AI Agent

COMPARE: Clinical Optimization with Modular Planning and Assessment via RAG-Enhanced AI-OCT: Superior Decision Support for Percutaneous Coronary Intervention Compared to ChatGPT-5 and Junior Operators

COMPARE: 通过RAG增强的AI-OCT实现临床优化：与ChatGPT-5和初级操作者相比，为经皮冠状动脉介入术提供更优的决策支持

Wei Fang, Chiyao Wang, Wenshuai Ma, Hui Liu, Jianqiang Hu, Xiaona Niu, Yi Chu, Mingming Zhang, Jingxiao Yang, Dongwei Zhang, Zelin Li, Pengyun Liu, Jiawei Zheng, Pengke Zhang, Chaoshi Qin, Wangang Guo, Bin Wang, Yugang Xue, Wei Zhang, Zikuan Wang, Rui Zhu, Yihui Cao, Quanmao Lu, Rui Meng, Yan Li

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

AI总结 CA-GPT通过RAG增强的AI-OCT系统在PCI规划和评估中优于ChatGPT-5和初级医生，提供更可靠的决策支持。

TP-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Large Language Model Agents for Spatiotemporal-Aware Travel Planning

TP-RAG：用于时空感知旅行规划的检索增强型大语言模型代理基准测试

Hang Ni, Fan Liu, Xinyu Ma, Lixin Su, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Hui Xiong, Hao Liu

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

AI总结 TP-RAG提出了一种用于时空感知旅行规划的检索增强型大语言模型基准测试，通过整合参考轨迹提升旅行计划的空间效率和兴趣点合理性，采用EvoRAG框架实现更高效的时空合规性。

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

Closing the Train-Test Gap in World Models for Gradient-Based Planning

缩小世界模型在基于梯度规划中的训练-测试差距

Arjun Parthasarathy, Nimit Kalra, Rohun Agrawal, Yann LeCun, Oumayma Bounou, Pavel Izmailov, Micah Goldblum

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出改进世界模型训练方法，以提高基于梯度的规划效率，缩小训练与测试之间的性能差距。

Agentic AI as Undercover Teammates: Argumentative Knowledge Construction in Hybrid Human-AI Collaborative Learning

代理AI作为潜入队友：混合人机协作学习中的论证知识构建

Lixiang Yan, Yueqiao Jin, Linxuan Zhao, Roberto Martinez-Maldonado, Xinyu Li, Xiu Guan, Wenxin Guo, Xibin Han, Dragan Gašević

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨代理AI作为潜入队友在混合人机协作学习中对论证知识构建的影响，发现其通过促进高质量推理和协调性提升学习效果。

Embodied Tree of Thoughts: Deliberate Manipulation Planning with Embodied World Model

具身思维树：基于具身世界模型的 deliberative 操控规划

Wenjiang Xu, Cindy Wang, Rui Fang, Mingkang Zhang, Lusong Li, Jing Xu, Jiayuan Gu, Zecui Zeng, Rui Chen

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； JD Explore Academy（京东探索学院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 EToT通过基于物理的交互数字双胞胎实现具身世界模型，结合先验分支和反思分支机制，提升机器人操控规划的物理一致性和鲁棒性。

Comments Website at https://embodied-tree-of-thoughts.github.io

TrajMoE: Scene-Adaptive Trajectory Planning with Mixture of Experts and Reinforcement Learning

TrajMoE: 基于混合专家与强化学习的场景自适应轨迹规划

Zebin Xing, Pengxuan Yang, Linbo Wang, Yichen Zhang, Yiming Hu, Yupeng Zheng, Junli Wang, Yinfeng Gao, Guang Li, Kun Ma, Long Chen, Zhongpu Xia, Qichao Zhang, Hangjun Ye, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Xiaomi（小米公司） 纠错

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

AI总结 TrajMoE通过混合专家与强化学习方法，实现场景自适应的轨迹规划，提升规划性能并获得基准测试第三名。

Towards agent-based-model informed neural networks

向基于代理的模型启发的神经网络

Nino Antulov-Fantulin

机构 * ETH Zurich, Computational Social Science（苏黎世联邦理工学院，计算社会科学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于代理模型启发的神经网络，通过受限图神经网络和分层分解学习可解释的动力学，在复杂系统建模中实现结构保持与约束满足。

Smart Spatial Planning in Egypt: An Algorithm-Driven Approach to Public Service Evaluation in Qena City

