AI Agent

AdaVDR: Adaptive Tool Use and Reflection for Video Deep Research

AdaVDR：面向视频深度研究的自适应工具使用与反思

Xintong Zhang, Xiaomeng Fan, Shilin Yan, Ekko He, Zicheng Liu, Zijian Zou, Guannan Zhang, Yuwei Wu, Zhi Gao, Hongwei Xue

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AdaVDR自适应视频深度研究智能体，通过自适应工具调用与反思解决视频深度研究的不当工具调用等问题，构建相关基准并在VDR-EE、VideoDR上取得优于基础模型的效果。

CAS: Conformalized Agentic Search via Adaptive Retrieval and Policy Weighting

CAS：通过自适应检索与策略加权实现的保形智能体搜索

Zixi Zhu, Jiayuan Su, Jian Zhang, Yu Lin, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学ZJU-UIUC学院） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 本研究针对搜索智能体RL微调的可靠性问题，提出CAS框架，通过自适应检索与策略加权结合CP技术，提升推理准确率并减少冗余搜索，构建高可靠高效智能体范式。

Comments 21 pages, including figures, tables, and appendix

What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics

上下文压缩会给智能体带来什么代价？任务完成指标未揭示的交互代价

Shuyu Liu

机构 * Chongqing University of Science and Technology（重庆科技学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对使用工具的智能体，发现上下文压缩会带来任务完成指标未揭示的隐藏交互成本，检索调用增加是其主要来源，且该特征具有环境依赖性。

Competing at Every Price Point with Agentic Evolution over a Menu of LLMs

基于LLMs菜单的智能体进化，在每个价格点展开竞争

Andrew Borthwick

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

AI总结 本研究提出进化元智能体RoboPhD，通过对含9个LLM端点的菜单进行智能体进化，在DS-1000和PaperFindingBench两个任务上，除一个位置外占据所有帕累托前沿槽位，实现各价格点的竞争优势。

ACTS-SQL: Agentic and Critic-Oriented Tree-Structured SQL Correctness with Large Language Models

ACTS-SQL：基于大型语言模型的面向智能体与评判器的树结构化SQL正确性校验

Xinmei Huang, Jie Song, Peng Li, Fuxin Jiang, Jing Zhang, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Chenming Liu, Tao Yang, Maoyin Liu, Wenda Li, Hong Chen, Cuiping Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 本文提出无训练框架ACTS-SQL，将SQL修正建模为计划引导的树结构化调试过程，集成执行校验与诊断工具，在BIRD-Critic基准及火山引擎TLS生产环境中均实现显著准确率提升。

ALKEMIE Agent: an autonomous platform for computational materials design

ALKEMIE智能体：用于计算材料设计的自主平台

Hongfu Huang, Yuzhe Li, Ao Xu, Bo Liu, Changrui Wang, Kan Tang, Ning Yang, Shengxian Liu, Hanyu Liu, Pengpeng Zhang, Linggang Zhu, Fengkai Liu, Yichen Lu, Tong Zhao, Naihua Miao, Jian Zhou, Zhimei Sun

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

AI总结 该研究针对材料计算工作流程碎片化的问题，提出集成多种技术的ALKEMIE智能体平台，通过多种材料相关应用验证其能力，并展望了该类平台的未来发展方向与挑战。

VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies

VAKRA：评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理能力

Ankita Rajaram Naik, Anupama Murthi, Benjamin Elder, Siyu Huo, Raavi Gupta, Abhinav Jain, Praveen Venkateswaran, Abdulhamid Adebayo, Danish Contractor

机构 * IBM（国际商业机器公司（IBM）） 纠错

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

AI总结 本研究推出VAKRA基准评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理，发现现有最优模型在相关任务上性能随推理深度显著下降，失败集中于语言介导推理环节。

