AI Agent

Models as Tools: An Agentic Coordination Framework for Unified Multimodal Visual Tracking

模型作为工具：用于统一多模态视觉跟踪的智能体协调框架

Wenrui Cai, Yuzhe Li, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对现有视觉跟踪方法的瓶颈，提出ACTrack智能体协调框架，整合异构模型工具的互补优势，仅用30%可训练参数便在多类基准上实现性能超越。

Comments 21 pages, 15 Tables, 7 Figures

Rethinking Logic Optimization Operators: Theory-Derived Operator Compression via Agentic Source Analysis

重新思考逻辑优化运算符：通过智能源分析实现理论驱动的运算符压缩

Keren Zhu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究逻辑优化运算符，利用智能源分析制定运算符关系实现理论驱动的运算符压缩，形成TACO，实验表明其在减少运行时、节点数和层级等方面表现出色，TACO - max在特定输入行上有较好的NDP几何平均比率。

Comments 23 pages, 4 figures. Code and data: https://github.com/CODA-Team/TACO

CIR at iKAT SCAI 2026: Exploring Clarification Need Prediction in Agentic Conversational Search

CIR 在 iKAT SCAI 2026 中的研究：探索智能对话搜索中的澄清需求预测

Nolwenn Bernard, Jüri Keller, Philipp Schaer

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 科隆信息检索小组参与 iKAT SCAI 2026 共享任务，运用配备多种工具的智能对话搜索系统及两种神经澄清需求预测模型进行实验，探索智能对话搜索中的澄清需求预测。

OmniReasoner: Thinking with Long Audio-Video via Native Tool Use

OmniReasoner：通过原生工具使用进行长音频-视频推理

Yu Chen, Caorui Li, Ziyu Xiong, Yidong Wang, Mingqi Gao, Shuman Liu, Biao Liu, Chunfeng Yang, Anxiang Zeng, Haibo Zhang, Chaofan Chen

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；tool-use(abstract)

AI总结 针对长音频-视频推理难题，OmniReasoner提出工具使用后训练框架，通过监督微调与强化学习让全模态语言模型学会调用放大工具，利用TimeAnchor保持时间参数一致性，借助时间增强数据引擎实现可训练，提升了答案准确性与时间定位能力。

STITCHER: Constrained Trajectory Planning in Complex Environments with Real-Time Motion Primitive Search

STITCHER：通过实时运动原语搜索在复杂环境中进行约束轨迹规划

Helene J. Levy, Brett T. Lopez

机构 * VECTR Laboratory, University of California, Los Angeles（VECTR实验室，加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对自主高速穿越复杂环境的轨迹规划问题，提出无优化规划框架STITCHER，通过拼接短轨迹段和图搜索实时计算轨迹，经模拟与硬件测试验证其性能优越，能满足多种约束并高速实时规划。

Choice at Finite Capacity: The Bounded Agent as an Information Channel and the Recovery of Walrasian Demand

有限容量下的选择：作为信息通道的有限理性主体与瓦尔拉斯需求的恢复

Avishek Bhandari

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究将购物者建模为有限信息通道，其选择是概率分布。核心方法是分析购物者需求对价格变化的反应模式，主要贡献是揭示其反应模式的对称性及需求受预算和压缩影响，而非理性，还涵盖了有限容量策略的人工主体并给出两商品二次型消费者的封闭形式解。

Comments 27 pages, Keywords: bounded rationality, rational inattention, rate distortion, discrete choice, demand theory, Slutsky equation, information theory

How Agentic Is Agentic Commerce? A Population-Scale Measurement of x402 Adoption and Authenticity

代理式商业的代理程度如何？x402采用情况与真实性的大规模测量

Shengchen Ling, Yajin Zhou, Lei Wu, Cong Wang

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

AI总结 研究x402协议在商业中的代理程度，通过链上事件识别结算并确定真正付款人，对Base上的x402进行大规模测量，发现诸多问题，指出结算数量衡量的是可制造性而非采用情况。

To Answer or to Abstain: Mitigating Search-Agent Hallucinations via Abstention-Aware Reinforcement Learning

回答还是弃权：通过弃权感知强化学习减轻搜索代理幻觉

Fengji Zhang, Tianyu Fan, Yuxiang Zheng, Xinyao Niu, Chengen Huang, Jacky Keung, Bei Chen

