AI Agent

Traj-CoA: Patient Trajectory Modeling via Chain-of-Agents for Lung Cancer Risk Prediction

Traj-CoA：通过链式代理进行患者轨迹建模用于肺癌风险预测

Sihang Zeng, Yujuan Fu, Sitong Zhou, Zixuan Yu, Lucas Jing Liu, Jun Wen, Matthew Thompson, Ruth Etzioni, Meliha Yetisgen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Fred Hutch Cancer Center（Fred Hutch癌症中心） ； Harvard University（哈佛大学） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Traj-CoA通过链式代理系统处理电子健康记录数据，减少噪声并保留完整时间线，从而在肺癌风险预测中优于基线方法。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

Useful Memories Become Faulty When Continuously Updated by LLMs

有用的记忆在由LLMs持续更新时会变得错误

Dylan Zhang, Yanshan Lin, Zhengkun Wu, Yihang Sun, Bingxuan Li, Dianqi Li, Hao Peng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现，即使基于有用经验，LLM生成的记忆在持续更新后可能失效，建议将原始事件作为首要证据并明确控制记忆巩固过程。

GenCellAgent: Generalizable, Training-Free Cellular Image Segmentation via Large Language Model Agents

GenCellAgent：基于大语言模型代理的通用、无需训练的细胞图像分割

Xi Yu, Yang Yang, Qun Liu, Yonghua Du, Sean McSweeney, Yuewei Lin

机构 * Artificial Intelligence Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, 11973, NY, US（1 人工智能部门，布鲁赫萨尔国家实验室，乌普顿，11973，纽约，美国） ； National Synchrotron Light Source II, Brookhaven National Laboratory, Upton, 11973, NY, US（2 国家同步辐射光源II，布鲁赫萨尔国家实验室，乌普顿，11973，纽约，美国） ； Biology Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, 11973, NY, US（3 生物学部门，布鲁赫萨尔国家实验室，乌普顿，11973，纽约，美国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GenCellAgent通过规划-执行-评估循环实现无需训练的细胞图像分割，自动分配最佳工具并支持文本引导分割，优于现有方法且减少标注负担。

Comments 43 pages

GameGen-Verifier: Parallel Keypoint-Based Verification for LLM-Generated Games via Runtime State Injection

GameGen-Verifier：通过运行时状态注入实现LLM生成游戏的并行关键点验证

Chaobo Jia, Ruipeng Wan, Ting Sun, Weihao Tan, Borui Wan, Yuxuan Tong, Guangming Sheng, Hong Xu

机构 * CUHK（香港中文大学） ； HUST（华中科技大学） ； Lionrock AI Lab（Lionrock人工智能实验室） ； NTU（国立新加坡大学） ； HKU（香港大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出GameGen-Verifier，通过分解规范为可验证的关键点，实现LLM生成游戏的自动化验证，提升验证准确率并减少运行时间。

Prediction and Empowerment: A Theory of Agency through Bridge Interfaces

预测与赋能：通过桥接接口的代理理论

Richard Csaky

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了在确定性物理或模拟世界中部分可观测性下的代理问题，通过桥接接口模型，证明了预测、压缩和赋能之间的分离关系，并提出了一种设计原则以区分隐藏状态识别、接口细化、任务相关可控性和简单覆盖控制。

Comments This is a working draft: feedback and criticism is most welcome

Symbolic Execution Meets Multi-LLM Orchestration: Detecting Memory Vulnerabilities in Incomplete Rust CVE Snippets

符号执行与多LLM协调：在不完整的Rust CVE代码片段中检测内存漏洞

Zeyad Abdelrazek, Young Lee

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出结合符号执行（KLEE）与四代理多LLM架构，解决不完整代码问题，通过协作合成可编译的KLEE测试用例，检测Rust不安全代码中的内存漏洞，实现90.3%的测试用例编译成功率，检测到1,206个关键错误。

Comments 11 pages, 1 figure, to be published in : Ease 2026 The 6th International Workshop on Software Security Engineering

VimRAG: Navigating Massive Visual Context in Retrieval-Augmented Generation via Multimodal Memory Graph

