AI Agent

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

Planning under Distribution Shifts with Causal POMDPs

基于因果POMDP的分布偏移下规划

Matteo Ceriscioli, Karthika Mohan

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)（电气工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出因果POMDP框架，通过干预表示环境变化，在部分可观测下维持PWLC性质，实现分布偏移下的规划与更新。

Comments Appeared at the 36th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS-26)

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Cloud Technology Co., Ltd（华为云技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架，先监督学习获取基础知识，再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力，在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026

AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design

AgentPLM：具有推理增强解码的智能体蛋白质语言模型用于蛋白质序列设计

Sahil Rahman, Maxx Richard Rahman

机构 * Sahil Rahman ； Maxx Richard Rahman 纠错

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

AI总结 提出AgentPLM，通过推理增强解码和对比智能体策略优化，使预训练蛋白质语言模型能够利用外部生物物理反馈进行在线纠错，在多项蛋白质设计任务上取得最优结果。

Journal ref Workshop on Generative and Agentic AI for Biology, 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

PILOT Technical Report

PILOT技术报告

Jiuning Lin, Ruiquan Lan, Xiaodong Zhu, Bin Zhang, Chengyu Lai, Chuxin Chen, Dimin Wang, Han Zhu, Hongtao Cheng, Jialin Zhu, Lingqing Zhang, Shuai Zhong, Tao Wang, Weipeng Huang, Yinjiang Cai, Yinnan Song, Yuan Liu, Zhibo Xiao, Zhixin Ma, Zihong Huang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 该研究针对现有推荐系统优化智能体方法的反应式缺陷，提出PILOT框架，通过三类角色构建控制循环，在淘宝平台对比ROAM验证，实现多项指标提升且搜索效率显著提高，无需人工干预。

Comments Technical Report, 42 pages, 10 figures

Involution game with migration and spatial heterogeneity of social resources

自反游戏与迁移及社会资源空间异质性

Bo Li, Qiwen Ge, Yong Shi

专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出一个包含 agent 迁移和资源分布空间异质性的自反博弈模型，探讨迁移和资源分配条件对自反动态的影响，发现总资源恒定时相似资源水平抑制自反，而总资源增加会加剧自反，并识别努力比和效用乘数的阈值效应。

Comments 20 pages, 7figures

CRANE: Constrained Reasoning Injection for Code Agents via Nullspace Editing

CRANE：通过空域编辑实现代码代理的约束推理注入

Mingzhi Zhu, Michele Merler, Raju Pavuluri, Stacy Patterson

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 CRANE通过空域编辑技术，结合推理和工具使用能力，提升代码代理性能，在多个基准测试中取得显著成果。

Payoff scaling shapes cooperation in LLM agents across languages

收益规模塑造跨语言LLM代理的合作行为

Trung-Kiet Huynh, Dao-Sy Duy-Minh, Thanh-Bang Cao, Phong-Hao Le, Hong-Dan Nguyen, Phu-Quy Nguyen-Lam, Minh-Luan Nguyen-Vo, Hong-Phat Pham, Phu-Hoa Pham, Thien-Kim Than, Chi-Nguyen Tran, Huy Tran, Gia-Thoai Tran-Le, Alessio Buscemi, Le Hong Trang, The Anh Han

机构 * Faculty of Information Technology, University of Science (HCMUS), Ho Chi Minh City, Vietnam（信息技术学院，科学大学（HCMUS），胡志明市，越南） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), Ho Chi Minh City, Vietnam（计算机科学与工程学院，胡志明市技术大学（HCMUT），胡志明市，越南） ； Vietnam National University – Ho Chi Minh City (VNU-HCM), Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学——胡志明市（VNU-HCM），胡志明市，越南） ； Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), Luxembourg（卢森堡科学与技术研究所（LIST），卢森堡） ； School of Computing, Engineering and Digital Technologies, Teesside University, Middlesbrough, United Kingdom（计算、工程与数字技术学院，泰赛德大学，米德尔斯布罗，英国） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 通过监督分类器识别重复囚徒困境中的策略，结合演化博弈论基线，发现随着收益增加，LLM反而更合作，与演化预测相反，表明对齐训练和人类推理模式的影响。

Comments 44 pages, 17 figures, 4 tables

Compromise by "multimatum"

通过“multimatum”达成妥协

Federico Echenique, Matías Núñez

专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出了一种解决两agent社会选择问题的机制，通过构建共同的偏好基数化来实现两agent间的高效妥协，展示了multimatum在政治经济学、其他关照偏好和设施选址中的应用价值。

PO-PDDL: Learning Symbolic POMDPs from Visual Demonstrations for Robot Planning Under Uncertainty

PO-PDDL: 从视觉演示中学习符号化POMDP以实现不确定性下的机器人规划

Wenjing Tang, Xuanjin Jin, Yuan Liu, Renming Huang, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * 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 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PO-PDDL符号化POMDP框架，通过从机器人执行视频中重建潜在状态轨迹、识别部分可观测性并学习随机转移与观测模型，实现不确定性下的鲁棒任务规划。

