AI Agent

LocationAgent: A Hierarchical Agent for Image Geolocation via Decoupling Strategy and Evidence from Parametric Knowledge

LocationAgent: 一种基于解耦策略和参数知识证据的图像地理定位分层代理

Qiujun Li, Zijin Xiao, Xulin Wang, Zhidan Ma, Cheng Yang, Haifeng Li

机构 * Central South University（中南大学） ； ByteDance (China)（字节跳动（中国）） 纠错

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

AI总结 LocationAgent通过分层推理和外部证据验证，有效提升图像地理定位的准确性和泛化能力。

Comments 9 pages, 5 figures, 3 tables

MemWeaver: Weaving Hybrid Memories for Traceable Long-Horizon Agentic Reasoning

MemWeaver: 为可追溯的长 horizon 代理推理编织混合记忆

Juexiang Ye, Xue Li, Xinyu Yang, Chengkai Huang, Lanshun Nie, Lina Yao, Dechen Zhan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61） 纠错

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

AI总结 MemWeaver通过编织混合记忆系统，提升长 horizon 代理推理的准确性与可追溯性，减少输入上下文长度

Path Planning using a One-shot-sampling Skeleton Map

基于一次性采样骨架图的路径规划

Gabriel O. Flores-Aquino, Octavio Gutierrez-Frias, Juan Irving Vasquez

机构 * Centro de Investigación en Matematicas (CIMAT), A.C.（数学研究所（CIMAT）） ； Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), Instituto Politécnico Nacional (IPN)（跨学科工程与先进技术单位（UPIITA），墨西哥理工学院（IPN）） ； Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo (CIDETEC), Instituto Politécnico Nacional (IPN)（计算创新与技术发展中心（CIDETEC），墨西哥理工学院（IPN）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于SkelUnet的高效路径规划方法，通过一次性采样骨架图快速生成安全路径，提升导航效率和安全性。

Comments Submitted to IEEE Latin America Transactions

Reinforcement Learning-Based Energy-Aware Coverage Path Planning for Precision Agriculture

基于强化学习的能源感知覆盖路径规划用于精准农业

Beining Wu, Zihao Ding, Leo Ostigaard, Jun Huang

机构 * EECS Department, South Dakota State University（南达科他州立大学电子工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于SAC强化学习的能源感知覆盖路径规划方法，通过CNN和LSTM优化覆盖效率与能耗，实验显示其在精准农业中覆盖效率和能耗控制优于传统算法。

Comments Accepted by RACS '25: International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems, November 16-19, 2025, Ho Chi Minh, Vietnam. 10 pages, 5 figures

Journal ref Proceedings of the 2025 International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems.(2025)

Clarify or Answer: Reinforcement Learning for Agentic VQA with Context Under-specification

澄清或回答：基于上下文不充分的代理视觉问答强化学习

Zongwan Cao, Bingbing Wen, Lucy Lu Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 CoA通过强化学习解决上下文不充分的视觉问答问题，通过生成聚焦问题澄清歧义，提升问答准确性。

Cosmos Policy: Fine-Tuning Video Models for Visuomotor Control and Planning

Cosmos Policy: 为视觉运动控制和规划微调视频模型

Moo Jin Kim, Yihuai Gao, Tsung-Yi Lin, Yen-Chen Lin, Yunhao Ge, Grace Lam, Percy Liang, Shuran Song, Ming-Yu Liu, Chelsea Finn, Jinwei Gu

机构 * NVIDIA ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 Cosmos Policy通过单阶段后训练将预训练视频模型转化为高效机器人策略，实现视觉运动控制与规划的先进性能。

MMP-A*: Multimodal Perception Enhanced Incremental Heuristic Search on Path Planning

MMP-A*：多模态感知增强的路径规划增量启发式搜索

Minh Hieu Ha, Khanh Ly Ta, Hung Phan, Tung Doan, Tung Dao, Dao Tran, Huynh Thi Thanh Binh

机构 * Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） ； Vingroup Big Data Research Center（VinGroup大数据研究中心） ； FPT Software AI Center（FPT软件AI中心） 纠错