埃及智能空间规划：一种算法驱动的公共服务评估方法（以季纳市为例）

Mohamed Shamroukh, Mohamed Alkhuzamy Aziz

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

AI总结 本研究提出了一种基于Voronoi图的智能算法，用于评估埃及季纳市公共服务覆盖情况，发现市中心服务密度高，郊区覆盖低，模型为数据驱动的城市规划提供可复制的框架。

FlockVote: LLM-Empowered Agent-Based Modeling for Simulating U.S. Presidential Elections

FlockVote: 基于大语言模型的智能体建模用于模拟美国总统选举

Lingfeng Zhou, Yi Xu, Zhenyu Wang, Dequan Wang

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

AI总结 FlockVote利用大语言模型构建智能体建模框架，用于模拟美国总统选举，实现高保真度的社会模拟与可解释性研究。

Comments Published as a conference paper at ICAIS 2025

POLARIS: Is Multi-Agentic Reasoning the Next Wave in Engineering Self-Adaptive Systems?

POLARIS：多智能体推理是否是工程自适应系统下一波浪潮？

Divyansh Pandey, Vyakhya Gupta, Prakhar Singhal, Karthik Vaidhyanathan

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

AI总结 POLARIS通过多智能体推理框架提升自适应系统在复杂环境中的适应能力与预测性能。

Comments Accepted as a short paper at SEAMS 2026

3D Path Planning for Robot-assisted Vertebroplasty from Arbitrary Bi-plane X-ray via Differentiable Rendering

基于不同可微渲染的任意双平面X射线引导的机器人辅助椎体成形术3D路径规划

Blanca Inigo, Benjamin D. Killeen, Rebecca Choi, Michelle Song, Ali Uneri, Majid Khan, Christopher Bailey, Axel Krieger, Mathias Unberath

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

AI总结 本研究提出了一种基于不同可微渲染的3D路径规划方法，利用双平面X射线实现无需CT的机器人辅助椎体成形术路径规划，提升了重建精度和泛化能力。

Bayesian Active Inference for Intelligent UAV Anti-Jamming and Adaptive Trajectory Planning

基于贝叶斯主动推断的智能无人机抗干扰与自适应轨迹规划

Ali Krayani, Seyedeh Fatemeh Sadati, Lucio Marcenaro, Carlo Regazzoni

机构 * University of Genoa（热那亚大学） ； Italian National Inter-University Consortium for Telecommunications (CNIT)（意大利国家大学电信联合体（CNIT）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于贝叶斯主动推断的无人机抗干扰与自适应轨迹规划方法，通过结合专家示范与概率生成模型，实现高层规划与底层策略的协同，有效减少干扰并提升任务效率。

Comments This paper has been accepted for the 2026 IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2026)

Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering

一切皆为上下文：面向上下文工程的代理文件系统抽象

Xiwei Xu, Robert Mao, Quan Bai, Xuewu Gu, Yechao Li, Liming Zhu

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

AI总结 本文提出一种基于文件系统的上下文工程抽象，通过统一挂载、元数据和访问控制，实现可验证的上下文管理，支持可问责和以人类为中心的AI协作。

Comments Submitted

Towards a Generalisable Cyber Defence Agent for Real-World Computer Networks

面向现实计算机网络的通用网络安全防御代理

Tim Dudman, Martyn Bull

机构 * st Tim Dudman（第一作者） ； nd Dr. Martyn Bull（第二作者） 纠错

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

AI总结 本研究提出TERLA方法，通过异构图神经网络提升网络安全代理在不同拓扑和规模网络中的防御性能和效率。

Comments Published in Proceedings of the 2025 Conference on Applied Machine Learning for Information Security: https://proceedings.mlr.press/v299/dudman25a.html

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Applied Machine Learning for Information Security, PMLR 299:87-109, 2025

SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds

SIMA 2: 一种通用的具身代理用于虚拟世界

SIMA team, Adrian Bolton, Alexander Lerchner, Alexandra Cordell, Alexandre Moufarek, Andrew Bolt, Andrew Lampinen, Anna Mitenkova, Arne Olav Hallingstad, Bojan Vujatovic, Bonnie Li, Cong Lu, Daan Wierstra, Daniel P. Sawyer, Daniel Slater, David Reichert, Davide Vercelli, Demis Hassabis, Drew A. Hudson, Duncan Williams, Ed Hirst, Fabio Pardo, Felix Hill, Frederic Besse, Hannah Openshaw, Harris Chan, Hubert Soyer, Jane X. Wang, Jeff Clune, John Agapiou, John Reid, Joseph Marino, Junkyung Kim, Karol Gregor, Kaustubh Sridhar, Kay McKinney, Laura Kampis, Lei M. Zhang, Loic Matthey, Luyu Wang, Maria Abi Raad, Maria Loks-Thompson, Martin Engelcke, Matija Kecman, Matthew Jackson, Maxime Gazeau, Ollie Purkiss, Oscar Knagg, Peter Stys, Piermaria Mendolicchio, Raia Hadsell, Rosemary Ke, Ryan Faulkner, Sarah Chakera, Satinder Singh Baveja, Shane Legg, Sheleem Kashem, Tayfun Terzi, Thomas Keck, Tim Harley, Tim Scholtes, Tyson Roberts, Volodymyr Mnih, Yulan Liu, Zhengdong Wang, Zoubin Ghahramani