FlowScout: From Execution Feedback to Reliable Tool-Using Agent Workflows

FlowScout：从执行反馈到可靠的工具使用智能体工作流

Shuo Hao, You Lu, Bihuan Chen, Xin Peng

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

AI总结 FlowScout是从历史任务记录生成工具集成型智能体工作流的执行引导框架，经多任务域评估，其工具调用正确性与执行质量均显著优于PM4Py等基线方法。

The Illusion of Visual Tool-Use: A Causal Audit of Thinking with Images

视觉工具使用的错觉：对图像思考的因果审查

Zhiheng Wang, Bo Peng, Lai Wei, Chaochao Lu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过因果审查方法，发现多模态大语言模型的视觉工具使用存在“调用而不查看”“查看而不规划”等错觉，整体准确率增益下大量场景无因果效果。

CASCADE: An Agentic Regulatory Network Framework for Patient-Data-Validated Downstream Perturbation Prediction

CASCADE：一种用于经患者数据验证的下游扰动预测的智能体调控网络框架

Jose A. Bird

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

AI总结 该研究提出CASCADE智能体调控网络框架，基于ARACNe网络预测基因扰动下游转录效应，通过TCGA、METABRIC数据验证其MYC基因预测方向的准确性，还评估LLM智能体映射自然语言请求至MCP工具调用的表现，发现其在模糊查询时存在错误选择扰动类型的问题。

Hear, Invoke, and Understand: A Skill-Calling Multimodal Agent for Large Audio Language Models

聆听、调用与理解：面向大型音频语言模型的技能调用多模态智能体

Yuwen Wang, Tian-Hao Zhang, Minghao Cai, Yilin Ren, Ziyang Jiang, Xin Wang, Zhichao Wang, Pan Zhou, Kun Zhan, Xinyuan Qian

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

AI总结 本研究针对工具交互型音频推理问题，开发了SpeechAgent-R智能体，构建了HIU-Corpus与HIU-Bench，经实验验证其在分布内外任务上均较基础模型有显著性能提升。

PROGRESS: Coverage-guided RL to Train Search-augmented LLM Agent

PROGRESS：基于覆盖引导的强化学习训练搜索增强型大语言模型智能体

Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Aounon Kumar, Yashas Malur Saidutta, Wenbo Li, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心） 纠错

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

AI总结 针对搜索增强型大语言模型智能体结果级奖励监督不足的问题，提出PROGRESS方法，通过教师引导的覆盖奖励结合R1框架训练，提升了智能体任务性能，凸显了搜索策略监督的重要性。

Comments Accepted in Interspeech 2026

Tool Specifications Matter: Uncovering and Mitigating Safety Risks in AI Agents

工具规格很重要：揭示和缓解AI智能体中的安全风险

Minghui Pan, Jiayuxuan Yang, Yuanyuan Yuan, Yu Jiang, Zhenpeng Chen

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究发现模式格式工具规格是AI智能体安全下降的主因，提出SafeKeep防护措施，可提升有害请求弃权率、降低攻击成功率，性能优于现有防护且保留任务处理能力。

RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI

RadHarmony：智能体AI时代的放射数据处理方案

Frank Li, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Theo Dapamede, YoungSeok Jeon, Janice Newsome, Hari Trivedi, Judy Gichoya

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 RadHarmony是一款开源Python库，用于统一处理异构放射数据集，引入AI智能体技能简化数据集整合，可预训练视觉Transformer基线并提供相关代码与模型权重。

SimpleWikiSearch: A Clean Offline Wikipedia Environment for Agentic Search

SimpleWikiSearch：用于智能体搜索的简洁离线维基百科环境

Guanming Xiong, Penghui Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 SimpleWikiSearch是一套明确可运行的离线维基百科环境，用于智能体搜索的可复现评估，提供基线结果及对比闭源模型的子集，而非提出新智能体算法。

Comments Technical Report

Data Leakage Prevention in Agentic Applications via Preemptive Hardening

通过先发制硬化防止智能应用中的数据泄露

Akansha Shukla, Emily Bellov, Parth Atulbhai Gandhi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学系） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本· Gurion大学） 纠错

