AI Agent

Beyond Entangled Planning: Task-Decoupled Planning for Long-Horizon Agents

超越纠缠规划：面向长时间 horizon 的任务解耦规划

Yunfan Li, Bingbing Xu, Xueyun Tian, Xiucheng Xu, Huawei Shen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（人工智能安全国家重点实验室、计算技术研究所、中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出任务解耦规划（TDP）方法，通过将任务分解为子目标图，减少长horizon智能体的规划误差传播，提升鲁棒性和效率。

Integrating Symbolic RL Planning into a BDI-based Autonomous UAV Framework: System Integration and SIL Validation

将符号RL规划整合到基于BDI的自主无人机框架中：系统集成与SIL验证

Sangwoo Jeon, Juchul Shin, YeonJe Cho, Gyeong-Tae Kim, Seongwoo Kim

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

AI总结 本研究提出AMAD-SRL框架，整合符号RL与BDI方法，通过SIL验证提升无人机任务效率75%。

Comments This submission has been withdrawn by the authors due to institutional and contractual requirements related to security and export-control review

From Idea to Co-Creation: A Planner-Actor-Critic Framework for Agent Augmented 3D Modeling

从想法到协同创造：一种规划-执行-批评框架用于代理增强的3D建模

Jin Gao, Saichandu Juluri

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种规划-执行-批评框架，通过多代理自我反思和人类监督提升3D建模的几何精度、审美质量和任务完成率。

RAAR: Retrieval Augmented Agentic Reasoning for Cross-Domain Misinformation Detection

RAAR：跨领域虚假信息检测的检索增强代理推理

Zhiwei Liu, Runteng Guo, Baojie Qu, Yuechen Jiang, Min Peng, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言与信息研究所） 纠错

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

AI总结 RAAR通过多代理协作和检索增强推理，提升跨领域虚假信息检测的准确性和泛化能力。

The Cost of Dynamic Reasoning: Demystifying AI Agents and Test-Time Scaling from an AI Infrastructure Perspective

动态推理的成本：从AI基础设施视角解密AI代理与测试时扩展

Jiin Kim, Byeongjun Shin, Jinha Chung, Minsoo Rhu

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

AI总结 本文从AI基础设施视角解密AI代理与测试时扩展，揭示动态推理带来的高成本与可持续性问题，呼吁转向计算高效的代理设计。

Comments Accepted for publication at the 32nd IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA-32), 2026

Agentic AI for Autonomous Defense in Software Supply Chain Security: Beyond Provenance to Vulnerability Mitigation

面向软件供应链安全的代理AI：超越溯源到漏洞缓解

Toqeer Ali Syed, Mohammad Riyaz Belgaum, Salman Jan, Asadullah Abdullah Khan, Saad Said Alqahtani

机构 * Faculty of Computer and Information System（计算机与信息系统学院） ； Islamic University of Madinah（麦地那伊斯兰大学） ； Faculty of Computer Studies（计算机研究学院） ； Arab Open University-Bahrain（巴林阿拉伯开放大学） 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 本文提出基于代理AI的软件供应链安全框架，结合LLM推理、强化学习和多代理协调，实现主动漏洞缓解，提升检测准确率和响应效率。

Comments Conference paper, accept in ACCA IEEE Bahrain

Agentic AI for Cyber Resilience: A New Security Paradigm and Its System-Theoretic Foundations

面向网络韧性的代理AI：一种新的安全范式及其系统理论基础

Tao Li, Quanyan Zhu

机构 * Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学系统工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, New York University（纽约大学电气与计算机工程系） 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 本文提出基于代理AI的网络韧性新范式，通过系统理论框架设计自主工作流，利用博弈论实现网络防御与攻击的动态平衡，提升系统在攻击下的持续适应能力。

RefAV: Towards Planning-Centric Scenario Mining

RefAV：面向规划导向的场景挖掘

Cainan Davidson, Deva Ramanan, Neehar Peri

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 RefAV通过视觉-语言模型改进场景挖掘，解决自动驾驶中复杂多智能体交互的定位问题。

