AI Agent

Agent Hunt: Bounty Based Collaborative Autoformalization With LLM Agents

Agent Hunt: 基于奖金的协作自动形式化与LLM代理

Chad E. Brown, Cezary Kaliszyk, Josef Urban

专题命中 工具调用 ：agent(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 基于奖金的协作自动形式化方法，利用LLM代理在交互式定理证明环境中进行去中心化证明搜索与理论构建。

Accelerating Robotic Reinforcement Learning with Agent Guidance

通过代理引导加速机器人强化学习

Haojun Chen, Zili Zou, Chengdong Ma, Yaoxiang Pu, Haotong Zhang, Yuanpei Chen, Yaodong Yang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； PKU-PsiBot Joint Lab（北京大学- PsiBot 联合实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AGPS通过多模态代理替代人类监督，提升机器人强化学习的样本效率和可扩展性。

Handling Infinite Domain Parameters in Planning Through Best-First Search with Delayed Partial Expansions

通过延迟部分扩展的优先级搜索处理无限域参数

Ángel Aso-Mollar, Diego Aineto, Enrico Scala, Eva Onaindia

机构 * Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN)（瓦伦西亚人工智能研究 institute） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； Università degli Studi di Brescia（布雷西亚大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种通过延迟部分扩展的优先级搜索算法，以处理无限域参数的规划问题，证明了其在极限情况下的完备性。

Journal ref Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2025. Main Track. Pages 8456-8464

SE-Search: Self-Evolving Search Agent via Memory and Dense Reward

SE-Search: 通过记忆和密集奖励实现的自进化搜索代理

Jian Li, Yizhang Jin, Dongqi Liu, Hang Ding, Jiafu Wu, Dongsheng Chen, Yunhang Shen, Yulei Qin, Ying Tai, Chengjie Wang, Xiaotong Yuan, Yabiao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent YoutuLab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SE-Search通过记忆净化、原子查询训练和密集奖励提升搜索效率，优于现有基线方法。

Toward a Dynamic Stackelberg Game-Theoretic Framework for Agentic AI Defense Against LLM Jailbreaking

面向动态Stackelberg博弈框架的代理AI防御对抗大语言模型劫持

Zhengye Han, Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出动态Stackelberg博弈框架，用于代理AI防御对抗大语言模型劫持，通过RRT搜索和博弈树分析提升防御效果。

Comments Accepted to ICLR 2026 AIMS Workshop. 13 pages, 3 figures

CoVe: Training Interactive Tool-Use Agents via Constraint-Guided Verification

CoVe：通过约束引导验证训练交互工具使用代理

Jinpeng Chen, Cheng Gong, Hanbo Li, Ziru Liu, Zichen Tian, Xinyu Fu, Shi Wu, Chenyang Zhang, Wu Zhang, Suiyun Zhang, Dandan Tu, Rui Liu

机构 * Huawei Research（华为研究） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CoVe通过约束引导验证方法有效提升交互式工具使用代理的训练数据合成效率与质量。

Agentic Multi-Source Grounding for Enhanced Query Intent Understanding: A DoorDash Case Study

代理多源接地以增强查询意图理解：一个DoorDash案例研究

Emmanuel Aboah Boateng, Kyle MacDonald, Akshad Viswanathan, Sudeep Das

机构 * DoorDash, Inc.（DoorDash公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种代理多源接地系统，通过目录检索和网络搜索结合，提升多意图查询的准确率，已在DoorDash实现90.7%的准确率提升。

Comments 5 pages, 4 figures

SimpleTool: Parallel Decoding for Real-Time LLM Function Calling

SimpleTool: 并行解码用于实时大语言模型功能调用

Xiaoxin Shi, Jiaxin Wan, Linkang Dong, Wei Jiang, Yue Liu, Zengfeng Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SimpleTool通过并行解码技术实现大语言模型功能调用的实时加速，提升效率并降低延迟，适用于实时应用场景。