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

AI总结 MMP-A*通过融合视觉语言模型的空间感知与自适应衰减机制，提升路径规划的几何精度与计算效率。

"Just in Time" World Modeling Supports Human Planning and Reasoning

即时世界建模支持人类规划与推理

Tony Chen, Sam Cheyette, Kelsey Allen, Joshua Tenenbaum, Kevin Smith

机构 * MIT Department of Brain and Cognitive Sciences（麻省理工学院脑科学与认知科学系） ； UBC Departments of Computer Science and Psychology（不列颠哥伦比亚大学计算机科学与心理学系） 纠错

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

AI总结 本文提出'即时'框架，通过在线构建简化表示实现高效心理模拟，支持人类规划与推理。

Enhancing Agentic RL with Progressive Reward Shaping and Value-based Sampling Policy Optimization

通过渐进奖励塑造与基于价值的采样策略优化增强代理强化学习

Jianghao Su, Xia Zeng, Luhui Liu, Chao Luo, Ye Chen, Zhuoran Zhuang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fliggy Alibaba（阿里飞猪） 纠错

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

AI总结 本文提出PRS和VSPO技术，通过渐进奖励塑造和基于价值的采样策略优化，提升代理强化学习在复杂推理任务中的性能与稳定性。

IntAgent: NWDAF-Based Intent LLM Agent Towards Advanced Next Generation Networks

IntAgent：基于网络切片分析功能的意图LLM代理面向下一代高级网络

Abdelrahman Soliman, Ahmed Refaey, Aiman Erbad, Amr Mohamed

机构 * University of Guelph（圭尔夫大学） ； Qatar University（卡塔尔大学） 纠错

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

AI总结 IntAgent通过整合NWDAF分析与工具，实现基于意图的网络自动化管理，提升网络操作的智能化和动态响应能力。

Comments conference

AirHunt: Bridging VLM Semantics and Continuous Planning for Efficient Aerial Object Navigation

AirHunt: 通过融合视觉语言模型语义与连续规划实现高效空中物体导航

Xuecheng Chen, Zongzhuo Liu, Jianfa Ma, Bang Du, Tiantian Zhang, Xueqian Wang, Boyu Zhou

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Mechanical and Energy Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学机械与能源工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Physics, Southern University of Science and Technology（南方科技大学物理系） 纠错

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

AI总结 AirHunt通过融合视觉语言模型语义与连续规划，实现高效空中物体导航，提升开放集物体定位的准确性和效率。

TIDE: A Trace-Informed Depth-First Exploration for Planning with Temporally Extended Goals

TIDE: 一种基于轨迹的深度优先探索用于具有时间扩展目标的规划

Yuliia Suprun, Khen Elimelech, Lydia E. Kavraki, Moshe Y. Vardi

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

AI总结 TIDE通过分解时间问题为可达-避免子问题，结合成本驱动启发式方法，提升时间扩展目标规划的效率和完整性。

SparseOccVLA: Bridging Occupancy and Vision-Language Models via Sparse Queries for Unified 4D Scene Understanding and Planning

SparseOccVLA: 通过稀疏查询弥合占用与视觉语言模型之间的鸿沟，实现统一的4D场景理解和规划

Chenxu Dang, Jie Wang, Guang Li, Zhiwen Hou, Zihan You, Hangjun Ye, Jie Ma, Long Chen, Yan Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

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

AI总结 SparseOccVLA通过稀疏查询整合视觉语言模型与语义占用，实现统一的4D场景理解和规划，提升自动驾驶性能。

SurgGoal: Rethinking Surgical Planning Evaluation via Goal-Satisfiability

SurgGoal: 重新思考手术计划评估 via 目标满足性

Ruochen Li, Kun Yuan, Yufei Xia, Yue Zhou, Qingyu Lu, Weihang Li, Youxiang Zhu, Nassir Navab

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； University of Strasbourg, France（斯特拉斯堡大学） ； University of Glasgow, United Kingdom（格拉斯哥大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； University of Massachusetts Boston, USA（马萨诸塞大学波士顿分校） 纠错

