AI Agent

Plausible but Wrong: A case study on Agentic Failures in Astrophysical Workflows

可能但错误：天体物理工作流中代理失败的案例研究

Shivam Rawat, Lucie Flek

机构 * Bonn-Aachen International Center for Information Technology, University of Bonn, Germany（波恩-阿森国际信息科技中心，波恩大学，德国） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, Germany（拉马尔机器学习与人工智能研究所，德国） 纠错

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

AI总结 研究评估了CMBAgent在两种工作流范式和十八个天体物理任务中的表现，发现代理在缺乏上下文时性能提升显著，但常出现静默错误，产生看似合理却不准确的结果，揭示了代理科学工作流中最危险的失败模式是自信生成错误结果。

Training the Orchestrator: A Supervised Approach to End-to-End PDDL Planning with LLM Agents

训练编排器：一种基于监督学习的端到端PDDL规划方法，使用LLM智能体

Rajesh Mangannavar, Zachary Coalson, Pranay Dugar, Prasad Tadepalli

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 提出HALO框架，通过监督学习训练编排器，利用验证器提供的轨迹作为监督信号，在11个PDDL领域上以极低成本实现与前沿LLM相当的成功率。

Comments 22 pages, 2 figures

JPPD: Joint Prediction_Planning Diffusion with Differentiable Safety Guidance for Dynamic Obstacle Avoidance in Intelligent Transportation Systems

JPPD：具有可微安全引导的联合预测-规划扩散框架用于智能交通系统中的动态障碍物规避

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

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

AI总结 提出联合预测-规划扩散框架，将参与者预测与机器人规划视为条件轨迹生成问题，通过可微安全势引导和条件流匹配提升共享空间中的安全性与效率。

Comments 12 pages, 4 figures

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 提出WEQA框架，通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型，实现可穿戴健康数据问答，在基准测试中准确率提升24%，专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

A Blockchain-Monitored Agentic AI Architecture for Trusted Perception-Reasoning-Action Pipelines

基于区块链监控的代理AI架构：可信感知-推理-行动流水线

Salman Jan, Hassan Ali Razzaqi, Ali Akarma, Mohammad Riyaz Belgaum

机构 * Faculty of Computer Studies, Arab Open University-Bahrain（巴林阿拉伯开放大学计算机科学学院） ； Faculty of Computer and Information System, Islamic University of Madinah, Saudi Arabia（沙特阿拉伯麦地那伊斯兰大学计算机与信息系统学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合区块链的代理AI架构，用于确保自主决策流程中的信任和可追溯性，通过区块链实现对行动的持续监控和审计，验证输入并记录执行结果。

Comments This paper was presented at the IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA 2025), Bahrain

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Computing and Applications (ICCA), Bahrain, 2025, pp. 1-7

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据

Reef Menaged, Gili Lior, Shauli Ravfogel, Roee Aharoni, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG：面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)（全球轮胎智能与解决方案（GTIS）） ； The Goodyear Tire & Rubber Company（固特异轮胎与橡胶公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架，通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成，支持领域特定技术文献推理。

Assistance to Autonomy: A Systematic Literature Review of Agentic AI across the Software Development Life Cycle

辅助自主性：面向软件开发生命周期的代理AI系统文献综述

Spyridon Alvanakis Apostolou, Jan Bosch, Helena Holmström Olsson

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过系统性文献综述，探讨了代理AI在软件开发生命周期中的应用现状，揭示了输出可验证性是推动代理AI应用的核心因素，并提出了基于Planner-Executor-Reviewer角色的专业架构模式。

Comments 17 pages

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文定义时间序列推理问题，按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类，结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标，综述方法、系统、数据集和评估实践，并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care

Baichuan-M4：面向持续照护的临床级医疗智能体系统

Aiyuan Yang, Canbin Piao, Chengfeng Dou, Da Pan, Dian Wang, Fan Yang, Fei Deng, Fei Li, Guangwei Ai, Hui Liu, Hongda Zhang, Jinyang Tai, Kai Lu, Lijun Liu, Linwei Chen, Linyu Li, Meiqing Guo, Peidong Guo, Qiang Ju, Rihui Xin, Shuai Wang, XinKai Ma, Xudong Chen, Yichuan Mo, Yijie Zhou, Leyi Pan, Yihe Luo, Zian Wang

机构 * Baichuan AI（百川智能） ； THUBPM Group, Tsinghua University（清华大学THUBPM课题组） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Baichuan-M4临床级医疗大模型，通过统一运行时、持续照护强化学习框架和临床工具层三大支柱构建智能体系统，在多项医疗评估中取得领先结果，幻觉率降至3.3%。