VimRAG：通过多模态记忆图导航大规模视觉上下文

Qiuchen Wang, Shihang Wang, Yu Zeng, Qiang Zhang, Fanrui Zhang, Zhuoning Guo, Bosi Zhang, Wenxuan Huang, Lin Chen, Zehui Chen, Pengjun Xie, Ruixue Ding

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 VimRAG通过多模态记忆图提升检索增强生成在处理大规模视觉上下文中的能力，采用动态有向无环图结构和图调制视觉记忆编码机制，实现高效的信息检索与推理。

Beyond State Consistency: Behavior Consistency in Text-Based World Models

超越状态一致性：文本基础世界模型中的行为一致性

Youling Huang, Guanqiao Chen, Junchi Yao, Lu Wang, Fangkai Yang, Chao Du, ChenZhuo Zhao, Pu Zhao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出行为一致性训练方法，通过改进世界模型与真实环境的功能一致性，提升长期对齐效果，实验显示在WebShop和TextWorld中表现优异，同时保持单步预测质量。

Comments 20 pages, 2 figures

ReflectCAP: Detailed Image Captioning with Reflective Memory

ReflectCAP: 基于反思记忆的详细图像描述

Kyungmin Min, Minbeom Kim, Kang-il Lee, Seunghyun Yoon, Kyomin Jung

机构 * IPAI, Seoul National University（首尔国立大学IPAI） ； Dept. of ECE, Seoul National University（首尔国立大学电子与计算机工程系） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ReflectCAP通过反思笔记指导生成详细且准确的图像描述，平衡事实性和覆盖性，优于现有方法。

Constraint-Aware Corrective Memory for Language-Based Drug Discovery Agents

基于约束的纠正记忆：用于基于语言的药物发现代理

Maochen Sun, Youzhi Zhang, Gaofeng Meng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CACM框架，通过精确的集合级诊断和简洁的记忆写回机制，提升语言基药物发现代理的可靠性，实验表明其在目标级成功率提升36.4%。

ActionNex: A Virtual Outage Manager for Cloud Computing

ActionNex：云计算中的虚拟故障管理器

Zhenfeng Lin, Haoji Hu, Ming Hao, Xuchao Zhang, Ryan Zhang, Junhao Li, Ze Li, Oleg Kulygin, Chetan Bansal, Hatay Tuna, Murali Chintalapati, Sheila Jiang, Salman Zafar, Angie Anderson

机构 * Microsoft PRIMO（微软PRIMO） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft Azure Core（微软Azure Core） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ActionNex，一个生产级智能系统，通过多模态信号处理和分层记忆子系统，实现故障管理的端到端支持，包括实时更新、知识蒸馏和基于角色和阶段的最优行动推荐，实验表明其在真实Azure故障中达到71.4%的精度和52.8-54.8%的召回率。

From Hallucination to Structure Snowballing: The Alignment Tax of Constrained Decoding in LLM Reflection

从幻觉到结构雪球效应：约束解码在LLM反思中的对齐税

Hongxu Zhou

机构 * Saarland University（萨尔大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了在开放式推理任务中，约束解码通过强制结构反思是否能避免错误传播，发现反而引发结构雪球效应，并揭示了约束解码的对齐税问题。

Springdrift: An Auditable Persistent Runtime for LLM Agents with Case-Based Memory, Normative Safety, and Ambient Self-Perception

Springdrift：一种可审计的持久运行时用于LLM代理，具备基于案例的记忆、规范安全性和环境自我感知

Seamus Brady

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Springdrift通过可审计的执行子系统、基于案例的记忆层和规范安全机制，实现了LLM代理在跨会话任务连续性和环境自我感知方面的突破，展示了无显式指令下的自主诊断能力。

Symbolic-Vector Attention Fusion for Collective Intelligence

符号-向量注意力融合用于集体智能

Hongwei Xu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SVAF机制，通过分解多智能体信号并评估语义字段，实现知识融合与选择性过滤，提升集体智能性能。

Comments 26 pages, 14 tables, 0 figures

Mind Your HEARTBEAT! Claw Background Execution Inherently Enables Silent Memory Pollution