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

AI总结 研究针对大语言模型训练范式易加剧搜索代理幻觉的问题，提出弃权感知强化学习（AWA-RL），利用模型能力动态塑造弃权奖励，并引入RA-F1指标，实验表明该方法有效提升了搜索代理的性能和可靠性。

Towards Reliable Aerial Ground Vehicle Collaboration: An Integrated Planning and Autonomy Framework for Field Deployment

迈向可靠的空地车辆协作：用于实地部署的集成规划与自主框架

Md Safwan Mondal, Luca Russo, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对无人机长时间任务飞行续航受限问题，提出集成规划与自主框架。通过深度强化学习规划器解决协同路由问题，引入标准化API弥合规划与执行差距，还有轻量级重新规划器，经实验验证系统在动态任务中有强大协同导航和适应性。

Safety Degradation in AI Agents

人工智能代理中的安全退化

Cheng Yu, Benedikt Stroebl, Diyi Yang, Orestis Papakyriakopoulos

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)

AI总结 研究人工智能代理安全问题，通过对审查和未审查的语言模型及人工智能代理广泛基准测试，发现随着检索访问扩展，模型出现安全退化现象，基于对齐语言模型构建的支持检索的代理更不安全，强调需缓解策略确保其公平性和可靠性。

Integrated Graph Search and Model Predictive Control for Smooth and Efficient Path Planning in Autonomous Vehicles

用于自动驾驶车辆平滑高效路径规划的集成图搜索与模型预测控制

Duc-Tien Bui, Ngoc Thinh Nguyen, Hung Duy Nguyen, Dong Bi, Tomislav Mihalj, Arno Eichberger

机构 * Institute of Automotive Engineering, Graz University of Technology（格拉茨工业大学汽车工程研究所） ； Drone Engineering, University of Applied Science Kufstein Tirol（库夫施泰因蒂罗尔应用科学大学无人机工程系） ； Automation and Control Institute (ACIN), Vienna University of Technology（维也纳工业大学自动化与控制研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种顺序路径规划框架，利用图搜索得到的粗糙路径指导基于模型预测控制的路径细化，在多个超车场景评估算法，相比之前方法能降低横向加速度等，还减少计算成本。

Comments 12th 2026 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT 2026)

Journal ref 13th 2026 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT 2026), Bari, Italy, 2026, pp. 1757-1762

A Cost-Aware, Paired Protocol for Auditing Dynamic Tool Synthesis in Agentic Video Question Answering

一种成本感知的配对协议，用于审计智能视频问答中的动态工具合成

Aseel Mohamed, Rama AlHamidi, Mohamed Rayan Barhdadi, Rasul Khanbayov, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出成本感知的配对协议，联合评估准确性与成本，揭示动态工具合成在视频问答中的效率与代价。

LeWRON: Agentic Analysis of Electroweak Phase Transitions

LeWRON：电弱相变的智能体分析

Isaac R. Wang

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出LeWRON框架，通过智能体编排从拉格朗日量到引力波谱的完整电弱相变分析流程，支持复现和探索模式，并开源代码。

SpecGen: Accelerating Agentic Kernel Optimization with Speculative Generation

SpecGen: 利用推测生成加速智能体内核优化

Jihu Guo, Sitian Lu, Tenghui Ma, Wei Gao, Zhisheng Ye, Xingcheng Zhang, Dahua Lin

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对智能体内核优化中生成延迟长、反馈不足和资源利用率低的问题，提出SpecGen系统，通过推测生成在推理过程中提前产生候选内核，并行验证剖析，动态调整资源，并利用远程KV缓存减少前缀重计算，显著降低端到端时间并提升内核加速比。

Sequential Search with Planning

带有规划的序贯搜索

Ruhi Sonal, Saptarshi Mukherjee, Abhinaba Lahiri, Aniruddha Ghosh

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文通过有序潘多拉盒子模型研究新产品开发或资源勘探中的序贯搜索，引入规划成本，证明存在与已支付范围相关的保留值，并分析保证效应、已支付范围效应和剩余阶段效应对最优策略的影响。

Deterministic access to global viral sequence data enables robust agentic scientific discovery

