AI Agent

Self-EmoQ: Plutchik-Guided Value-based Planning to Drive Streaming Emotional TTS

Self-EmoQ: 基于Plutchik引导的价值规划驱动流式情感TTS

Yue Zhao, Hongyan Li, Yong Chen, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（地平线人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种情感规划框架，通过强化学习训练LLM模块，在文本生成前确定情感，以驱动流式TTS，结合Plutchik情感理论进行混合奖励，实验表明在情感确定和响应质量上优于基线。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

FF-JEPA: Long-Horizon Planning in World Models with Latent Planners

FF-JEPA：基于潜在规划器的世界模型中的长时域规划

Sergi Masip, Jonathan Swinnen, Yutong Hu, Renaud Detry, Tinne Tuytelaars

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

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

AI总结 提出FF-JEPA层次化方法，通过引入无动作潜在规划器预测子目标，将复杂轨迹分解为短期优化问题，解决长时域规划中计算昂贵和需要目标图像的问题。

Towards End to End Motion Planning and Execution for Autonomous Underwater Vehicles Using Reinforcement Learning

面向自主水下机器人的端到端运动规划与执行：基于强化学习的方法

Elisei Shafer, Oren Gal

机构 * University of Haifa（海法大学） 纠错

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

AI总结 提出分层强化学习架构，将原始传感器数据直接映射为推进器指令，实现AUV端到端运动规划与执行，在HoloOcean仿真中轨迹长度接近RRT*基线（误差4%-6%），并具备鲁棒性。

Neuro-Symbolic Learning for Long-Horizon Task Planning Under Complex Logical Constraints

复杂逻辑约束下长时域任务规划的神经符号学习

Qiwei Du, Zitong Zhan, Shaoshu Su, Bowen Li, Yi Du, Zhipeng Zhao, Taimeng Fu, Sebastian Scherer, Jiaoyang Li, Chen Wang

机构 * Spatial AI & Robotics (SAIR) Lab, University at Buffalo, NY 14260（空间人工智能与机器人实验室，布法罗大学，纽约州，14260） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University, PA 15213（机器人研究所，卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州，15213） 纠错

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

AI总结 提出基于命令学习的双层优化框架，通过神经评分器剪枝无关对象，并引入3R策略（修复、重启、回滚）稳定下层规划，在三个基准上实现失败率降低80.04%、规划时间减少57.14%。

Lane Change Trajectory Planning for Personalized Driving Comfort and Mobility Efficiency

车道变更轨迹规划：个性化驾驶舒适性与移动效率

Haoxuan Dong, Dongjun Li, Ziyou Song

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Computer Science（计算机科学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经网络驱动的轨迹规划器，结合三阶多项式轨迹生成与学习模块，通过双头共享骨干和基于误差胜者逻辑回归的统计门控机制，实现个性化舒适性与移动效率的平衡。

Comments Accepted by the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026), Detroit, MI, United States, June 22_25, 2026

You Don't Need To Stay in The Loop: An Agentic Robotics Loop for Robot-Policy Improvement

你无需停留在循环中：用于机器人策略改进的智能体机器人循环

Hang Yu

专题命中 规划决策 ：agentic(title,comments)；agent(abstract)

AI总结 该研究将编码智能体的软件循环架构迁移至机器人策略改进领域，提出AgenticRobotics控制平面，解决机器人工具易失效问题，实现错误提升控制等性能提升。

Comments Agentic Robotics Preview Version

Human-Simulation Interaction: From Prediction to Exploration in LLM Agent Simulations for Policy

人机模拟交互：面向政策的大语言模型智能体模拟中从预测到探索

Huanxing Chen

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究针对政策领域大语言模型智能体模拟的人机交互问题，提出需将当前问答式交互转为支持探索的人机模拟交互，以解决模型准确率无法弥补的信任赤字。

Comments 4 pages. Position paper accepted to PoliSim@CHI 2026: LLM Agent Simulation for Policy, a workshop at CHI 2026 (CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)

Inference-Time Agentic Decision Rules Beat Longer Evolving Search for Multi-Image Medical Reasoning