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

AI总结 研究智能应用数据泄露问题，提出预部署管道，通过分析提示模板等识别泄露模式并生成补丁，经硬化和验证确保应用功能不受影响，评估显示能有效减少数据泄露。

AgentTrails: Towards Trust and Reuse for Agentic Tasks

AgentTrails：迈向代理任务的信任与重用

Eden Wu, Sonia Castelo, Yurong Liu, Cláudio T. Silva, Juliana Freire

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型驱动代理轨迹掩盖数据依赖限制开发人员理解等问题，提出AgentTrails系统，将原始轨迹转换为结构化溯源图，支持执行比较、模式提取等，能揭示隐藏依赖、对齐不同执行并展现重复工具使用模式。

Comments 4 pages, 4 figures. Short paper accepted at the Workshop on Systems for Data-centric Agents with Human-in-the-loop (DASHSys 2026), co-located with VLDB 2026

PhysAgent: Reflective Agentic Physics Control for Physically Plausible Video Generation

PhysAgent：用于物理上合理的视频生成的反射式智能体物理控制

Qirui Li, Jinkun Hao, Yibo Li, Ran Yi, Paul L. Rosin, Yu-Kun Lai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） 纠错

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

AI总结 研究物理上合理的视频生成问题，提出PhysAgent反射式智能体框架，通过闭环设计及物理控制API，改善参数控制，实现复杂轨迹等，实验证明其能生成更合理视频，有更好提示对齐及泛化效果。

Comments For project page, see https://iapple233.github.io/PhysAgent

Bridge Evidence: Static Retrieval Utility Does Not Predict Causal Utility in Multi-Step Agentic Search

桥梁证据：静态检索效用无法预测多步智能体搜索中的因果效用

Debayan Mukhopadhyay, Utshab Kumar Ghosh, Shubham Chatterjee

机构 * University of Calcutta（卡塔克大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 研究智能体检索中静态检索效用与因果效用的差异，通过在HotpotQA上用ReAct风格智能体实验，比较原始与反事实运行得CTU分数，发现两者近乎独立，约三分之一文档为桥梁文档，还确定了相关机制，指出优化静态相关性无法带来因果有用性。

Comments Preprint; extended version in preparation

MyAG: A Graph-Based Framework for Designing and Analyzing Composable LLM Agent Systems

MyAG：一种用于设计和分析可组合大语言模型智能体系统的基于图的框架

Zhisong Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于设计和分析可组合大语言模型智能体系统的MyAG框架，它将构建分为三个图抽象，支持分层组合，提供监控和可视化工具，实验表明其能支持灵活设计并助于分析性能-效率权衡，且已开源。

Evaluating Frontier AI Agents as Autonomous Clinical Security Auditors

评估前沿人工智能代理作为自主临床安全审计员

Michael O. Eniolade

机构 * University of the Cumberlands（坎伯兰大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在评估前沿人工智能代理能否自主进行临床人工智能安全审计。基于METR任务标准构建评估任务，让代理按要求实施攻击、计算得分并编写报告。通过对三个前沿模型在不同数据集和模型架构上的评估，得出各模型表现及成本等情况，部分成果已公开。

Comments 29 pages, 2 figures, 7 tables

FlowArk: Boosting Agentic Data-flow Analysis for Android Apps via Context-Aware Knowledge Reuse

FlowArk：通过上下文感知知识重用提升安卓应用的智能数据流分析

Yiming Zhang, Jiangrong Wu, Yuhong Nan

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

AI总结 研究安卓应用数据流分析中批量任务重复分析成本高的问题，提出FlowArk系统，通过提炼、打包和注入知识条目降低成本，实验表明其在保持分析质量的同时，能降低API成本并增加任务完成量。

Comments 12 pages, 9 figures, 6 tables

Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering

通过特定标题激活控制工具使用

Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

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

AI总结 研究工具增强大语言模型中工具使用决策的稳定内部表示，通过从标题锚点位置提取引导向量对工具调用行为进行双向因果控制，发现其因果有效性与线性结构不符，还区分了工具使用引导向量与参数化概念的引导向量，二者关系待解。

aiAuthZ: Off-Host, Identity-Bound Authorization for AI Agents

aiAuthZ：人工智能代理的远程、身份绑定授权

Sai Varun Kodathala

机构 * SportsVision AI 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理授权问题，提出aiAuthZ授权网关，通过消息签名验证身份、评估策略，加入审计日志并生成认证收据，有效降低攻击成功率，保障代理调用安全，减少决策延迟。