确定性访问全球病毒序列数据实现稳健的自主科学发现

Ferdous Nasri, Sarah Gurev, Patrick Varilly, Krithik Ramesh, Nuala A. O'Leary, Jonah Cool, Bernhard Y. Renard, Pardis C. Sabeti, Laura Luebbert

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对基于大语言模型的科学代理在病毒数据检索中的高错误率问题，提出确定性查询框架gget virus，通过形式化NCBI Virus过滤流程、元数据约束和结构化记录检索，将检索准确率提升至90%以上，并减少98%数据传输。

RedEdit: Agentic Red-Teaming of Image Safety Classifiers via MCTS-Guided Photo-Editing

RedEdit: 基于MCTS引导的照片编辑的图像安全分类器智能红队测试

Weilin Lin, Ziqi Lin, Zhenxing Zhou, Jianze Li, Tong Zhang, Hui Xiong, Li Liu

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 提出RedEdit，一种基于视觉语言模型提议和蒙特卡洛树搜索规划的黑盒红队代理，通过组合编辑工具序列使不安全图像逃避检测，平均不到两次编辑即可使76.2%的不安全图像绕过分类器，同时保留93.0%的恶意语义。

Reinforcement Learning-Enabled Agent for Transmitter Optimization in Digital-Analog Radio-over-Fiber Fronthaul

强化学习驱动的数字-模拟光载射频前传发射机优化智能体

Junhao Zhao, Huayuan Qin, Ouhan Huang, Zhongya Li, Chengxi Wang, Boyu Dong, Liangtao Chen, Xuyu Deng, An Yan, Penghao Luo, Renle Zheng, Yongzhu Hu, Aolong Sun, Yinjun Liu, Sizhe Xing, Nan Chi, Junwen Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对数字-模拟光载射频前传中多个耦合参数难以优化的问题，提出一种基于强化学习的智能体架构，通过端到端信噪比反馈自主学习最优发射机参数，实验证明其能稳定提升信噪比并支持高阶调制格式。

Synthesize and Reward -- Reinforcement Learning for Multi-Step Tool Use in Live Environments

合成与奖励——面向实时环境中多步骤工具使用的强化学习

Ibrahim Abdelaziz, Asim Munawar, Kinjal Basu, Maxwell Crouse, Chulaka Gunasekara, Suneet Katrekar, Pavan Kapanipathi

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 提出PROVE框架，通过20个有状态MCP服务器、自动化数据合成流水线和多组件程序化奖励，解决多步骤工具调用中的环境构建、查询生成和奖励设计问题，在BFCL Multi-Turn、tau2-bench和T-Eval上分别提升最多+10.2、+6.8和+6.5分。

AMBER: A Columnar Architecture for High-Performance Agent-Based Modeling in Python

AMBER：一种用于Python中高性能基于代理建模的列式架构

Anh-Duy Pham

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出AMBER，一种基于列式存储的Python框架，通过紧凑的视图API暴露种群操作，以减少解释器开销，从而提高交互式建模、校准和参数扫描的性能。

Towards Camera-Robust 3D Localization: Equation-Anchored Tool-Use for MLLMs

面向相机鲁棒的3D定位：基于方程的工具使用用于MLLMs

Xueying Jiang, Wenhao Li, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团大模型研究院） ； HuPan Lab（虎派实验室） ； Alibaba Group（阿里集团） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于方程的工具使用框架，通过将空间工具作为公式变量重新利用，以解决多模态大语言模型（MLLMs）中3D定位的相机固有模糊问题，从而在3D物体检测和3D视觉定位任务中取得了显著提升。

Multi-objective Bayesian inference in an agent-based model of zebrafish patterns via topological data analysis

基于拓扑数据分析的多目标贝叶斯推断：一种鱼鳞图案的基于代理的模型

Yue Liu, Alexandria Volkening

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合拓扑技术和贝叶斯计算的多目标方法，用于推断详细模型的参数，通过推断鱼鳞图案的基于代理的模型，在多个案例研究中实现了实用的可识别性，并通过引入扩展的先验分布将参数推断重新表述为规则推断，以寻找与数据一致的替代简单模型。

Comments 28 pages, 12 figures

From AI-Generated Content to Agentic Action: Security and Safety Threats in Generative AI