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Goal-Oriented Reasoning for RAG-based Memory in Conversational Agentic LLM Systems

面向目标的推理用于基于RAG的记忆在对话型代理LLM系统中

Jiazhou Liang, Armin Toroghi, Yifan Simon Liu, Faeze Moradi Kalarde, Liam Gallagher, Scott Sanner

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Goal-Mem框架，通过目标导向的推理提升RAG记忆在复杂任务中的表现，尤其在多跳推理和隐含推理中效果显著。

Act As a Real Researcher: A Suite of Benchmarks Evaluating Frontier LLMs and Agentic Harnesses in Research Lifecycle

像真正的研究者一样行动：一套评估前沿LLM和研究生命周期中智能体框架的基准测试套件

Jiayu Wang, Weijiang Lv, Bowen Fu, Jing Fu, Jiayi Song, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Luodi Chen, Zepeng Xin, Kaiyu Li, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AARR基准系列，通过AARRI-Bench评估智能体在细粒度研究场景中模拟人类研究者的专业性、全面性和细微推理能力，发现最佳配置成功率仅68.3%。

GroupTravelBench: Benchmarking LLM Agents on Multi-Person Travel Planning

GroupTravelBench: 多人群组旅行规划中LLM智能体的基准测试

Xiang Cheng, Yulan Hu, Lulu Zheng, Zheng Pan, Xin Li, Yong Liu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出GroupTravelBench基准，通过多用户多轮对话任务评估LLM智能体在偏好获取、冲突协调和公平规划三方面的能力。

Comments work in process

TSQAgent: Rating Time Series Data Quality via Dedicated Agentic Reasoning

TSQAgent: 通过专用智能体推理评估时间序列数据质量

Shunyu Wu, Dan Li, Haozheng Ye, Weibin Feng, Jian Lou, Bo Zhang, Wenjie Feng, Chenjuan Guo, See-Kiong Ng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； China University of Mining Technology（中国矿业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出TSQAgent框架，通过三个协作智能体（感知器、检查员、裁决者）识别相关质量维度并进行定量比较，显著提升LLM在时间序列数据质量评估中的表现。

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出MUSE框架，通过可组合模块（任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复）提升冻结多模态大语言模型性能，无需重新训练。

CAREAgent: Clinical Agent with Structured Reasoning and Tool-Integrated for Order Generation

CAREAgent: 具有结构化推理和工具集成的临床智能体用于医嘱生成

Ruihui Hou, Ziyue Huai, Chennuo Zhang, Ziyan Liu, Siran Zhao, Yao Yu, Jie Zhai, Tong Ruan

机构 * East China University of Science and Technology, Shanghai, China（东华大学上海科学技术学院） ； Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学中山医院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CAREAgent，通过两阶段推理数据构建和监督微调与强化学习，生成细粒度临床医嘱，在ClinicalBench上F1提升5.05%。

TrafficClaw: A Generalizable LLM Agent in the Unified Physical Environment for Urban Traffic Control

TrafficClaw：面向城市交通控制的统一物理环境中的可泛化LLM智能体

Siqi Lai, Pan Zhang, Yuping Zhou, Jindong Han, Yansong Ning, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 提出TrafficClaw，一种基于大语言模型的可泛化交通控制智能体，通过统一物理环境、可执行时空推理与多阶段智能体强化学习，实现跨子系统的协调优化。

APEX-SQL: Talking to the data via Agentic Exploration for Text-to-SQL

APEX-SQL: 通过智能体探索与数据对话实现Text-to-SQL

Bowen Cao, Weibin Liao, Yushi Sun, Dong Fang, Haitao Li, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； LIGHTSPEED 纠错

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

AI总结 提出APEX-SQL框架，通过假设验证循环、逻辑规划、双路径剪枝、并行数据分析和确定性探索机制，解决静态模式表示在复杂企业数据库中的语义模糊和扩展性问题，在BIRD和Spider 2.0-Snow上取得领先性能。

Comments KDD 2026

BranPO: Scalable Contrastive Branch Sampling for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning

BranPO：面向长程智能体强化学习的可扩展对比分支采样

Yubao Zhao, Weiquan Huang, Sudong Wang, Ruochen Zhao, Chen Chen, Yao Shu, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对长程智能体强化学习中轨迹级奖励稀疏且信用分配困难的问题，提出一种无值函数方法BranPO，通过截断轨迹并重采样延续构建对比分支，实现局部对比监督，无需密集奖励。

Comments 26 pages, 5 figures

DynaTree: Dynamic Agentic Retrieval Tree for Time-Sensitive News Retrieval

DynaTree: 面向时效性新闻检索的动态智能检索树

Siyuan Qi, Xinyuan Wang, Yingxuan Yang, Haochuan Guo, Jianghao Lin, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DynaTree两阶段框架，通过离线构建可复用检索树和在线轻量子树选择，实现高效、自适应的时效性新闻检索，在Syft新闻基准和BEIR数据集上优于标准RAG和现有智能体方法。