Comments Technical Report

Conflict-Based Lazy Search for Fast Multi-Manipulator Planning

基于冲突的懒搜索用于快速多机器人规划

Dongliang Zheng, Zhipeng Wang, Siqi Wang, Yuxi Lu, Bin He, Hesheng Wang, Panagiotis Tsiotras

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, the State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, and Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems of Ministry of Education, Tongji University（上海智能无人系统科学中心，上海智能科学与技术研究院，自主智能无人系统国家重点实验室，同济大学智能自主系统前沿科学中心） ； Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系） ； School of Aerospace Engineering and Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院和机器人与智能机器研究所） 纠错

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

AI总结 针对多机器人在杂乱工作空间的实时规划难题，提出基于冲突的懒搜索（CBLS）算法。该算法基于CBS，通过预计算和懒搜索改进，采用懒评估图与LEA*算法，应用于多机器人规划问题，性能优于CBS和RRT-Connect。

Journal ref IEEE/ASME Transactions on Mechatronics(TMECH) 2026

Janus: a Playground for User-Involved Agentic Permission Management

Janus：用户参与的智能体权限管理实验平台

Natalie Grace Brigham, Eugene Bagdasarian, Tadayoshi Kohno, Franziska Roesner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Georgetown University（乔治城大学） 纠错

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

AI总结 提出Janus系统，通过模块化框架和自动化评估工具，研究用户参与AI智能体权限管理的设计空间，发现用户输入可增强隐私安全，AI辅助可降低认知负担，但需考虑权限疲劳等现实行为。

Comments Code and data released on GitHub: https://github.com/GraceBrigham/Janus

Auto-FL-Research: Agentic Search for Federated Learning Algorithms

Auto-FL-Research: 联邦学习算法的智能搜索

Holger R. Roth, Ziyue Xu, Chester Chen, Daguang Xu, Peter Cnudde, Andrew Feng

机构 * NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达，美国圣克拉拉） 纠错

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

AI总结 提出Auto-FL-Research (AFR)，一种约束编码代理工作流，用于自动搜索联邦学习算法，在五个医疗和六个LEAF任务上验证了有效性，并分析了搜索结果的机制。

Comments 8 pages; 5 figures; 6 tables

Can Agents Generalize to the Open World? Unveiling the Fragility of Static Training in Tool Use

智能体能否泛化到开放世界？揭示工具使用中静态训练的脆弱性

Song-Lin Lv, Weiming Wu, Rui Zhu, Zi-Jian Cheng, Lan-Zhe Guo

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

AI总结 针对LLM智能体在真实场景中因查询、工具集和交互动态变化而性能下降的问题，形式化定义了开放世界工具使用问题，构建了四层层次的环境偏移框架，并通过实验揭示了监督微调和强化学习训练智能体在面对开放环境偏移时的脆弱性，提出了扰动增强微调策略以提升鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026

Agentic System as Compressor: Quantifying System Intelligence in Bits

智能体系统作为压缩器：用比特数衡量系统智能

Zihan Qin, Hongrui Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出将智能体系统视为压缩器，通过算术编码等方法以比特数衡量系统智能，在五个任务中验证智能体组件能减少编码长度。

The Web4 Agent Economy: A Large-Scale Empirical Study of the Landscape, Challenges, and Opportunities

Web4 代理经济：景观、挑战与机遇的大规模实证研究

Yuhan Jin, Shuohan Wu, Chong Chen, Lingfeng Bao, Xiaohu Yang, Jiachi Chen

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

AI总结 通过分析99,448个多链身份注册、3.17亿交易日志、341个MCP项目源码和349个GitHub问题，首次大规模实证研究Web4代理生态，发现自主代理已建立活跃的机器对机器支付经济，但基础设施不成熟，支付互操作性是主要瓶颈。