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 SIMA 2是一种基于Gemini模型的通用具身代理，能够理解和行动于多种3D虚拟世界，具备自我改进能力，显著提升了与人类表现的接近程度。

VICoT-Agent: A Vision-Interleaved Chain-of-Thought Framework for Interpretable Multimodal Reasoning and Scalable Remote Sensing Analysis

VICoT-Agent：一种用于可解释多模态推理和可扩展遥感分析的视觉交织思维链框架

Chujie Wang, Zhiyuan Luo, Ruiqi Liu, Can Ran, Shenghua Fan, Xi Chen, Chu He

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 VICoT-Agent通过视觉交织思维链框架实现多模态推理和遥感分析，采用堆栈结构和模块化工具集提升推理效率，并通过推理堆栈蒸馏方法降低模型复杂度，显著提升推理透明度和执行效率。

Agentic UAVs: LLM-Driven Autonomy with Integrated Tool-Calling and Cognitive Reasoning

智能无人机：基于大语言模型的自主性与集成工具调用和认知推理

Anis Koubaa, Khaled Gabr

机构 * AlfaisalX: Center of Excellence of Cognitive Robotics and Autonomous Agents（阿尔法西尔研究中心：认知机器人与自主代理中心） ； Alfaisal University（阿尔法西尔大学） ； Prince Sultan University（普森大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic UAVs框架，利用大语言模型实现无人机的高自主性与外部系统集成，通过模拟实验验证其在搜索救援任务中的有效性。

Comments 17 pages, 2 figure

Journal ref The International Conference on Smart Systems and Emerging Technologies (SmartTech 2025)

ARCADIA: Scalable Causal Discovery for Corporate Bankruptcy Analysis Using Agentic AI

ARCADIA：基于代理AI的可扩展因果发现方法用于企业破产分析

Fabrizio Maturo, Donato Riccio, Andrea Mazzitelli, Giuseppe Bifulco, Francesco Paolone, Iulia Brezeanu

机构 * Department of Economics, Statistics and Business, Universitas Mercatorum, Rome, Italy（经济学、统计学与商业系，墨菲大学，罗马，意大利） ； Department of Engineering and Science, Universitas Mercatorum, Rome, Italy（工程与科学系，墨菲大学，罗马，意大利） ； Independent Researcher, Bucharest, Romania（独立研究者，布加勒斯特，罗马尼亚） 纠错

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

AI总结 ARCADIA通过代理AI结合大语言模型和统计诊断，实现企业破产分析中的可扩展因果发现，提供可靠且可解释的因果图模型。

Comments 35 pages, 9 figures, 4 tables

A $1000\times$ Faster LLM-enhanced Algorithm For Path Planning in Large-scale Grid Maps

一种1000倍更快的LLM增强路径规划算法用于大规模网格地图

Junlin Zeng, Xin Zhang, Xiang Zhao, Yan Pan

机构 * Junlin Zeng, Xin Zhang, Xiang Zhao, Yan Pan（作者） 纠错

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

AI总结 本文提出iLLM-A*算法，通过优化A*和增量学习方法，实现大规模网格地图路径规划的1000倍速度提升和内存节省。

Causal Reinforcement Learning based Agent-Patient Interaction with Clinical Domain Knowledge

基于因果强化学习的Agent-患者交互与临床领域知识

Wenzheng Zhao, Ran Zhang, Ruth Palan Lopez, Shu-Fen Wung, Fengpei Yuan

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

AI总结 本文提出基于因果强化学习的Agent-患者交互框架，通过整合因果发现与推理提升医疗场景中的决策可解释性和适应性。

Comments Accepted by AAAI workshop

Hierarchical AI-Meteorologist: LLM-Agent System for Multi-Scale and Explainable Weather Forecast Reporting

分层人工智能气象学家：用于多尺度和可解释性天气预报报告的LLM代理系统

Daniil Sukhorukov, Andrei Zakharov, Nikita Glazkov, Katsiaryna Yanchanka, Vladimir Kirilin, Maxim Dubovitsky, Roman Sultimov, Yuri Maksimov, Ilya Makarov