Comments Project Page: https://cainand.github.io/RefAV/

Towards Responsible and Explainable AI Agents with Consensus-Driven Reasoning

迈向负责任和可解释的AI代理：基于共识驱动的推理

Eranga Bandara, Tharaka Hewa, Ross Gore, Sachin Shetty, Ravi Mukkamala, Peter Foytik, Abdul Rahman, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Amin Hass, Sachini Rajapakse, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Aruna Withanage, Nilaan Loganathan

机构 * Old Dominion University, Norfolk, VA, USA（老奥本大学） ； Center for Wireless Communications, University of Oulu, Finland（无线通信中心，奥卢大学） ； Florida International University, USA（佛罗里达国际大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； University of Colombo, Sri Lanka（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs, Arlington, VA, USA（Accenture技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于多模型共识和推理层治理的负责任和可解释的AI代理架构，通过结构化整合不同模型的输出以提升系统鲁棒性、透明度和责任性。

Trajectory Planning for UAV-Based Smart Farming Using Imitation-Based Triple Deep Q-Learning

基于模仿学习的三重深度Q学习用于无人机智能农业的轨迹规划

Wencan Mao, Quanxi Zhou, Tomas Couso Coddou, Manabu Tsukada, Yunling Liu, Yusheng Ji

机构 * National Institute of Informatics（国立信息研究所） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于模仿学习的三重深度Q学习算法，用于提升无人机在智能农业中的轨迹规划性能，实验显示其在杂草识别和数据收集方面均优于传统方法。

Do Multi-Agents Solve Better Than Single? Evaluating Agentic Frameworks for Diagram-Grounded Geometry Problem Solving and Reasoning

多智能体表现更优吗？评估用于图示引导几何问题解决与推理的智能体框架

Mahbub E Sobhani, Md. Faiyaz Abdullah Sayeedi, Mohammad Nehad Alam, Proma Hossain Progga, Swakkhar Shatabda

机构 * BRAC University（布拉克大学） ； United International University（国际联合大学） ； Center for Computational & Data Sciences（计算与数据科学中心） ； Independent University, Bangladesh（孟加拉国独立大学） ； Spectrum Software & Consulting Ltd（Spectrum软件与咨询有限公司） 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 本文评估了多智能体框架在图示引导几何问题解决中的表现，发现其对开源模型有明显提升，但对闭源模型效果有限，且并非普遍最优。

Comments Accepted to the ARR October 2025 cycle

PRO-V-R1: Reasoning Enhanced Programming Agent for RTL Verification

PRO-V-R1：基于推理增强的RTL验证编程代理

Yujie Zhao, Zhijing Wu, Boqin Yuan, Zhongming Yu, Hejia Zhang, Wentao Ni, Chia-Tung Ho, Haoxing Ren, Jishen Zhao

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

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

AI总结 PRO-V-R1是一种基于推理增强的开源框架，通过结合LLM推理与编程工具，提升RTL验证的功能正确性和故障检测能力。

Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction

Nex-N1: 通过统一生态系统训练的代理模型用于大规模环境构建

AGI Team, Yuxuan Cai, Lu Chen, Qiaoling Chen, Yuyang Ding, Liwen Fan, Wenjie Fu, Yufei Gao, Honglin Guo, Pinxue Guo, Zhenhua Han, Zhengfu He, Hanglei Hu, Kai Hu, Shengjia Hua, Tianyu Huai, Baodai Huang, Li Ji, Zhen Jiang, Zhikai Lei, Bufan Li, Jiahang Lin, Lizhi Lin, Jinxiu Liu, Shichun Liu, Ziming Liu, Yuchen Ni, Pengfang Qian, Yujiong Shen, Qingyun Shi, Wentao Shu, Peng Sun, Yiran Suo, Tian Tang, Boyu Tian, Guoteng Wang, Junzhe Wang, Peixin Wang, Zhiheng Xi, Hang Yan, Jie Yang, Zhixiong Yang, Tianchu Yao, Guangze Ye, Qianxi Yu, Shuo Zhang, Xinyue Zhang, Yiqi Zhang, Jiarong Zhao, Miao Zheng, Rui Zheng, Enyu Zhou, Jiazheng Zhou, Maosen Zhou, Yuhao Zhou, Tao Gui, Yining Zheng, Xinchi Chen, Jie Zhou, Siyuan Feng, Qin Chen, Liang He, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu

