Graphics Agent via Interleaved Multimodal Reasoning

通过交错多模态推理的视觉-反图形代理

Shaofeng Yin, Jiaxin Ge, Zora Zhiruo Wang, Chenyang Wang, Xiuyu Li, Michael J. Black, Trevor Darrell, Angjoo Kanazawa, Haiwen Feng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Impossible, Inc.（Impossible公司） 纠错

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

AI总结 本文提出VIGA框架，通过符号逻辑与视觉感知的交叉验证，解决视觉语言模型在单次设置中重建图像的挑战，支持2D文档生成、3D重建等任务。

Comments Project page: https://fugtemypt123.github.io/VIGA-website/

DRAFT: Task Decoupled Latent Reasoning for Agent Safety

草稿：任务解耦的潜在推理用于代理安全

Lin Wang, Junfeng Fang, Dan Zhang, Fei Shen, Xiang Wang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； 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 ：agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DRAFT框架，通过解耦安全判断为提取器和推理器两个阶段，利用潜在空间证据聚合提升代理安全性，在多个基准测试中表现优异。

A Hierarchical Error-Corrective Graph Framework for Autonomous Agents with LLM-Based Action Generation

一种用于自主代理的分层错误校正图框架：基于大语言模型的动作生成

Cong Cao, Jingyao Zhang, Kun Tong

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HECG框架，通过多维可转移策略、误差矩阵分类和因果-上下文图检索三大创新，提升自主代理在动态任务中的策略选择、错误分析和情境适应能力。

Seemingly Simple Planning Problems are Computationally Challenging: The Countdown Game

看似简单的规划问题具有计算挑战性：倒计时游戏

Michael Katz, Harsha Kokel, Sarath Sreedharan

机构 * IBM T. J. Watson Research Center（IBM T. J. Watson 研究中心） ； IBM San Jose（IBM 圣何塞） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于倒计时游戏的规划基准，该问题具有NP完全复杂性，能有效评估规划能力，实验显示现有LLM方法在该基准上仍面临挑战。

Open-Loop Planning, Closed-Loop Verification: Speculative Verification for VLA

开环规划，闭环验证：VLA的推测验证

Zihua Wang, Zhitao Lin, Ruibo Li, Yu Zhang, Xu Yang, Siya Mi, Xiu-Shen Wei

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SV-VLA框架，结合高效开环长周期规划与轻量闭环在线验证，提升VLA在动态环境中的效率与可靠性。

Comments Under Review

Eligibility-Aware Evidence Synthesis: An Agentic Framework for Clinical Trial Meta-Analysis

有资格意识的证据合成：一个用于临床试验元分析的代理框架

Yao Zhao, Zhiyue Zhang, Yanxun Xu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 EligMeta框架整合了自动化试验发现与有资格意识的元分析，通过自然语言查询生成可复现的试验选择，并基于资格对研究加权，以产生特定群体的汇总估计。

AgentSZZ: Teaching the LLM Agent to Play Detective with Bug-Inducing Commits

AgentSZZ: 教授LLM代理通过引发缺陷的提交进行调查

Yunbo Lyu, Jieke Shi, Hong Jin Kang, Ratnadira Widyasari, Junda He, Yuqing Niu, Chengran Yang, Junkai Chen, Zhou Yang, Julia Lawall, David Lo

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

AI总结 AgentSZZ通过LLM代理探索仓库并识别缺陷引发提交，结合专用工具、领域知识和ReAct循环，提升跨文件和幽灵提交的召回率，实现F1分数提升27.2%。

A Comprehensive Framework for Long-Term Resiliency Investment Planning under Extreme Weather Uncertainty for Electric Utilities

面向极端天气不确定性的电力公司长期韧性投资规划综合框架

Emma Benjaminson

机构 * Boston Consulting Group’s AI Science Institute（波士顿咨询集团人工智能科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一个四部分框架，结合极端天气不确定性、电网数字孪生、蒙特卡洛模拟和多目标优化方法，探讨电网感知优化方法在投资规划中的有效性。

Comments 9 pages, 4 figures, submission to PowerUp 2026 conference