A Physics-Informed Neural Network Approach for UAV Path Planning in Dynamic Environments

动态环境下无人机路径规划的物理信息神经网络方法

Shuning Zhang

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

AI总结 针对动态环境下无人机路径规划问题，提出PINN框架，将动力学等约束嵌入学习，仿真显示其在多指标上优于A*等传统方法，可统一模型与数据驱动规划。

Comments Withdrawn due to a substantive methodological error that affects the main conclusions of the paper

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh F. Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments Updated abalation experiments and layout

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

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

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026. 8 pages

Belayer: Efficient Fault Tolerance for LLM Agentic RL Training

Belayer：面向LLM智能体强化学习训练的高效容错机制

Jiecheng Zhou, Qinghao Hu, Peng Sun, Xingcheng Zhang, Weiming Zhang

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

AI总结 本文提出Belayer系统，针对LLM智能体强化学习训练的生成引擎和环境故障设计容错机制，可降低无故障训练开销，大幅缩短工作节点与环境故障的恢复时间。

Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight

通过记忆增强的规划和前瞻性构建视觉导航的统一世界模型

Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen, Lingdong Kong, Qiyu Hu, Yuxuan Zhou, Xu Zhu, Jingdong Sun, Jun-Yan He, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Apple（苹果公司） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UniWM，一种整合视觉前瞻性与规划的统一世界模型，通过记忆机制提升导航鲁棒性和泛化能力，在多个基准测试中显著提升导航成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 12 figures, code: https://github.com/UWMILab/UniWM

A Temporal Planning Framework for Disruption Aware Dynamic Route Optimization in Heterogeneous Railway Systems

异构铁路系统中干扰感知的动态路径优化的时间规划框架

Pollob Chandra Ray, Sabah Binte Noor, Fazlul Hasan Siddiqui

机构 * Dhaka University of Engineering & Technology（达卡工程技术大学） 纠错

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

AI总结 提出基于时间规划的框架，利用PDDL 2.1建模轨距兼容约束和多种干扰场景，生成无冲突时间戳操作计划，减少人工决策依赖。

Can Attribution Predict Risk? From Multi-View Attribution to Planning Risk Signals in End-to-End Autonomous Driving

属性能否预测风险？从多视图属性到端到端自动驾驶中的规划风险信号

Le Yang, Haijun Liu, Jiawei Liang, ShangQuan Sun, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种层次化属性框架，用于端到端规划中的风险预测，通过提取三种属性统计作为预测信号，提升了对轨迹误差和碰撞检测的预测能力。

MDP Planning as Policy Inference

MDP规划作为策略推断

David Tolpin

机构 * Offtopia 纠错

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

AI总结 将周期性马尔可夫决策过程规划视为贝叶斯推断，通过策略作为隐变量，利用策略最优性的非归一化概率构建后验分布，结合变分序列蒙特卡洛方法近似后验分布，通过策略一致性扫面和粒子间转移随机性耦合避免模拟噪声干扰，最终通过后验预测采样生成随机控制策略。

Comments 29 pages, many figures

Flow Motion Policy: Manipulator Motion Planning with Flow Matching Models

流运动策略：基于流匹配模型的机械臂运动规划

Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学Zachry土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出流运动策略，一种基于流匹配模型的机械臂运动规划方法，通过生成路径分布实现高效推理优化。

SynAct: A Reasoning-Acting Large Language Model Agent for Adaptive Synthesis Optimization

SynAct：用于自适应综合优化的推理-行动大语言模型智能体

Fangzhou Liu, Peiyi Han, Jiawei Liu, Yuan Pu, Zhuolun He, Rongliang Fu, Tsung-Yi Ho, Bei Yu

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

AI总结 SynAct是一种自适应闭环LLM推理-行动智能体，通过结合电路状态、工具知识与历史经验发布针对性命令，在14个商用设计实验中将平均WNS降至引导式综合的27%，实现高效自适应逻辑综合优化。

Comments 12 pages, 8 figures

MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controllable Text-to-Music Generation

MusicLayout：用于可控文本生成音乐的显式结构规划

Shuyu Li, Kejun Zhang, Jiahe Lei, Shulei Ji, Zihao Wang, Jiaxing Yu, Wanying Wu, Lei Wang

机构 * College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（浙江大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（浙江大学长三角创新中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shandong University（山东大学） ； Chu Kochen Honors College, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 针对文本生成音乐结构隐含难控的问题，提出MusicLayout显式中间表示，将其集成到统一自回归框架实现布局级控制，实验证实该方法可改进音乐长程结构组织并支持布局级控制。

LLM-Advisor: An LLM Advisor for Cost-efficient Path Planning across Multiple Terrains

LLM-Advisor: 一种用于多地形高效路径规划的LLM基准

Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（弘前大学信息科学与技术研究生院） ； Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo（东京大学信息与通信工程系） 纠错