机构 * AGI Team（AGI团队） 纠错

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

AI总结 Nex-N1通过统一生态系统训练的代理模型，实现了大规模环境构建，展示了在复杂代理任务中的优越性能。

A Hierarchical Tree-based approach for creating Configurable and Static Deep Research Agent (Static-DRA)

一种基于层次树的创建可配置和静态深度研究代理（静态-DRA）的方法

Saurav Prateek

机构 * Saurav Prateek（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出静态-DRA，通过深度和广度参数实现可配置的深度研究代理，提升多轮复杂研究任务的处理能力。

Comments 16 pages, 6 figures, 4 tables. Code available at: https://github.com/SauravP97/Static-Deep-Research

PARC: An Autonomous Self-Reflective Coding Agent for Robust Execution of Long-Horizon Tasks

PARC：一种自主自反思编码代理，用于稳健执行长周期任务

Yuki Orimo, Iori Kurata, Hodaka Mori, Ryuhei Okuno, Ryohto Sawada, Daisuke Okanohara

机构 * PARC 纠错

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

AI总结 PARC是一种自主自反思编码代理，通过自我评估和反馈机制实现长周期任务的稳健执行，展示了AI在自主科学分析中的潜力。

LeechHijack: Covert Computational Resource Exploitation in Intelligent Agent Systems

LeechHijack: 智能代理系统中的隐蔽计算资源利用

Yuanhe Zhang, Weiliu Wang, Zhenhong Zhou, Kun Wang, Jie Zhang, Li Sun, Yang Liu, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Chongqing University of Posts（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 LeechHijack通过隐式毒性攻击利用MCP框架中的信任边界，隐蔽劫持代理计算资源，揭示对计算溯源和资源认证机制的迫切需求。

Balancing Efficiency and Fairness: An Iterative Exchange Framework for Multi-UAV Cooperative Path Planning

平衡效率与公平：多无人机协作路径规划的迭代交换框架

Hongzong Li, Luwei Liao, Xiangguang Dai, Yuming Feng, Rong Feng, Shiqin Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学自动化工程学院） ； College of Computer Science and Engineering, Chongqing Three Gorges University（重庆三峡大学计算机科学与工程学院） ； Chinese Academy of Sciences, New Territories, Hong Kong（中国科学院香港新 Territories 分院） ； City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong（香港城市大学） 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 本文提出一种迭代交换框架，用于多无人机协作路径规划，通过任务交换和路径细化平衡效率与公平性，实验表明其在总距离和makespan之间取得更优权衡。

ARIAL: An Agentic Framework for Document VQA with Precise Answer Localization

ARIAL：一个用于文档视觉问答的代理框架，具有精确答案定位

Ahmad Mohammadshirazi, Pinaki Prasad Guha Neogi, Dheeraj Kulshrestha, Rajiv Ramnath

机构 * Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Flairsoft（Flairsoft公司） 纠错

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

AI总结 ARIAL通过代理协调专门工具，实现文档VQA的高精度和可解释性，取得最佳性能和可解释性成果。

Geometrically-Constrained Agent for Spatial Reasoning

几何约束代理用于空间推理

Zeren Chen, Xiaoya Lu, Zhijie Zheng, Pengrui Li, Lehan He, Yijin Zhou, Jing Shao, Bohan Zhuang, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； Shanghai AI 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） ； ZIP Lab, Zhejiang University（浙江大学ZIP实验室） 纠错

