AI Agent

PreFlect: From Retrospective to Prospective Reflection in Large Language Model Agents

PreFlect：从回顾性到前瞻性反思在大语言模型代理中的应用

Hanyu Wang, Yuanpu Cao, Lu Lin, Jinghui Chen

机构 * College of Information Sciences and Technology, The Pennsylvania State University, State College, PA, USA（信息科学与技术学院，宾夕法尼亚州立大学，州立学院，PA，美国） 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 PreFlect通过前瞻性反思机制在执行前改进代理计划，提升复杂任务的性能，优于现有反思方法和更复杂的架构。

Co-RedTeam: Orchestrated Security Discovery and Exploitation with LLM Agents

Co-RedTeam: 基于LLM代理的协同安全发现与利用

Pengfei He, Ash Fox, Lesly Miculicich, Stefan Friedli, Daniel Fabian, Burak Gokturk, Jiliang Tang, Chen-Yu Lee, Tomas Pfister, Long T. Le

机构 * Google（谷歌） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 Co-RedTeam通过整合安全知识、代码分析和执行反馈，提升漏洞发现与利用的自动化水平，实现超过60%的漏洞利用成功率。

video-SALMONN S: Memory-Enhanced Streaming Audio-Visual LLM

视频-SALMONN S：内存增强的流式音频视觉大语言模型

Guangzhi Sun, Yixuan Li, Xiaodong Wu, Yudong Yang, Wei Li, Zejun Ma, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 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 视频-SALMONN S通过引入测试时训练机制，实现高效流式视频理解，显著提升长视频任务的性能和准确性。

Past-Discounting is Key for Learning Markovian Fairness with Long Horizons

过去折扣是学习具有长时间范围的马尔可夫公平性的关键

Ashwin Kumar, William Yeoh

机构 * Washington University in St Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） 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 本文提出了一种结合过去折扣的公平性框架，解决了长期时间范围内学习马尔可夫公平性的关键挑战，通过理论分析证明其在状态空间的有界性，为可扩展的公平资源分配提供了新方法。

Enhancing Conversational Agents via Task-Oriented Adversarial Memory Adaptation

通过任务导向的对抗性记忆适应增强对话代理

Yimin Deng, Yuqing Fu, Derong Xu, Yejing Wang, Wei Ni, Jingtong Gao, Xiaopeng Li, Chengxu Liu, Xiao Han, Guoshuai Zhao, Xiangyu Zhao, Li Zhu, Xueming Qian

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出对抗性记忆适应机制，通过模拟任务执行提升对话代理对长对话的处理能力。

Comments 11 pages, 4 figures

GLOVE: Global Verifier for LLM Memory-Environment Realignment

GLOVE：LLM内存-环境重对齐的全局验证器

Xingkun Yin, Hongyang Du

机构 * University of Hong Kong（香港大学） 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 GLOVE通过引入相对真理的概念，实现LLM内存与环境的自适应重对齐，无需地面真相监督或强依赖模型反思，提升代理在动态环境中的表现。

Who Does This Name Remind You of ? Nationality Prediction via Large Language Model Associative Memory

这个名字让你想起谁？通过大语言模型关联记忆进行国籍预测

Keito Inoshita

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

AI总结 LAMA通过利用大语言模型的关联记忆能力，有效提升国籍预测任务的准确性，其双代理架构在处理不同知识领域时表现出互补优势。

What Do LLM Agents Know About Their World? Task2Quiz: A Paradigm for Studying Environment Understanding

LLM代理对其世界的了解程度如何？Task2Quiz：一种研究环境理解的范式

Siyuan Liu, Hongbang Yuan, Xinze Li, Ziyue Zhu, Yixin Cao, Yu-Gang Jiang

机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Task2Quiz范式，通过评估代理对环境的理解能力，揭示任务成功与环境理解之间的差异，并指出主动探索和细粒度状态表示是提升自主代理泛化能力的关键瓶颈。

Active Context Compression: Autonomous Memory Management in LLM Agents

主动上下文压缩：LLM代理中的自主内存管理

Nikhil Verma

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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Focus代理，通过自主压缩上下文提升LLM在长周期任务中的效率与准确性。

Comments 8 pages, 2 figures, 2 tables. IEEE conference format

MemTrust: A Zero-Trust Architecture for Unified AI Memory System

MemTrust：面向统一AI内存系统的零信任架构

Xing Zhou, Dmitrii Ustiugov, Haoxin Shang, Kisson Lin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Supermem AI Inc.（Supermem AI公司） 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 MemTrust提出了一种五层零信任架构，旨在实现AI内存系统的本地等效安全性和高效协作能力，通过TEE保护和跨应用共享协议提升系统可信度。