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

AI总结 SurgGoal通过目标满足性度量重新评估手术计划，揭示视频大语言模型在安全关键环境中的性能问题。

Compartmentalised Agentic Reasoning for Clinical NLI

临床自然语言推理中的 compartmentalised agentic 推理

Maël Jullien, Lei Xu, Marco Valentino, André Freitas

机构 * Department of Computer Science, University of Manchester, UK（曼彻斯特大学计算机科学系） ； National Biomarker Centre, CRUK-MI, University of Manchester, UK（曼彻斯特大学国家生物标记中心） ； Idiap Research Institute, Switzerland（日内瓦IDIAP研究所） ； School of Computer Science, University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学计算机科学系） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland（洛桑联邦理工学院（EPFL）） 纠错

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

AI总结 CARENLI 通过 compartmentalisation 和验证提升临床自然语言推理的准确率，从 23% 提高到 57%

AWPO: Enhancing Tool-Use of Large Language Models through Adaptive Integration of Reasoning Rewards

AWPO: 通过适应性整合推理奖励增强大语言模型的工具使用

Zihan Lin, Xiaohan Wang, Hexiong Yang, Jiajun Chai, Jie Cao, Guojun Yin, Wei Lin, Ran He

机构 * 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 ：tool-use(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AWPO通过适应性整合推理奖励提升大语言模型的工具使用性能，实现多轮场景中的卓越表现。

ART: Action-based Reasoning Task Benchmarking for Medical AI Agents

ART：面向医疗AI代理的基于动作的推理任务基准测试

Ananya Mantravadi, Shivali Dalmia, Abhishek Mukherji

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

AI总结 ART通过挖掘真实EHR数据创建挑战性任务，评估医疗AI代理在阈值评估、时间聚合和条件逻辑方面的表现，揭示其推理弱点，推动更可靠的临床决策支持系统发展。

GraphSearch: Agentic Search-Augmented Reasoning for Zero-Shot Graph Learning

GraphSearch: 基于代理的搜索增强推理用于零样本图学习

Jiajin Liu, Yuanfu Sun, Dongzhe Fan, Qiaoyu Tan

机构 * Department of Computer Science, New York University (Shanghai)（计算机科学系，纽约大学（上海）） 纠错

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

AI总结 GraphSearch通过图感知查询规划器和检索器实现零样本图学习，无需任务特定微调，提升图结构推理效率。

Comments 16 pages, 5 pages

Sparsity Is Necessary: Polynomial-Time Stability for Agentic LLMs in Large Action Spaces

稀疏性是必要的：大规模动作空间中代理LLM的多项式时间稳定性

Angshul Majumdar

机构 * Angshul Majumdar（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究提出稀疏代理控制框架，通过多项式时间稳定性理论解决大规模动作空间中LLM的稀疏性问题，证明稀疏表示在策略学习中的有效性及密集策略类的样本需求。

UNCAP: Uncertainty-Guided Neurosymbolic Planning Using Natural Language Communication for Cooperative Autonomous Vehicles

UNCAP：基于自然语言通信的不确定性引导神经符号规划

Neel P. Bhatt, Po-han Li, Kushagra Gupta, Rohan Siva, Daniel Milan, Alexander T. Hogue, Sandeep P. Chinchali, David Fridovich-Keil, Zhangyang Wang, Ufuk Topcu

机构 * 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.CL

AI总结 UNCAP通过自然语言通信和不确定性引导方法，提升多车辆协同自动驾驶系统的可扩展性和安全性。

Journal ref AAMAS 2026

COSINT-Agent: A Knowledge-Driven Multimodal Agent for Chinese Open Source Intelligence

COSINT-Agent: 一种面向中文开源情报的知识驱动多模态智能体

Wentao Li, Congcong Wang, Xiaoxiao Cui, Zhi Liu, Wei Guo, Lizhen Cui

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

AI总结 COSINT-Agent通过整合多模态大语言模型与实体-事件-场景知识图谱，提升中文开源情报的多模态推理能力与情报生成效率。

Comments This manuscript (arXiv:2503.03215) is being withdrawn at the supervisor's request. The content is preliminary and needs further internal revision and approval before public release. We will resubmit a revised version after completion. Apologies for the inconvenience