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

AI总结 LLM-Advisor利用大型语言模型优化多地形路径规划，提升路径成本效率，适用于现实场景。

Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

AtomBridge: Agentic VLA Inference Plugin for Long-Horizon Tasks in Scientific Experiments

Sci-VLA：用于科学实验中长周期任务的代理VLA推理插件

Yiwen Pang, Bo Zhou, Changjin Li, Xuanhao Wang, Shengxiang Xu, Deng-Bao Wang, Peng Cheng, Shimin Di, Jingkuan Song, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering & School of Software Engineering & School of Artificial Intelligence, Southeast University, Nanjing, China（计算机科学与工程学院、软件工程学院、人工智能学院，东南大学，南京，中国） ； Pattern Learning and Mining Lab, Southeast University, Nanjing, China（模式学习与挖掘实验室，东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的代理VLA推理插件，用于提升科学实验中长周期任务的执行效率和成功率。

Governing Agentic AI in FinTech

金融科技中智能体人工智能的治理

Henry Han

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

AI总结 针对金融科技中智能体AI治理研究不足的问题，构建多层次治理理论，通过三项研究验证其机制，发现可验证性缺口是核心约束，该框架可扩展至其他高风险领域。

Comments 58 pages, 12 figures

Certifiable Semantic Agreement Among LLM Agents: What the Admissibility Instrument Decides

面向拜占庭鲁棒的大语言模型智能体协作的分层认证语义承诺

Haoran Xu, Lei Zhang, Iadh Ounis, Xianbin Wang

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Western Ontario（西部 Ontario 大学） 纠错

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

AI总结 提出H-CSC协议，将基于嵌入的终结性信号转换为三种类型输出（语义承诺、判决承诺或显式中止），实现大语言模型智能体拜占庭协作的最终性控制，在语义投毒和拜占庭攻击下保持低角度偏差和高中止率。

Comments 43 pages, 5 figures, 20 tables, 1 algorithm. Substantial revision: new title, new framing, new downstream-audit experiment; supersedes v1

Exploiting Symbolic Heuristics for the Synthesis of Domain-Specific Temporal Planning Guidance using Reinforcement Learning

利用符号启发式方法，通过强化学习合成面向领域特定的时序规划引导

Irene Brugnara, Alessandro Valentini, Andrea Micheli

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布伦诺·科塞勒基金会） 纠错

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

AI总结 本文提出一种改进的时序规划学习框架，结合符号启发式与强化学习，通过学习符号启发式的残差，采用多队列规划方法，提升了时序规划的性能。

DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding

DAEP：面向医学视频语料时序答案 grounding 的难度感知证据规划

Tianjian He, Yujie Liu, Zhiping Huang, Changbo Xu

机构 * TikTok, ByteDance（字节跳动TikTok） ； Beijing Institute of Graphic Communication（北京印刷学院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 BIGC团队提出DAEP方案，通过多模态证据排名与难度感知规划，在NLPCC 2026共享任务中以0.2728的平均得分获第一名，提升了医学视频时序答案定位的性能。

Comments 12 pages, 2 figures, 5 tables, accepted by NLPCC 2026 Shared Task Track 3

When Does Critique Improve AI-Assisted Theoretical Physics? SCALAR: Structured Critic--Actor Loop for Agentic Reasoning

当批评如何提升AI辅助理论物理？SCALAR：用于代理推理的结构化批评-代理循环

Vasilis Niarchos, Constantinos Papageorgakis, Alexander G. Stapleton, Sokratis Trifinopoulos

机构 * Department of Physics, CCTP ； ITCP, University of Crete, 71303, Greece ； Centre for Theoretical Physics, Department of Physics ； Astronomy, Queen Mary University of London, London E1 4NS, United Kingdom ； Theoretical Physics Department, CERN, Geneva, Switzerland 纠错

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

AI总结 本文研究了研究人员与代理交互对AI辅助理论物理研究的影响，通过SCALAR框架评估不同交互结构对科学发现的促进作用。

Comments V2. Expanded experiments. Accepted at ICML 2026 Workshop (AI4Physics); 18 pages; 9 figures

Planning Task Shielding: Detecting and Repairing Flaws in Planning Tasks through Turning them Unsolvable

计划任务防护：通过使其不可解来检测和修复计划任务中的缺陷

Alberto Pozanco, Pietro Totis, Marianela Morales, Daniel Borrajo

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文提出计划任务防护方法，通过最小修改使计划任务不可解来检测和修复缺陷，验证了算法在不同规模任务中的有效性。

Temporal Straightening for Latent Planning

时间拉直用于隐式规划

Ying Wang, Oumayma Bounou, Gaoyue Zhou, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun, Mengye Ren

机构 * New York University（纽约大学） ； Brown University（布朗大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 受人类视觉处理中感知拉直假说启发，提出时间拉直方法，通过曲率正则化联合学习JEPA世界模型的编码器和预测器，改善隐式规划中的表示学习，使梯度规划更稳定并提高目标到达任务成功率。

Comments ICML2026 Camera Ready