AI Agent

Prescriptive Agents based on RAG for Automated Maintenance (PARAM)

Chitranshu Harbola, Anupam Purwar

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

CheMatAgent: Enhancing LLMs for Chemistry and Materials Science through Tree-Search Based Tool Learning

Mengsong Wu, YaFei Wang, Yidong Ming, Yuqi An, Yuwei Wan, Wenliang Chen, Binbin Lin, Yuqiang Li, Tong Xie, Dongzhan Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Soochow University（苏州大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments 15 pages, 6 figures

Divide-Then-Aggregate: An Efficient Tool Learning Method via Parallel Tool Invocation

Dongsheng Zhu, Weixian Shi, Zhengliang Shi, Zhaochun Ren, Shuaiqiang Wang, Lingyong Yan, Dawei Yin

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Shandong University（山东大学） ； Leiden University（莱顿大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)；function calling(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments Accepted to ACL 2025

DeepResearcher: Scaling Deep Research via Reinforcement Learning in Real-world Environments

Yuxiang Zheng, Dayuan Fu, Xiangkun Hu, Xiaojie Cai, Lyumanshan Ye, Pengrui Lu, Pengfei Liu

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Prism: Dynamic and Flexible Benchmarking of LLMs Code Generation with Monte Carlo Tree Search

Vahid Majdinasab, Amin Nikanjam, Foutse Khomh

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

DataEnvGym: Data Generation Agents in Teacher Environments with Student Feedback

Zaid Khan, Elias Stengel-Eskin, Jaemin Cho, Mohit Bansal

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

Comments ICLR 2025 Spotlight; Project Page: https://DataEnvGym.github.io

Optimizing Model Selection for Compound AI Systems

Lingjiao Chen, Jared Quincy Davis, Boris Hanin, Peter Bailis, Matei Zaharia, James Zou, Ion Stoica

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

MMFactory: A Universal Solution Search Engine for Vision-Language Tasks

Wan-Cyuan Fan, Tanzila Rahman, Leonid Sigal

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Heterogeneous Multi-Robot Graph Coverage with Proximity and Movement Constraints

Dolev Mutzari, Yonatan Aumann, Sarit Kraus

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments 12 pages, 7 figures, to be published in the 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence

Hammer: Robust Function-Calling for On-Device Language Models via Function Masking

Qiqiang Lin, Muning Wen, Qiuying Peng, Guanyu Nie, Junwei Liao, Jun Wang, Xiaoyun Mo, Jiamu Zhou, Cheng Cheng, Yin Zhao, Jun Wang, Weinan Zhang

专题命中 工具调用 ：autonomous agent(abstract)；function calling(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

Efficient and Scalable Estimation of Tool Representations in Vector Space

Suhong Moon, Siddharth Jha, Lutfi Eren Erdogan, Sehoon Kim, Woosang Lim, Kurt Keutzer, Amir Gholami

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；function calling(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

LLM Agents Improve Semantic Code Search

Sarthak Jain, Aditya Dora, Ka Seng Sam, Prabhat Singh

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

Comments 12 pages, 1 Figure

Tool Learning with Foundation Models

Yujia Qin, Shengding Hu, Yankai Lin, Weize Chen, Ning Ding, Ganqu Cui, Zheni Zeng, Yufei Huang, Chaojun Xiao, Chi Han, Yi Ren Fung, Yusheng Su, Huadong Wang, Cheng Qian, Runchu Tian, Kunlun Zhu, Shihao Liang, Xingyu Shen, Bokai Xu, Zhen Zhang, Yining Ye, Bowen Li, Ziwei Tang, Jing Yi, Yuzhang Zhu, Zhenning Dai, Lan Yan, Xin Cong, Yaxi Lu, Weilin Zhao, Yuxiang Huang, Junxi Yan, Xu Han, Xian Sun, Dahai Li, Jason Phang, Cheng Yang, Tongshuang Wu, Heng Ji, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Unconstraining Multi-Robot Manipulation: Enabling Arbitrary Constraints in ECBS with Bounded Sub-Optimality

Yorai Shaoul, Rishi Veerapaneni, Maxim Likhachev, Jiaoyang Li

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments The first two authors contributed equally. Accepted to SoCS 2024

Neural Trajectory Model: Implicit Neural Trajectory Representation for Trajectories Generation

Zihan Yu, Yuqing Tang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

MultiPLY: A Multisensory Object-Centric Embodied Large Language Model in 3D World

Yining Hong, Zishuo Zheng, Peihao Chen, Yian Wang, Junyan Li, Chuang Gan

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments Project page: https://vis-www.cs.umass.edu/multiply

Enhancing Multi-Drone Coordination for Filming Group Behaviours in Dynamic Environments

Aditya Rauniyar, Jiaoyang Li, Sebastian Scherer

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments 7 Pages, 4 Figures

ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs

Yujia Qin, Shihao Liang, Yining Ye, Kunlun Zhu, Lan Yan, Yaxi Lu, Yankai Lin, Xin Cong, Xiangru Tang, Bill Qian, Sihan Zhao, Lauren Hong, Runchu Tian, Ruobing Xie, Jie Zhou, Mark Gerstein, Dahai Li, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Passive learning of active causal strategies in agents and language models