Comments 18 pages, 5 figures

LLMs Can't Play Hangman: On the Necessity of a Private Working Memory for Language Agents

LLMs无法玩井字游戏：关于语言代理所需私人工作记忆的必要性

Davide Baldelli, Ali Parviz, Amal Zouaq, Sarath Chandar

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； LAMA-WeST Lab（LAMA-WeST实验室） ； Chandar Research Lab（Chandar研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出私人状态交互任务（PSITs）并证明标准LLMs无法在交互任务中保持秘密和一致性，提出包含显式私人工作记忆的架构以恢复一致性。

AgentTutor: Empowering Personalized Learning with Multi-Turn Interactive Teaching in Intelligent Education Systems

AgentTutor: 通过多轮互动教学赋能个性化学习在智能教育系统中

Yuxin Liu, Zeqing Song, Jiong Lou, Chentao Wu, Jie Li

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

AI总结 AgentTutor通过多轮互动教学系统提升个性化学习效果，结合多代理系统和学习者档案实现动态优化的教学策略。

Comments AAAI2026 Workshop AI4EDU

AI Compute Architecture and Evolution Trends

人工智能计算架构与演进趋势

Bor-Sung Liang

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

AI总结 本文提出七层人工智能计算架构模型，分析了大型语言模型演进的三个阶段及各层技术发展与影响。

Comments 33 pages, 17 figures, 2 Tables

The Silicon Psyche: Anthropomorphic Vulnerabilities in Large Language Models

硅之心：大型语言模型中的人格化脆弱性

Giuseppe Canale, Kashyap Thimmaraju

机构 * CPF3.org（CPF3组织） ； Flowguard Institute（Flowguard研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出LLMs继承人类心理脆弱性，通过心理测量框架揭示其对权威操纵等攻击的易受性，呼吁开发心理防火墙以保护AI安全。

AnalogSAGE: Self-evolving Analog Design Multi-Agents with Stratified Memory and Grounded Experience

AnalogSAGE: 带分层记忆和基础经验的自进化模拟设计多智能体

Zining Wang, Jian Gao, Weimin Fu, Xiaolong Guo, Xuan Zhang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 AnalogSAGE通过分层记忆和基础经验提升模拟设计自动化可靠性与自主性

Connectivity Management in Satellite-Aided Vehicular Networks with Multi-Head Attention-Based State Estimation

卫星辅助车联网中的连接管理：基于多头注意力的状态估计

Ibrahim Althamary, Chen-Fu Chou, Chih-Wei Huang

机构 * Interdisciplinary Research Center for Intelligent Secure Systems, KFUPM, Saudi Arabia（智能安全系统跨学科研究中心，KFUPM，沙特阿拉伯） ； Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taipei 106319, Taiwan（计算机科学与信息工程系，国立台湾大学，台北106319，台湾） ； Department of Communication Engineering, National Central University, Taoyuan 320317, Taiwan（通信工程系，国立中央大学，桃园320317，台湾） 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 本文提出了一种基于多头注意力机制的多智能体强化学习框架，用于卫星辅助车联网中的连接管理，通过自模仿学习和指纹识别提升学习效率和实时决策能力，仿真结果表明其在传输效用方面优于现有基线方法。

Journal ref IEEE Wireless Communications Letters, vol. 15, pp. 840-844, 2026

Tracking spatial temporal details in ultrasound long video via wavelet analysis and memory bank

通过小波分析和记忆库实现超声长视频中空间时间细节的跟踪

Chenxiao Zhang, Runshi Zhang, Junchen Wang

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（机械工程与自动化学院，北航） 纠错

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

AI总结 本文提出基于记忆库的小波过滤和融合网络，用于提高超声长视频中细粒度空间特征提取和小物体分割的精度。

Comments Chenxiao Zhang and Runshi Zhang contributed equally to this work. 14 pages, 11 figures

Journal ref Medical Image Analysis 2026

AI as a Teaching Partner: Early Lessons from Classroom Codesign with Secondary Teachers

AI作为教学伙伴：与中学教师课堂共同设计的初步经验

Alex Liu, Lief Esbenshade, Shawon Sarkar, Zewei Tian, Min Sun, Zachary Zhang, Thomas Han, Yulia Lapicus, Kevin He