推理时代理决策规则在多图像医学推理任务中优于更长的进化搜索

Site Li, Jianyi Hao, Xiaofeng Liu

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本研究对比5种推理时代理策略，发现多图像医学推理中，顺序投票决策规则比扩展进化搜索预算的影响更大，其最终测试准确率显著优于基线及复杂变体。

Comments Presented at the CVPR 2026 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

Latent On-Policy Self-Distillation

隐式在线策略自蒸馏

Guibin Zhang, Jiayang Lyu, Ran Sun, Xinlei Yu, Haoyu Zhao, Qibing Ren, Shuicheng Yan

机构 * 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 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究提出隐式在线策略自蒸馏（LOPD），将教师的特权上下文改为端到端可学习，在智能体工具使用和代码生成任务上，以远低于对比方法的rollout预算实现了更优性能。

LoongReflect: Boosting Long-Horizon Reflection in Search Agents via Global Perspective Distillation

LoongReflect：通过全局视角蒸馏提升搜索智能体的长程反思能力

Zhixin Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Weixuan Xu, Guohong Qiu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 LoongReflect是将反思表述为记忆控制策略的训练框架，通过双信号通道结合全局视角蒸馏与结果导向GRPO优化，在多跳检索增强生成和数学推理任务上提升了搜索智能体的长程反思能力。

Comments 15 pages, 8 figures

DSAgentBench: Can Agents Automate End-to-End Data-Science Workflows in Real Computer Environments?

DSAgentBench：智能体能否在真实计算机环境中自动化端到端数据科学工作流？

Mizanur Rahman, Mohammed Saidul Islam, Ridwan Mahbub, Md Tahmid Rahman Laskar, Shafiq Joty, Enamul Hoque Prince

机构 * York University（约克大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 DSAgentBench是首个评估智能体在真实计算机环境中自动化完整数据科学工作流的基准，含275项任务，实验显示现有智能体与实际需求存在显著能力差距。

SciDataSailor: Deep Scientific Data Exploring

SciDataSailor：深度科学数据探索

Jiyong Rao, Yicheng Qiu, Chi Zhang, Chunfeng Song, Runkai Zhao

专题命中 规划决策 ：tool use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究针对科学数据仓库交互难题，提出SciDataSailor框架，以带特定机制的MCTS实现轨迹合成，构建了微调模型与含千余任务的评估基准，推动LLM智能体的科学数据探索能力。

Comments 63 pages, 10 figures

Agents in the Wild: Where Research Meets Deployment

野外的智能体：研究与部署的交汇点

Grace Hui Yang, Pranav N. Venkit, Hooman Sedghamiz, Enrico Santus, Victor Dibia, Ioana Baldini

机构 * Georgetown University（乔治敦大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； Bayer（拜耳公司） ； Bloomberg（彭博公司） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨基于大语言模型的智能体系统从研究到部署的转变，通过案例研究分析成功设计模式及失败缓解策略，为与会者提供跨行业安全可靠部署的全面视角、设计模式、评估清单和模板。

HAAS Studio: A Tool for Simulating, Benchmarking, and Governing Human-AI Work Allocation

HAAS Studio: 用于模拟、基准测试和管理人-AI工作分配的工具

Vicente Pelechano

机构 * Valencian Research Institute for Artificial Intelligence（巴伦西亚人工智能研究 institute） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract,abstract_cn)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出HAAS Studio，一个用于策略感知的自适应人-AI任务分配的模拟与决策支持工具，结合认知表示、协作光谱、多臂老虎机算法和基于契约的治理，支持多领域部署决策。

Beyond Reward Engineering: A Data Recipe for Long-Context Reinforcement Learning

超越奖励工程：长上下文强化学习的数据配方

Xiaoyue Xu, Sikui Zhang, Xiaorong Wang, Xu Han, Chaojun Xiao

机构 * OpenBMB ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出一种简单有效的数据配方，结合最小化基于结果的GRPO设置，显著提升大语言模型的长上下文推理能力，在多个基准和智能体任务上取得平均+3.2至+7.2点的提升。

Comments 15 pages, 6 figures, 12 tables

Open-SWE-Traces: Advancing Dual-Mode Multilingual Distillation for Software Engineering Agents

Open-SWE-Traces：推进软件工程智能体的双模式多语言蒸馏

Wasi Uddin Ahmad, Nikolai Ludwig, Somshubra Majumdar, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract,abstract_cn)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 为解决软件工程智能体训练数据稀缺问题，构建包含20万条轨迹、覆盖9种编程语言的数据集，采用混合推理合成方法，微调Qwen3-30B-A3B系列模型，在SWE-bench基准上取得领先性能。

Comments Work in progress

Mind the Gap: Can Frontier LLMs Pass a Standardized Office Proficiency Exam?