HotelQuEST: Balancing Quality and Efficiency in Agentic Search

HotelQuEST: 在代理搜索中平衡质量和效率

Guy Hadad, Shadi Iskander, Oren Kalinsky, Sofia Tolmach, Ran Levy, Haggai Roitman

机构 * Ben-Gurion University（本·古里安大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HotelQuEST 是一个用于评估代理搜索系统质量和效率的基准测试，通过包含 214 个酒店查询，揭示了基于 LLM 的代理在准确性上的优势，但成本较高，需进一步优化。

Comments To be published in EACL 2026

CiteLLM: An Agentic Platform for Trustworthy Scientific Reference Discovery

CiteLLM：一个用于可信科学引文发现的代理平台

Mengze Hong, Di Jiang, Chen Jason Zhang, Zichang Guo, Yawen Li, Jun Chen, Shaobo Cui, Zhiyang Su

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Swiss Federal Technology Institute of Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科学大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CiteLLM通过在LaTeX编辑器中嵌入LLM工具，实现可信的科学引文发现，确保引文的准确性和可靠性。

Comments Accepted by TheWebConf 2026 Demo Track

AgentLTV: An Agent-Based Unified Search-and-Evolution Framework for Automated Lifetime Value Prediction

AgentLTV: 一种基于代理的统一搜索与进化框架用于自动化生命周期价值预测

Chaowei Wu, Huazhu Chen, Congde Yuan, Qirui Yang, Guoqing Song, Yue Gao, Li Luo, Frank Youhua Chen, Mengzhuo Guo

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xiangtan University（湘潭大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 AgentLTV通过基于代理的统一搜索与进化框架，实现自动化生命周期价值预测，通过MCTS和EA阶段优化模型，提升预测准确性和稳定性。

Comments 12 pages, 4 figures, submitted to KDD 2026: 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, ADS Track

Multi Graph Search for High-Dimensional Robot Motion Planning

多图搜索用于高维机器人运动规划

Itamar Mishani, Maxim Likhachev

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多图搜索算法，用于高维机器人运动规划，通过多图扩展实现高效且可靠的路径搜索。

Comments Submitted for Publication

Beyond Closed-Pool Video Retrieval: A Benchmark and Agent Framework for Real-World Video Search and Moment Localization

超越封闭池视频检索：面向真实世界视频搜索和时刻定位的基准与代理框架

Tao Yu, Yujia Yang, Haopeng Jin, Junhao Gong, Xinlong Chen, Yuxuan Zhou, Shanbin Zhang, Jiabing Yang, Xinming Wang, Hongzhu Yi, Ping Nie, Kai Zou, Zhang Zhang, Yan Huang, Liang Wang, Yeshani, Ruiwen Tao, Jin Ma, Haijin Liang, Jinwen Luo

机构 * CASIA ； UCAS ； Tencent（腾讯） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RVMS-Bench和RACLO框架，用于评估现实世界中基于模糊记忆的视频检索和时刻定位，揭示现有模型在该任务上的不足。

Comments 49 pages, 9 figures

AgentSkiller: Scaling Generalist Agent Intelligence through Semantically Integrated Cross-Domain Data Synthesis

AgentSkiller: 通过语义整合的跨领域数据合成提升通用智能代理能力

Zexu Sun, Bokai Ji, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Lei Wang, Guangxia Li, Xu Chen

机构 * AMU, Baidu Inc.（百度公司） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；function calling(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AgentSkiller通过语义整合的跨领域数据合成提升通用智能代理能力，生成高质量交互数据以增强模型功能调用性能。

Comments 33 pages, 9 figures

SCOUT-RAG: Scalable and Cost-Efficient Unifying Traversal for Agentic Graph-RAG over Distributed Domains

SCOUT-RAG：可扩展且成本效益高的代理图式检索框架用于分布式领域

Longkun Li, Yuanben Zou, Jinghan Wu, Yuqing Wen, Jing Li, Hangwei Qian, Ivor Tsang

机构 * A*STAR 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SCOUT-RAG是一种分布式代理图式检索框架，通过跨领域检索和增量效用目标提升推理性能，同时降低成本和延迟。