Andrew Kyle Lampinen, Stephanie C Y Chan, Ishita Dasgupta, Andrew J Nam, Jane X Wang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

Comments Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023). 10 pages main text

Multi-Objective Sparse Sensing with Ergodic Optimization

Ananya Rao, Howie Choset

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

A Receding Horizon Scheduling Approach for Search & Rescue Scenarios

Yousef Emam, Sean Wilson, Mathias Hakenberg, Ulrich Munz, Magnus Egerstedt

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments Accepted to IFAC World Congress 2020

An Optimal Algorithm to Solve the Combined Task Allocation and Path Finding Problem

Christian Henkel, Jannik Abbenseth, Marc Toussaint

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

SGHA: Evidence-Grounded Research Problem Discovery with Local Language Models

SGHA：基于证据的研究问题发现，使用本地语言模型

Sarvesh Gharat, Junpei Komiyama

机构 * C-MInDS, IIT Bombay（印度理工学院孟买分校C-MInDS） ； Machine Learning Department, MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学机器学习系） 纠错

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

AI总结 该研究提出SGHA，一种基于本地9B开源LLM的研究问题发现系统，通过构建文献证据图检测研究差距，经对比实验证明其可实现可核查的研究问题构建，无需依赖专有前沿模型。

Comments Link to Code and artifacts: https://github.com/SarveshVGharat/structural-gap-hypothesis-agent

Act as You Learn: Adaptive Decision-Making in Non-Stationary Markov Decision Processes

Baiting Luo, Yunuo Zhang, Abhishek Dubey, Ayan Mukhopadhyay

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；autonomous agent(comments)

Comments Accepted for publication at the International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems (AAMAS), 2024

Structurally-bounded Agentic Graph Exploration for Evidence-Grounded Scholarly DeepSearch

用于证据导向学术深度搜索的结构受限智能体图探索方法

Rima Hazra, Sayan Layek, Somnath Banerjee, Soumen Chakrabarti, Animesh Mukherjee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； TCG CREST ； Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.CL

AI总结 Crase是一种有界可检查的学术搜索方法，通过1.5跳引用邻域扩展等操作，在50万篇arXiv论文的基准上，召回率@50最高达同类深度研究智能体的3倍且成本仅为其三分之一。

AHEAD: Adaptive Hindsight with Environment-Augmented Distillation for Agentic RL

AHEAD：用于智能体强化学习的环境增强蒸馏自适应回溯

Xiaolong Jin, Dingmin Wang, Vijay Lingam, Varun Kumar

机构 * AWS AI Labs（亚马逊云科技人工智能实验室） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 AHEAD是一种步骤感知的智能体强化学习框架，通过匹配不同监督源适配步骤类型，在多任务及多模型规模下提升了GRPO算法的任务成功率，减少了训练步骤并适配更严格的交互预算。

Comments 22 pages, 15 figures, 7 tables

Noise Floor Audit for Agent Benchmarks

智能体基准测试的噪声底审计

Yihang Chen, Pin Qian, Su Wang, Chong Peng, Huan Xu, Xiyang Wu, Yiqi Sun

专题命中 工具调用 ：agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对BFCL基准的工具调用端点，审计了重复运行与提示扰动带来的测量变异性，发现提示扰动是更大噪声来源，边际准确率掩盖了稳定性与失败模式。

Comments 10 pages, 1 figure, 6 tables

AgonAlpha: Autonomous Alpha Discovery via Prompt Economy and Scalable Agentic Search

AgonAlpha：通过提示经济与可扩展智能体搜索实现自主阿尔法发现

Weicheng Ye, Youran Sun, Xingyu Ren, Shunyao Yu, Chugang Yi, Haizhao Yang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 AgonAlpha是首个结合经验证构件搜索、对抗审核器与并行预算分配的阿尔法挖掘系统，在WorldQuant BRAIN部署后产出SPECTACULAR级阿尔法，为交易因子自主研究提供了完整证据轨迹。

VectraYX-Vision-1B: A Sub-2B Spanish/LATAM Cybersecurity Vision-Language Model with Structured Visual Reasoning and Native Tool Use

VectraYX-Vision-1B：一款具备结构化视觉推理与原生工具使用能力的20亿参数以下西班牙语/拉丁美洲网络安全多模态模型

Juan S. Santillana

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；分类 cs.CL

AI总结 本研究推出VectraYX-Vision-1B，一款20亿参数以下西班牙语/拉丁美洲网络安全多模态模型，支持结构化推理与工具调用，针对网络UI优化，同时报告了其视觉定位的负面结果及相关修复方案，开源了模型与数据。

Comments 11 pages, 1 figure

CEDAR: Agent-Orchestrated Tree Search for Goal-Directed Optimization of Complex Systems

CEDAR：面向复杂系统目标导向优化的智能体编排树搜索算法

Yingtao Tian

机构 * Sakana AI 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对复杂系统目标导向设计的难题，提出基于LLM智能体的CEDAR方法，通过LLM驱动的MCTS实现复杂系统的目标导向发现，减少人力投入并促进其跨领域应用。

Comments Accepted as Talk in ALIFE 2026: The 2026 Conference on Artificial Life