An LLM-Based Assistance System for Intuitive and Flexible Capability-Based Planning

基于LLM的直观灵活能力规划辅助系统

Luis Miguel Vieira da Silva, Nicolas König, Felix Gehlhoff

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

AI总结 提出一种混合辅助系统，将基于能力的形式化SMT规划与LLM自然语言交互层结合，通过人机协同实现规划解释与知识模型自适应，提升工业自动化中能力规划的可访问性和灵活性。

Reasoning and Planning with Dynamically Changing Norms

动态变化规范的推理与规划

Taylor Olson, Roberto Salas-Damian, Kenneth D. Forbus

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在人类-AI环境中使用动态变化规范引导规划的方法，通过可废止演算解决规范冲突并将规范作为规划护栏，理论证明与对话任务实验验证了有效性。

Comments 8 pages, 1 figure, dataset included in anc

OmniVL-Guard Pro: A Tool-Augmented Agent for Omnibus Vision-Language Forensics

OmniVL-Guard Pro: 一个增强工具的代理用于综合视觉-语言防伪

Jinjie Shen, Zheng Huang, Yuchen Zhang, Yujiao Wu, Yaxiong Wang, Lechao Cheng, Shengeng Tang, Tianrui Hui, Nan Pu, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学） ； Lab for Intelligence and visiON (LION)（智能与视觉实验室） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出OmniVL-Guard Pro，一种增强工具的代理，用于综合视觉-语言防伪，通过整合多种工具环境和引入新的强化学习方法，实现了开放世界中的线索驱动推理，并在多个任务上达到了最先进的性能。

Comments 29 pages

ARA: Agentic Reproducibility Assessment For Scalable Support Of Scientific Peer-Review

ARA：面向大规模科学同行评审的代理可重复性评估

Kevin Riehl, Andres L. Marin, Nikofors Zacharof, Fan Wu, Patrick Langer, Robert Jakob, Anastasios Kouvelas, Georgios Fontaras, Michail A. Makridis

机构 * ETH Zürich, IVT & Agentic Systems Lab (ASL)（苏黎世联邦理工学院，信息与通信技术研究所及代理系统实验室） ； European Commission, Joint Research Centre（欧洲委员会，联合研究中心） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； Ideas Forward 纠错

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

AI总结 ARA通过构建实验依赖图并评估可重复性得分，有效提升大规模科研成果的可重复性评估能力，实验表明其在不同领域和模型参数下均表现优异。

Rethinking Agentic Reinforcement Learning In Large Language Models

重新思考大型语言模型中的代理强化学习

Fangming Cui, Ruixiao Zhu, Cheng Fang, Sunan Li, Jiahong Li

机构 * Beijing Beijing China（北京北京中国） ； Shanghai Beijing China（上海北京中国） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在大型语言模型中引入代理强化学习的新方法，强调自主代理的目标设定、长期规划和动态策略适应能力，提出新的方法论和设计，并指出未来研究方向。

OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research

OpenAaaS：一种用于分布式材料信息学研究的开源代理即服务框架

Peng Kang, Bixuan Li, Xiaoya Huang, Shuo Shi, Weiqiao Zhou, Zhen Li, Yu Liu, Lei Zheng

机构 * National Key Laboratory of AI for Materials Science（人工智能材料科学国家重点实验室） ； Tianmushan Laboratory（天幕山实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OpenAaaS提出一种开源的分层分布式代理即服务框架，通过代码流、数据不动原则实现跨领域安全集成，解决材料设计中的长期迭代和复杂机制问题。

Comments 20 pages 5 figures

ReAct! An Interactive Tool for Hybrid Planning in Robotics

ReAct! 一种用于机器人混合规划的交互工具

Zeynep Dogmus, Esra Erdem, Volkan Patoglu

机构 * Sabancı University（Sabanci大学） 纠错

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

AI总结 ReAct! 提供了一种交互式工具，使机器人研究人员能够在无需了解底层形式化细节的情况下，通过高级推理解决复杂规划问题，适用于服务机器人和认知工厂等动态领域。

When Does Hierarchy Help? Benchmarking Agent Coordination in Event-Driven Industrial Scheduling

何时层级有助于？事件驱动工业调度中的代理协调基准测试

Ziqi Wang, Yuhao Yang, Zhiwei Ling, Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过DESBench基准测试，探讨不同协调范式在复杂环境中的表现，揭示层级结构对代理系统行为的影响及设计权衡。