注意差距：前沿大语言模型能否通过标准化办公能力考试？

Tengchao Lv, Dongdong Zhang, Jiayu Ding, Yilin Jia, Yuzhong Zhao, Yupan Huang, Wenshan Wu, Xiangyang Zhou, Shaohan Huang, Nan Yang, Li Dong, Lei Cui, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 基于中国计算机等级考试（NCRE）的200个综合操作任务，评估7个前沿LLM在Word、Excel和PowerPoint自动化中的表现，发现单轮模型最高得分率36.6%，带执行反馈的智能体系统达68.8%，仍低于95.5%的社区参考分，表明可靠细粒度办公自动化仍是重大挑战。

Comments 21 pages, 5 figures

Planning a Shared Modular Fixture Layout Across Robotic Disassembly Stages

面向机器人拆卸阶段的共享模块化夹具布局规划

Haohui Pan, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（日本国立先进工业科学技术研究所（AIST）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对机器人拆卸中支撑布局需适配阶段变化的问题，提出基于去噪扩散概率模型与贝叶斯优化的模块化真空夹具系统，实现螺丝刀、剃须刀拆卸的共享布局，稳定裕度达66.9%和81.6%，验证了方案的可行性与稳定性。

Comments 15 pages, 9 figures. Submitted to IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE)

Anytime Global Tensor Motion Planning

anytime 全局张量运动规划

Sai Coumar, An T. Le, Zachary Kingston

机构 * Purdue University（普渡大学） ； VinUniversity（范安大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究泛化全局张量运动规划（GTMP），提出两种 anytime 策略，证明其同伦类覆盖与概率特性，在操作任务和二维导航基准上表现良好。

Comments 8 pages, 5 figures. Code: https://github.com/commalab/anytime_gtmp.git

Reassembling Distributed Risk: Trajectory-Conditioned Action Generation for Multi-Turn Agent Safety

重构分布式风险：面向多轮智能体安全的轨迹条件动作生成

Yanbo Dai, Zhenlan Ji, Zongjie Li, Shuai Wang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对多轮分解攻击下使用工具的LLM智能体的安全风险，提出生成时防御方法ReDiR，通过轨迹级安全条件整合跨轮安全信息，将攻击成功率降至8%以下，可迁移且开销低。

Trust-Aware Sequential Decision Making and Rollout Planning for Resilient Multi-Robot Systems

面向弹性多机器人系统的信任感知序贯决策与滚动规划

Roee M. Francos, Daniel Garces, Orhan Eren Akgün, Nathaniel D. Bastian, Stephanie Gil

机构 * School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） ； Whiting School of Engineering at the Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学惠廷工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多机器人系统中智能体被入侵导致规划与执行不匹配的问题，提出信任感知监测器结合分层二分匹配策略，实现对定位欺骗的检测与弹性路由，恢复滚动规划的成本优势。

Comments 20 pages, 17 figures

GPU-Accelerated Quantum Annealing-Inspired UAV Path Planning for Smart Agriculture

GPU加速的量子退火启发式无人机路径规划在智慧农业中的应用

Maho Hirahara, Aohan Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出GPU并行伊辛求解器框架，将智慧农业无人机路径规划问题转化为QUBO模型，仿真显示其性能优于遗传算法和模拟退火，可作为大规模智慧农业的稳健实时解决方案。

Comments 6 pages, 3 figures, conference

Interpretable physics-informed retrieval-augmented generation language model for end-to-end inorganic crystal synthesis planning

用于端到端无机晶体合成规划的可解释物理信息增强检索生成语言模型

Wei-Jian Jiang, Ye-Nan Sha, Hui Guo, Jie Chen, Yu-Cai Liang, Ke Zhou, Qi-Long Gao, Dong-Lin Han, Xin-Gao Gong, Wan-Jian Yin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究开发可解释PIRAG-LM模型，构建含13820种晶体的SSKB，合成方法预测准确率达91.4%，指导合成5种新化合物，为材料发现与实验搭建桥梁。