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

AI总结 本文提出分层人工智能气象学家，通过多尺度推理和关键词生成提升天气预报的可解释性和鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures

PathReasoning: A multimodal reasoning agent for query-based ROI navigation on whole-slide images

PathReasoning: 一种用于基于查询的全滑片图像区域感兴趣点（ROI）导航的多模态推理代理

Kunpeng Zhang, Hanwen Xu, Sheng Wang

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

AI总结 PathReasoning通过多模态推理代理实现基于查询的全滑片图像ROI导航，显著提升诊断准确性与报告生成效果。

On the Limits of Innate Planning in Large Language Models

大语言模型中内生规划的极限

Charles Schepanowski, Charles Ling

机构 * Western University（温斯洛大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在无外部工具的情况下，规划和状态推理能力有限，主要问题在于内部状态表示脆弱和启发式规划能力不足。

Comments 33 pages, 7 figures

Efficient Diffusion Planning with Temporal Diffusion

高效的时间扩散规划

Jiaming Guo, Rui Zhang, Zerun Li, Yunkai Gao, Shaohui Peng, Siming Lan, Xing Hu, Zidong Du, Xishan Zhang, Ling Li

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

AI总结 本文提出时间扩散规划器（TDP），通过在时间维度上分布去噪步骤提高决策效率，实验显示其决策频率提升显著。

Comments Accepted by the AAAI26 Conference Main Track

Agent0-VL: Exploring Self-Evolving Agent for Tool-Integrated Vision-Language Reasoning

Agent0-VL: 探索自我进化代理用于工具集成的视觉-语言推理

Jiaqi Liu, Kaiwen Xiong, Peng Xia, Yiyang Zhou, Haonian Ji, Lu Feng, Siwei Han, Mingyu Ding, Huaxiu Yao

机构 * UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 Agent0-VL通过工具集成推理实现自我进化，无需人类标注或外部奖励，提升视觉-语言推理能力。

Safe and Economical UAV Trajectory Planning in Low-Altitude Airspace: A Hybrid DRL-LLM Approach with Compliance Awareness

低空经济环境下安全且经济的无人机轨迹规划：一种融合DRL与LLM的混合方法与合规意识

Yanwei Gong, Junchao Fan, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Yingying Yao, Xiaolin Chang

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, P.R. China（北京智能交通安全与隐私北京市重点实验室，北京交通大学，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（计算机科学与工程学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合深度强化学习与大型语言模型的无人机轨迹规划方法，以实现安全、合规且经济的路径规划。

Solving Heterogeneous Agent Models with Physics-informed Neural Networks

利用物理指导神经网络求解异质主体模型

Marta Grzeskiewicz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ABH-PINN求解器，利用物理指导神经网络解决异质主体模型中的连续时间动态问题，实现更高效和准确的计算。

IRSDA: An Agent-Orchestrated Framework for Enterprise Intrusion Response

IRSDA：面向企业入侵响应的智能体协调框架

Damodar Panigrahi, Raj Patel, Shaswata Mitra, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

机构 * Mississippi State University（密苏里州立大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） 纠错

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

AI总结 IRSDA是一种基于智能体的入侵响应框架，结合自适应计算与知识引导循环，实现自动化防御和政策合规性，提升企业网络安全响应效率与可解释性。

Comments 10 pages, 4 figures

Large Language Model-Assisted Planning of Electric Vehicle Charging Infrastructure with Real-World Case Study

基于大语言模型的电动汽车充电基础设施规划与现实案例研究

Xinda Zheng, Canchen Jiang, Hao Wang

机构 * Department of Data Science and AI, Faculty of Information Technology, Monash University（数据科学与人工智能系，信息科技学院，莫纳什大学） ； Monash Energy Institute, Monash University（莫纳什能源研究所，莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型优化电动汽车充电基础设施规划，通过空间-时间需求动态建模和分布式优化算法，实现实用案例中总成本降低30%。

Journal ref Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2025

DriveSuprim: Towards Precise Trajectory Selection for End-to-End Planning

DriveSuprim: 向端到端规划的精确轨迹选择迈进

Wenhao Yao, Zhenxin Li, Shiyi Lan, Zi Wang, Xinglong Sun, Jose M. Alvarez, Zuxuan Wu

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

AI总结 DriveSuprim通过粗到细的候选过滤、旋转增强和自我蒸馏框架，提升端到端规划中轨迹选择的精确性和安全性，实现优异的性能指标。

Comments Accepted to AAAI 2026