Pheromone-Focused Ant Colony Optimization algorithm for path planning

基于信息素聚焦的蚁群优化算法用于路径规划

Yi Liu, Hongda Zhang, Zhongxue Gan, Yuning Chen, Ziqing Zhou, Chunlei Meng, Chun Ouyang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（智能机器人与先进制造学院，复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于信息素聚焦的蚁群优化算法，通过三种策略提升路径规划中的收敛速度和解质量。

Comments Accepted to 2025 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

Cost-Awareness in Tree-Search LLM Planning: A Systematic Study

树搜索LLM规划中的成本意识：系统研究

Zihao Zhang, Hui Wei, Kenan Jiang, Shijia Pan, Shu Kai, Fei Liu

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了树搜索LLM规划器在资源受限下的成本意识问题，发现现有方法难以找到最优计划，双向搜索表现最佳，MCTS在短时间任务中最优，表明需新算法而非单纯增加计算量。

Mosaic: Unlocking Long-Context Inference for Diffusion LLMs via Global Memory Planning and Dynamic Peak Taming

Mosaic: 通过全局内存规划和动态峰值镇压解锁扩散语言模型的长上下文推理

Liang Zheng, Bowen Shi, Yitao Hu, Jiawei Zhang, Ruofan Li, Sheng Chen, Wenxin Li, Keqiu Li

机构 * Tianjin University, China（天津大学） 纠错

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

AI总结 Mosaic通过全局内存规划和动态峰值镇压，提升扩散语言模型的长上下文推理能力，实现内存效率和推理长度的显著提升。

Comments 11 pages, 18 figures

From Values to Frameworks: A Qualitative Study of Ethical Reasoning in Agentic AI Practitioners

从价值到框架：关于代理AI从业者伦理推理的定性研究

Theodore Roberts, Bahram Zarrin

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

AI总结 本文通过定性研究揭示代理AI从业者在伦理推理中的三种框架：用户、设计和伦理，强调需管理这些框架以确保伦理结果。

Comments 10 pages, 2 charts, 1 heatmap

Intelligent Singularity Avoidance in UR10 Robotic Arm Path Planning Using Hybrid Fuzzy Logic and Reinforcement Learning

基于混合模糊逻辑与强化学习的UR10机械臂路径规划中智能奇异点规避

Sheng-Kai Chen, Jyh-Horng Wu

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

AI总结 本文提出一种结合模糊逻辑与强化学习的UR10机械臂路径规划方法，通过实时检测和规避奇异点，实现高成功率的路径规划。

Comments Published in TANET 2025 (Paper No. T0404)

Competency-Aware Planning for Probabilistically Safe Navigation Under Perception Uncertainty

具有能力感知的规划用于在感知不确定性下的概率安全导航

Sara Pohland, Claire Tomlin

机构 * Department of EECS, UC Berkeley（电子工程与计算机科学系，伯克利大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PaRCE方法，通过估计模型对输入图像的整体和局部熟悉度，提升在感知不确定性下的导航安全性与效率。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Internal Representations as Indicators of Hallucinations in Agent Tool Selection

内部表示作为代理工具选择中的幻觉指示器

Kait Healy, Bharathi Srinivasan, Visakh Madathil, Jing Wu

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

AI总结 本文提出了一种利用LLM内部表示实时检测工具调用幻觉的方法，通过减少计算开销实现高准确率的检测，尤其在参数和工具选择方面表现优异。

Personalized Medication Planning via Direct Domain Modeling and LLM-Generated Heuristics

通过直接领域建模和LLM生成的启发式方法实现个性化药物规划

Yonatan Vernik, Alexander Tuisov, David Izhaki, Hana Weitman, Gal A. Kaminka, Alexander Shleyfman

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

AI总结 本文通过直接领域建模和LLM生成的启发式方法，提升了个性化药物规划的规模和效率，支持更接近临床应用的实践。

LLM Agent Framework for Intelligent Change Analysis in Urban Environment using Remote Sensing Imagery

基于遥感影像的城市环境智能变化分析LLM代理框架

Zixuan Xiao, Jun Ma

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

AI总结 本文提出基于LLM和视觉基础模型的ChangeGPT框架，通过分层结构提升变化检测的智能与适应性，实现在城市环境中的高效变化分析。

Journal ref Automation in Construction 177 (2025) 106341