LeFlow: Generative Latent Flow Planning for World Models

LeFlow：面向世界模型的生成式潜在流规划

Hsiang-Wei Huang, Jianxu Shangguan, Junbin Lu, Jenq-Neng Hwang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出LeFlow，它从世界模型学习可复用潜在轨迹先验，将规划转为条件潜在轨迹生成，在四个目标条件像素控制基准中提升规划成功率并大幅减少规划时间。

VIP: Variation-based Iterative-learning Planning for Robotic Navigation

VIP：面向机器人导航的基于变分的迭代学习规划

Shuli Lv, Pengda Mao, Chen Min, Li Hong, Runxiao Liu, Shuai Wang, Quan Quan

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天目山实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对机器人导航规划的计算成本问题，提出VIP框架，通过变分迭代学习优化规划命令，在单/多机器人场景中高效生成并改进运动规划，兼具有效性与可扩展性。

Coverage Planning for Robotic Tooth Preparation in Densely Constrained Environments

密集受限环境下机器人牙齿预备的覆盖规划

Yunwen Li, Chen Chen, Xiangjie Yan, Chang Shu, Jianxia Hou, Shiji Song, Xiang Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Tsingscribe Medical Ltd.（清scribe医疗有限公司） ； Peking University School and Hospital of Stomatology（北京大学口腔医学院） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种用于自主全冠牙齿预备的机器人系统，通过感知解剖结构的刀具路径规划算法和面向间隙的末端执行器偏航角分配策略，实现精准牙面铣削，平均几何偏差0.117mm，经仿真和头模实验验证其可行性与有效性。

NeurRAFT: Robot Motion Planning via Anchor-Level Flow Matching with Clearance-Aware Preference Tuning

NeurRAFT：基于锚点级流匹配与避障距离感知偏好调优的机器人运动规划

Sibo Tian, Chang Liu, Minghui Zheng, Xiao Liang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 NeurRAFT是基于锚点级流匹配与避障距离感知偏好调优的生成式机器人运动规划框架，可显著提升杂乱环境下的无碰撞规划性能，且能零样本迁移至Franka机器人。

Trusted Polytopic Action Sets for Fast Planning in Underactuated Systems

欠驱动系统快速规划的可信多面体动作集

Akshay Jaitly, Siavash Farzan

机构 * Onyx Robotics（奥尼克斯机器人公司） ； California Polytechnic State University（加州理工州立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文针对欠驱动系统快速规划问题，提出可信多面体动作集方法，结合非线性保真与凸复用，规划效率与精度显著优于基线算法。

Comments Accepted for publication in IEEE Control Systems Letters (L-CSS); to be presented at the 2026 IEEE Conference on Decision and Control. Code available at https://github.com/akshay5312/paamp_underactuated

Journal ref IEEE Control Systems Letters, vol. 10, pp. 2173-2178, 2026

Agents of ViTAL: Ethics Missions -- A Narrative-Centered Learning Environment with a Co-Designed Conversational Agent for Middle School AI Ethics

ViTAL智能体：伦理任务——面向中学生AI伦理的以叙事为中心的学习环境与协同设计的对话智能体

Sarah Burriss, Jinzhi Zhou, Namrata Srivastava, Justin Phillips, Courtney Barron, Kara Cassell, Albert Na, Megan Humburg, Tom Hu, Benjamin Yang, Corey Brady, Ole Molvig

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本研究开发了一款面向中学生的AI伦理学习环境，嵌入协同设计的对话智能体EthicsBot，经初步课堂验证可提升学生参与度与伦理推理能力。

Comments Accepted and presented at AIED 2026 Interactive Events (IE) Track

Coupling-Aware Sales and Operations Planning with Forced Co-Production in Polymer Production Plants

聚合物生产工厂中考虑强制联产品的耦合感知销售与运营规划

Mansur Arief, Yan Pratama Akhra, Bilal Ahmadi, Pradipta Apsarini, Iwan Vanany

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对聚合物工厂耦合特性破坏传统S&OP指标的问题，提出AGPPC框架及相关模型，经实际数据验证可显著提升营业利润。