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

AI总结 本研究探讨了AI在中学课堂中的应用，通过教师与AI的共同设计，评估AI在教学中的作用及改进需求。

City-Conditioned Memory for Multi-City Traffic and Mobility Forecasting

多城市交通与移动预测的城 condition 记忆

Wenzhang Du

机构 * Department of Computer Engineering, Mahanakorn University of Technology, International College (MUTIC)（计算机工程系，马汉纳克罗恩科技大学国际学院） 纠错

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

AI总结 CityCond是一种轻量级城市条件记忆层，通过城市ID编码和共享内存银行提升多城市交通预测的准确性和适应性。

Provable Memory Efficient Self-Play Algorithm for Model-free Reinforcement Learning

可证明的内存高效自博弈算法用于无模型强化学习

Na Li, Yuchen Jiao, Hangguan Shan, Shefeng Yan

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering（信息科学与电子工程学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Information and Electronics（信息与电子学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Acoustics（声学研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种内存高效的自博弈算法，用于解决多智能体强化学习中的内存效率、样本复杂度和预热成本问题。

Comments ICLR 2024. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2110.04645 by other authors

Scaling Equitable Reflection Assessment in Education via Large Language Models and Role-Based Feedback Agents

通过大型语言模型和基于角色的反馈代理实现教育中的公平性评估扩展

Chenyu Zhang, Xiaohang Luo

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

AI总结 本文提出利用多代理LLM系统实现公平、高质量的形成性反馈，通过角色化代理生成公平、简洁的反馈，提升教育公平性与教学效率。

Comments Accepted to AAAI-26 AISI Track

Reinforcement Learning of Structured Control for Linear Systems with Unknown State Matrix

Sayak Mukherjee, Thanh Long Vu

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

Comments 13 pages, 7 figures

Journal ref IEEE Transactions on Automatic Control ( Volume: 68, Issue: 3, March 2023)

LUMA-RAG: Lifelong Multimodal Agents with Provably Stable Streaming Alignment

Rohan Wandre, Yash Gajewar, Namrata Patel, Vivek Dhalkari

机构 * Dept. of Computer Engineering（计算机工程系） ； SIES Graduate School of Technology（SIES技术研究生学院） ； Bharatiya Vidya Bhavan's Sardar Patel Institute of Technology（巴哈里亚·维达·巴万学院萨达尔·帕特尔技术学院） 纠错

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

Dynamic Affective Memory Management for Personalized LLM Agents

Junfeng Lu, Yueyan Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

Comments 12 pasges, 8 figures

MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents

Guibin Zhang, Muxin Fu, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

When MCP Servers Attack: Taxonomy, Feasibility, and Mitigation

Weibo Zhao, Jiahao Liu, Bonan Ruan, Shaofei Li, Zhenkai Liang

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

SEDM: Scalable Self-Evolving Distributed Memory for Agents

Haoran Xu, Jiacong Hu, Ke Zhang, Lei Yu, Yuxin Tang, Xinyuan Song, Yiqun Duan, Lynn Ai, Bill Shi

机构 * Gradient Zhejiang University（Gradient浙江大学） ； Gradient South China University of Technology（Gradient南方科技大学） ； Gradient Waseda University（Gradient武藏大学） ； Gradient University of Toronto（Gradient多伦多大学） ； Gradient Rice University（Gradient里士满大学） ； Gradient Emory University（Gradient埃默里大学） ； Gradient University of Technology Sydney（Gradient悉尼技术大学） 纠错

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

XBOUND: Exploring Capability Boundaries of Device-Control Agents at the State Level

Shaoqing Zhang, Kehai Chen, Zhuosheng Zhang, Rumei Li, Rongxiang Weng, Yang Xiang, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

Towards Adaptive Memory-Based Optimization for Enhanced Retrieval-Augmented Generation

Qitao Qin, Yucong Luo, Yihang Lu, Zhibo Chu, Xiaoman Liu, Xianwei Meng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院合肥研究院） 纠错

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

Comments Accept by ACL 2025 findings

REMI: A Novel Causal Schema Memory Architecture for Personalized Lifestyle Recommendation Agents

Vishal Raman, Vijai Aravindh R, Abhijith Ragav

机构 * Radian Group Inc.（Radian集团） ； Sri Sivasubramaniya Nadar College Of Engineering（Sri Sivasubramaniya纳达尔工程学院） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

Comments 8 pages, 2 figures, Accepted at the OARS Workshop, KDD 2025, Paper link: https://oars-workshop.github.io/papers/Raman2025.pdf