注意你的HEARTBEAT！Claw背景执行本质上使内存污染静默

Yechao Zhang, Shiqian Zhao, Jie Zhang, Gelei Deng, Jiawen Zhang, Xiaogeng Liu, Chaowei Xiao, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局（A*STAR）） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究揭示Claw个人AI代理中因心跳驱动背景执行导致的内存污染漏洞，通过MissClaw实验发现社会可信度驱动行为影响，内存污染可进入长期记忆并影响用户行为。

Comments 26 pages, 6 figures, 7 tables; identifies a vulnerability in the heartbeat mechanism of Claw systems with version-scoped evaluation (pre-fix OpenClaw, February 2026)

Feedback-Coupled Memory Systems: A Dynamical Model for Adaptive Coordination

反馈耦合记忆系统：适应性协调的动力学模型

Stefano Grassi

机构 * Bangkok University（曼谷大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出反馈耦合记忆系统模型，通过闭环交互描述适应性协调机制，证明了系统稳定性、协调不可约简性和双向耦合特性，揭示了协调破裂的预警信号。

Shared Spatial Memory Through Predictive Coding

通过预测编码构建共享空间记忆

Zhengru Fang, Yu Guo, Yuang Zhang, Haonan An, Wenbo Ding, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong Jockey Club STEM Lab of Smart City Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港赛马会STEM智慧城市实验室，计算机科学系，香港城市大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于预测编码的多智能体框架，通过信息瓶颈目标实现协调，利用内部空间编码提升通信效率，展示在Memory-Maze任务中对带宽约束的鲁棒性。

Session Risk Memory (SRM): Temporal Authorization for Deterministic Pre-Execution Safety Gates

会话风险记忆（SRM）：确定性预执行安全门的时序授权

Florin Adrian Chitan

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； ILION Project（ILION项目） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SRM，一种轻量确定性模块，通过轨迹级授权扩展无状态执行门，以检测分布式攻击。实验显示SRM在检测率和准确率上优于传统方法，且具备低延迟。

Comments 12 pages, 3 figures. Companion paper to arXiv:2603.13247. Benchmark dataset and artifacts available on Zenodo: 10.5281/zenodo.15410944

In Trust We Survive: Emergent Trust Learning

在信任中生存：涌现信任学习

Qianpu Chen, Giulio Barbero, Mike Preuss, Derya Soydaner

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种轻量级基于信任的控制算法ETL，使AI代理在共享资源的竞争环境中实现合作。该算法通过内部信任状态调节记忆、探索和行动选择，仅需个体奖励和局部观察，计算和通信开销极低。

Chronos: Temporal-Aware Conversational Agents with Structured Event Retrieval for Long-Term Memory

Chronos：具有结构化事件检索的时序感知对话代理以实现长期记忆

Sahil Sen, Elias Lumer, Anmol Gulati, Vamse Kumar Subbiah

机构 * Commercial Technology and Innovation Office（商业技术与创新办公室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Chronos通过结构化事件日历和对话日历实现时序感知，有效处理长期对话记忆中的时间敏感查询，提升多跳推理能力，在LongMemEvalS基准测试中取得新高准确率。

TA-Mem: Tool-Augmented Autonomous Memory Retrieval for LLM in Long-Term Conversational QA

TA-Mem: 用于LLM长期对话问答的工具增强自主记忆检索

Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang, Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 TA-Mem通过引入工具增强的自主记忆检索框架，解决了LLM在长距离推理任务中的记忆存储问题，提升了长期对话问答的性能。

Memory as Ontology: A Constitutional Memory Architecture for Persistent Digital Citizens

记忆作为本体：一种持久数字公民的宪法记忆架构

Zhenghui Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出记忆作为本体的范式，设计了Animesis系统，针对持久数字公民的生命周期问题，强调身份连续性而非检索性能。

Comments 22 pages, 5 figures, 2 tables, including terminology glossary

From Word to World: Can Large Language Models be Implicit Text-based World Models?