ResT: Reshaping Token-Level Policy Gradients for Tool-Use Large Language Models

ResT: 重塑令牌级策略梯度以适应工具使用大型语言模型

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

机构 * CRIPAC, Institute of Automation（CRIPAC，自动化研究所） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ResT通过熵引导的令牌重新加权优化工具使用任务的策略梯度，提升训练稳定性与效率，实现优于现有方法的性能。

Comments Accepted by ICLR2026

Generative Engine Optimization: A VLM and Agent Framework for Pinterest Acquisition Growth

生成引擎优化：一个面向Pinterest获取增长的VLM和代理框架

Faye Zhang, Qianyu Cheng, Jasmine Wan, Vishwakarma Singh, Jinfeng Rao, Kofi Boakye

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Pinterest提出GEO框架，通过微调VLM和AI代理预测用户搜索需求，构建语义连贯的集合页面，提升生成搜索时代的视觉平台流量增长。

AutoBinder Agent: An MCP-Based Agent for End-to-End Protein Binder Design

AutoBinder Agent：一种基于MCP的端到端蛋白质结合剂设计代理

Fukang Ge, Jiarui Zhu, Linjie Zhang, Haowen Xiao, Xiangcheng Bao, Fangnan Xie, Danyang Chen, Yanrui Lu, Yuting Wang, Ziqian Guan, Lin Gu, Jinhao Bi, Yingying Zhu

机构 * Guangzhou Institutes of Biomedicine and Health（广州生物医学研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； RIKEN, Japan（日本理化学研究所） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AutoBinder Agent通过结合LLM与MCP协议，实现端到端蛋白质结合剂设计，提升药物设计流程的可重复性与可扩展性。

Comments 4 pages, 3 figures

Guided by Trajectories: Repairing and Rewarding Tool-Use Trajectories for Tool-Integrated Reasoning

轨迹引导：修复与奖励工具使用轨迹以实现工具集成推理

Siyu Gong, Linan Yue, Weibo Gao, Fangzhou Yao, Shimin Di, Lei Feng, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Lab. of Computer Network and Information Integration (Southeast University), MOE, China（计算机网络与信息集成重点实验室（东南大学）） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, Hefei, China（认知智能国家重点实验室（中国科学技术大学）） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AutoTraj通过自动修复和奖励工具使用轨迹，提升大型语言模型在工具集成推理中的性能。

ToolWeaver: Weaving Collaborative Semantics for Scalable Tool Use in Large Language Models

ToolWeaver: 为大语言模型中的可扩展工具使用编织协作语义

Bowen Fang, Wen Ye, Yunyue Su, Jinghao Zhang, Qiang Liu, Yesheng Liu, Xin Sun, Shu Wu, Jiabing Yang, Baole Wei, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（模式识别新实验室（NLPR），自动化研究所，中国科学院（CASIA）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ToolWeaver通过编码工具为层次序列，解决大语言模型中工具使用中的语义和可扩展性问题，提升工具协作学习的效率与效果。

Comments 10pages, 12 figures, Accepted to ICLR 2026

I-MCTS: Enhancing Agentic AutoML via Introspective Monte Carlo Tree Search

I-MCTS：通过反思蒙特卡洛树搜索增强代理自动机器学习

Zujie Liang, Feng Wei, Wujiang Xu, Lin Chen, Yuxi Qian, Xinhui Wu

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 I-MCTS通过反思蒙特卡洛树搜索提升代理AutoML性能，实现4%的绝对性能提升。

Comments EACL 2026 Findings

Thought of Search: Planning with Language Models Through The Lens of Efficiency

思考搜索：通过效率的视角进行语言模型规划

Michael Katz, Harsha Kokel, Kavitha Srinivas, Shirin Sohrabi

机构 * David S. Hippocampus Department of Computer Science（戴维·S·海马科斯学院计算机科学系） ； Cranberry-Lemon University（Cranberry-Lemon大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种高效且保持正确性和完备性的LLM规划方法，通过解决四个代表性搜索问题展示其有效性，并呼吁研究社区关注效率与正确性的平衡。