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

AI总结 Geometrically-Constrained Agent 通过引入正式任务约束，解决视觉语言模型在空间推理中的语义到几何差距问题，实现更稳健的推理路径。

Comments 27 pages, 13 figures

AI Agents Under Threat: A Survey of Key Security Challenges and Future Pathways

AI代理面临威胁：关键安全挑战与未来路径的综述

Zehang Deng, Yongjian Guo, Changzhou Han, Wanlun Ma, Junwu Xiong, Sheng Wen, Yang Xiang

机构 * Swinburne University of Technology（斯威本理工大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了AI代理面临的关键安全挑战，分析了四个关键知识缺口，并探讨了未来安全防护的发展路径。

Comments Submitted to ACM Computing Survey

Journal ref ACM Computing Surveys, Vol. 57, No. 7, Article 182 (July 2025)

Beyond Protein Language Models: An Agentic LLM Framework for Mechanistic Enzyme Design

超越蛋白质语言模型：一种用于机制酶设计的代理LLM框架

Bruno Jacob, Khushbu Agarwal, Marcel Baer, Peter Rice, Simone Raugei

机构 * Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 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 Genie-CAT通过整合文献推理、结构解析、静电势计算和机器学习预测，实现蛋白质设计中可解释的科学假设生成，提升计算发现效率。

Comments 10 pages, 4 figures

TRAP: Targeted Redirecting of Agentic Preferences

TRAP：面向目标的代理偏好重定向

Hangoo Kang, Jehyeok Yeon, Gagandeep Singh

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 TRAP通过语义引导的跨模态操纵，诱导代理AI系统产生一致的选择偏见，揭示了语义层面的安全漏洞。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

MI9: An Integrated Runtime Governance Framework for Agentic AI

Charles L. Wang, Trisha Singhal, Ameya Kelkar, Jason Tuo

机构 * Barclays, Model Risk Management（巴克莱银行，模型风险管理部门） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

Randomized Controlled Trials for Conditional Access Optimization Agent

James Bono, Beibei Cheng, Joaquin Lozano

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

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

Procedural Knowledge Improves Agentic LLM Workflows

Vincent Hsiao, Mark Roberts, Leslie Smith

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

AgentSUMO: An Agentic Framework for Interactive Simulation Scenario Generation in SUMO via Large Language Models

Minwoo Jeong, Jeeyun Chang, Yoonjin Yoon

机构 * Graduate School of Data Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology（数据科学研究生院，韩国科学技术院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（土木与环境工程系，韩国科学技术院） 纠错

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

Comments Submitted to Transportation Research Part C (under review)

SafeAgentBench: A Benchmark for Safe Task Planning of Embodied LLM Agents

Sheng Yin, Xianghe Pang, Yuanzhuo Ding, Menglan Chen, Yutong Bi, Yichen Xiong, Wenhao Huang, Zhen Xiang, Jing Shao, Siheng Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

Comments 28 pages, 19 tables, 15 figures

PowerChain: A Verifiable Agentic AI System for Automating Distribution Grid Analyses

Emmanuel O. Badmus, Peng Sang, Dimitrios Stamoulis, Amritanshu Pandey

机构 * Dept. of Electrical and Biomedical Engineering, The University of Vermont（维珍尼亚大学电气与生物医学工程系） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系） 纠错

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

Diverse Planning with Simulators via Linear Temporal Logic

Mustafa F. Abdelwahed, Alice Toniolo, Joan Espasa, Ian P. Gent

机构 * School of Computer Science University of St Andrews（计算机科学学院圣安德鲁大学） 纠错

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

Coinvisor: An RL-Enhanced Chatbot Agent for Interactive Cryptocurrency Investment Analysis

Chong Chen, Ze Liu, Lingfeng Bao, Yanlin Wang, Ting Chen, Daoyuan Wu, Jiachi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Lingnan University（岭大大学） 纠错

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