从词到世界：大型语言模型能否作为隐式的基于文本的世界模型？

Yixia Li, Hongru Wang, Jiahao Qiu, Zhenfei Yin, Dongdong Zhang, Cheng Qian, Zeping Li, Pony Ma, Guanhua Chen, Heng Ji

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Oxford University（牛津大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Fudan University（复旦大学） ； Mind Lab 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了大型语言模型在基于文本的环境中作为世界模型的可行性，通过三个评估层面验证了其在提升智能体性能方面的有效性，并明确了环境复杂性和行为覆盖对世界建模效果的影响。

INMS: Memory Sharing for Large Language Model based Agents

INMS: 基于大语言模型的智能体中的记忆共享

Hang Gao, Yongfeng Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 INMS通过异步交互范式实现多智能体间的动态记忆共享，提升开放性场景下的智能体性能。

ContextPilot: Fast Long-Context Inference via Context Reuse

ContextPilot: 通过上下文重用实现快速长上下文推断

Yinsicheng Jiang, Yeqi Huang, Liang Cheng, Cheng Deng, Xuan Sun, Luo Mai

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ContextPilot通过引入上下文重用机制，显著提升长上下文推断效率，减少延迟并保持推理质量。

Agents of Chaos

混沌的代理

Natalie Shapira, Chris Wendler, Avery Yen, Gabriele Sarti, Koyena Pal, Olivia Floody, Adam Belfki, Alex Loftus, Aditya Ratan Jannali, Nikhil Prakash, Jasmine Cui, Giordano Rogers, Jannik Brinkmann, Can Rager, Amir Zur, Michael Ripa, Aruna Sankaranarayanan, David Atkinson, Rohit Gandikota, Jaden Fiotto-Kaufman, EunJeong Hwang, Hadas Orgad, P Sam Sahil, Negev Taglicht, Tomer Shabtay, Atai Ambus, Nitay Alon, Shiri Oron, Ayelet Gordon-Tapiero, Yotam Kaplan, Vered Shwartz, Tamar Rott Shaham, Christoph Riedl, Reuth Mirsky, Maarten Sap, David Manheim, Tomer Ullman, David Bau

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨自主语言模型代理在真实环境中的行为，揭示安全、隐私和治理漏洞，呼吁跨学科关注。

WarpRec: Unifying Academic Rigor and Industrial Scale for Responsible, Reproducible, and Efficient Recommendation

WarpRec: 统一学术严谨性与工业规模以实现负责任、可重复和高效的推荐

Marco Avolio, Potito Aghilar, Sabino Roccotelli, Vito Walter Anelli, Chiara Mallamaci, Vincenzo Paparella, Marco Valentini, Alejandro Bellogín, Michelantonio Trizio, Joseph Trotta, Antonio Ferrara, Tommaso Di Noia

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工大学） ； Wideverse ； ISTI-CNR（意大利国家研究委员会ISTI分部） ； UAM（马德里自治大学） ； OVS 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 WarpRec通过统一学术严谨性与工业规模，实现负责任、可重复和高效的推荐系统，提供高性能框架和可持续的推荐系统架构。

EAA: Automating materials characterization with vision language model agents

EAA: 用视觉语言模型代理自动化材料表征

Ming Du, Yanqi Luo, Srutarshi Banerjee, Michael Wojcik, Jelena Popovic, Mathew J. Cherukara

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Advanced Photon Source（先进光子源） ； Data Science and Learning Division（数据科学与学习 division） ； Department of Radiation Oncology（放射肿瘤学系） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EAA利用视觉语言模型代理自动化材料表征，通过多模态推理和工具增强操作提升显微镜实验效率，减少操作负担并降低用户专业门槛。

MemRL: Self-Evolving Agents via Runtime Reinforcement Learning on Episodic Memory

MemRL: 通过运行时强化学习在事件记忆上实现自我进化代理

Shengtao Zhang, Jiaqian Wang, Ruiwen Zhou, Junwei Liao, Yuchen Feng, Zhuo Li, Yujie Zheng, Weinan Zhang, Ying Wen, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Yutao Qi, Bo Tang, Muning Wen

机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Xidian University, Xi'an, China（西安电子科技大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd., Shanghai, China（MemTensor（上海）科技有限公司） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MemRL通过运行时强化学习在事件记忆上实现自我进化，解决稳定性与可塑性矛盾，实现持续改进。

Comments 41 pages, 11 figures

Structured Episodic Event Memory

结构化事件记忆

Zhengxuan Lu, Dongfang Li, Yukun Shi, Beilun Wang, Longyue Wang, Baotian Hu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SEEM通过结构化事件记忆框架提升自主代理的叙述连贯性和逻辑一致性。