Comments Accepted at NeurIPS 2024, https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2024/hash/fa080fe0f218871faec1d8ba20e491d5-Abstract-Conference.html

Agentic LLMs as Powerful Deanonymizers: Re-identification of Participants in the Anthropic Interviewer Dataset

代理大语言模型作为强大的去名化工具：在Anthropic面试者数据集中重新识别参与者

Tianshi Li

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学凯里计算机科学学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了代理大语言模型如何通过网络搜索和交叉验证实现对Anthropic面试者数据集中的参与者重新识别，展示了低技术门槛的攻击方法及潜在影响。

Comments 4 pages

AI-SearchPlanner: Modular Agentic Search via Pareto-Optimal Multi-Objective Reinforcement Learning

AI-SearchPlanner: 通过帕累托最优多目标强化学习实现模块化代理搜索

Lang Mei, Zhihan Yang, Xiaohan Yu, Huanyao Zhang, Chong Chen

机构 * Huawei Cloud BU, China（华为云业务部，中国） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AI-SearchPlanner通过帕累托最优多目标强化学习提升冻结QA模型的搜索规划性能，实现模块化代理搜索。

Evaluating Small Language Models for Agentic On-Farm Decision Support Systems

评估小型语言模型用于农场代理决策支持系统

Enhong Liu, Haiyu Yang, Miel Hostens

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了小型语言模型在乳牛养殖决策支持系统中的可行性，开发了集成多个代理的 AI 系统，并展示了 Qwen-4B 在多数任务中的优异表现。

Multimodal Oncology Agent for IDH1 Mutation Prediction in Low-Grade Glioma

多模态肿瘤代理用于低级别胶质瘤IDH1突变预测

Hafsa Akebli, Adam Shephard, Vincenzo Della Mea, Nasir Rajpoot

机构 * Department of Mathematics, Computer Science and Physics, University of Udine（乌迪大学数学、计算机科学与物理系） ； Tissue Image Analytics Centre, Department of Computer Science, University of Warwick（沃里克大学计算机科学系组织图像分析中心） ； Histofy Ltd（Histofy有限公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出多模态肿瘤代理，结合组织学工具和外部生物医学资源，实现低级别胶质瘤IDH1突变的高精度预测。

Comments 4 pages, 2 figures

Prism: A Minimal Compositional Metalanguage for Specifying Agent Behavior

Prism：一种最小的组合金属言用于指定代理行为

Franck Binard, Vanja Kljajevic

机构 * Deloitte AI（德勤人工智能） ； University of Oslo（奥斯陆大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Prism通过组合性金属言为代理行为提供最小化规格，结合领域特定词汇与工具，实现可检查和可执行的策略定义。

FunReason: Enhancing Large Language Models' Function Calling via Self-Refinement Multiscale Loss and Automated Data Refinement

FunReason: 通过自精炼多尺度损失和自动化数据精炼增强大语言模型的功能调用

Bingguang Hao, ZengZhuang Xu, Maolin Wang, Yuntao Wen, Yicheng Chen, Cunyin Peng, Long Chen, Dong Wang, Xiangyu Zhao, Jinjie Gu, Chenyi Zhuang, Ji Zhang

机构 * AWorld Team, Inclusion AI（AWorld Team，Inclusion AI） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 FunReason通过自精炼多尺度损失和自动化数据精炼方法，提升大语言模型的功能调用能力，实现性能接近GPT-4o并缓解微调中的灾难性遗忘。

T^2Agent A Tool-augmented Multimodal Misinformation Detection Agent with Monte Carlo Tree Search

Xing Cui, Yueying Zou, Zekun Li, Peipei Li, Xinyuan Xu, Xuannan Liu, Huaibo Huang

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

Comments accepted by AAAI 2026 (Oral)

Sybil-Resistant Service Discovery for Agent Economies

David Shi, Kevin Joo

机构 * Operator Labs 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

Comments 5 pages