从AI生成内容到代理行为：生成式AI中的安全与安全威胁

Zelin Zhang, Qi Li, Jie Cao, Lingshuang Liu, Jianbing Ni

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究探讨生成式AI从内容生成转向执行操作带来的安全与安全威胁，分析攻击者需求、系统自主性及潜在危害的变化，并评估检测、水印、对齐等技术对策，指出当前治理机制无法提供必要的协调。

Comments Accepted by Journal of Information and Intelligence (JII)

MemSearch-o1: Empowering Large Language Models with Reasoning-Aligned Memory Growth in Agentic Search

MemSearch-o1：通过基于推理的内存增长增强大语言模型的代理搜索

Sheng Zhang, Junyi Li, Yingyi Zhang, Pengyue Jia, Yichao Wang, Xiaowei Qian, Wenlin Zhang, Maolin Wang, Yong Liu, Xiangyu Zhao

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 MemSearch-o1通过基于推理的内存增长和回溯机制，解决代理搜索中的内存稀释问题，提升大语言模型的推理能力。

Five Attacks on x402 Agentic Payment Protocol

对x402代理支付协议的五种攻击

Zelin Li, Qin Wang, Zhipeng Wang

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；workflow(abstract)

AI总结 本文分析x402协议，发现其在设计和实现中存在漏洞，提出五种攻击揭示授权、绑定、重放保护及Web层处理中的弱点，通过测试环境和审计验证攻击可行性，并提出缓解措施。

Comments 17 pages, 7 figures. Preprint

Toward a Principled Framework for Agent Safety Measurement

迈向代理安全测量的原理性框架

Shuyi Lin, Anshuman Suri, Alina Oprea, Cheng Tan

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于搜索而非采样的原理性框架，用于评估代理安全，通过BOA框架在预算内搜索轨迹空间，发现贪心和采样方法遗漏的不安全轨迹。

AdaTooler-V: Adaptive Tool-Use for Images and Videos

AdaTooler-V：面向图像和视频的自适应工具使用

Chaoyang Wang, Kaituo Feng, Dongyang Chen, Zhongyu Wang, Zhixun Li, Sicheng Gao, Meng Meng, Xu Zhou, Manyuan Zhang, Yuzhang Shang, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（香港中文大学MML实验室） ； THU（清华大学） ； SJTU（上海交通大学） ； DB Group, CUHK（香港中文大学DB小组） ； UCF（佛罗里达大学） ； Sangfor（Sangfor公司） ； JMU（约翰·霍普金斯大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)

AI总结 本文提出AdaTooler-V，通过自适应工具使用提升多模态大语言模型的视觉推理能力，通过强化学习算法和定制数据集优化工具调用策略，实验证明其在多种视觉任务中表现优异。

Comments ACL 2026 Findings, Project page: https://github.com/CYWang735/AdaTooler-V

Zero-to-CAD: Agentic Synthesis of Interpretable CAD Programs at Million-Scale Without Real Data

从零到CAD：在百万级规模上无需真实数据合成可解释的CAD程序

Mohammadmehdi Ataei, Farzaneh Askari, Kamal Rahimi Malekshan, Pradeep Kumar Jayaraman

机构 * Autodesk Research（Autodesk研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文提出Zero-to-CAD框架，通过代理搜索方法生成可执行的CAD构造序列，实现百万级可解释CAD程序的合成，并展示了其在多视图图像重建中的应用效果。

ProMMSearchAgent: A Generalizable Multimodal Search Agent Trained with Process-Oriented Rewards

ProMMSearchAgent：一种通过过程导向奖励训练的通用多模态搜索代理

Wentao Yan, Shengqin Wang, Huichi Zhou, Yihang Chen, Kun Shao, Yuan Xie, Zhizhong Zhang

机构 * East China Normal University（东中国师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出ProMMSearchAgent，通过过程导向奖励解决多模态代理在知识密集型视觉推理中的训练难题，实现零样本迁移至Google搜索API。

Sutradhara: An Intelligent Orchestrator-Engine Co-design for Tool-based Agentic Inference

Sutradhara: 一种智能编排-引擎协同设计用于基于工具的代理推理

Anish Biswas, Kanishk Goel, Srivarshinee S, Jayashree Mohan, Alind Khare, Anjaly Parayil, Ramachandran Ramjee, Chetan Bansal

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 Sutradhara通过整合编排与LLM服务，优化工具执行与LLM预填充的重叠，提升代理推理系统的吞吐量与延迟平衡，减少端到端延迟。