AI Agent

Personalized Embodied Navigation for Portable Object Finding

面向便携物品寻找的个性化具身导航

Vishnu Sashank Dorbala, Bhrij Patel, Amrit Singh Bedi, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向动态环境的个性化习惯学习方法，通过引入Transit-Aware Planning算法提升便携物品寻找的性能，在模拟和现实环境中均取得显著效果。

Comments 10 pages

Learning Multi-Agent Local Collision-Avoidance for Collaborative Carrying tasks with Coupled Quadrupedal Robots

学习多智能体局部避障以实现协作搬运任务 with 耦合四足机器人

Francesca Bray, Simone Tolomei, Andrei Cramariuc, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich（埃因斯坦理工大学机器人系统实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 本文提出基于强化学习的策略，使两台连接物体的四足机器人在未知环境中自主避障，无需预设路径或地图。

DBF-MA: A Differential Bayesian Filtering Planner for Multi-Agent Autonomous Racing Overtakes

Trent Weiss, Amar Kulkarni, Madhur Behl

机构 * Trent Weiss 1 ； Amar Kulkarni 2 ； Madhur Behl 2 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；multi-agent(title)

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Multi-agent Robust and Optimal Policy Learning for Data Harvesting

Shili Wu, Yancheng Zhu, Aniruddha Datta, Sean B. Andersson

专题命中 规划决策 ：agent(title)；multi-agent(title)

ModelingAgent: Bridging LLMs and Mathematical Modeling for Real-World Challenges

Cheng Qian, Hongyi Du, Hongru Wang, Xiusi Chen, Yuji Zhang, Avirup Sil, Chengxiang Zhai, Kathleen McKeown, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM Research AI（IBM人工智能研究） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments 36 Pages, 26 Figures, 5 Tables

AgilePilot: DRL-Based Drone Agent for Real-Time Motion Planning in Dynamic Environments by Leveraging Object Detection

Roohan Ahmed Khan, Valerii Serpiva, Demetros Aschalew, Aleksey Fedoseev, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory（智能空间机器人实验室） ； Center for Digital Engineering（数字工程中心） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title)；planning(title)

Comments Manuscript has been accepted at 2025 INTERNATIONAL CONFERENCE ON UNMANNED AIRCRAFT SYSTEMS (ICUAS)

D-HAL: Distributed Hierarchical Adversarial Learning for Multi-Agent Interaction in Autonomous Intersection Management

Guanzhou Li, Jianping Wu, Yujing He

专题命中 规划决策 ：agent(title)；multi-agent(title)

On global convergence of area-constrained formations of hierarchical multi-agent systems

Toshiharu Sugie, Fei Tong, Brian D. O. Anderson, Zhiyong Sun

专题命中 规划决策 ：agent(title)；multi-agent(title)

Comments Accepted in the 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2020). arXiv admin note: text overlap with arXiv:1808.00312

Empathic Autonomous Agents

Timotheus Kampik, Juan Carlos Nieves, Helena Lindgren

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract,comments)；multi-agent(comments)

Comments Accepted for: Engineering Multi-Agent Systems, 6th International Workshop, EMAS 2018, Stockholm, Sweden, 14-15 July, 2018, Revised, Selected, and Invited Papers

LifePlanner: Evaluating LLM Agents for Geo-spatial Planning with Social Media Data

LifePlanner：利用社交媒体数据评估LLM智能体的地理空间规划能力

Zhen Dong, Yuning Peng, Yutao Shi, Lei Zhong, Yongsen Mao, Yuan Liu, Haiping Wang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出LifePlanner基准测试，结合社交媒体数据评估LLM智能体的地理空间规划能力，发现前沿LLM在简单检索中表现好但复杂规划通过率仅40.2%，失败源于证据获取、工具使用及约束整合问题，需改进实际规划能力而非单纯扩大模型规模。

Comments 25 pages, 7 figures, 11 tables

MetaRAG: Belief-Action Aligned Policy Optimization for Agentic RAG

MetaRAG：面向智能体检索增强生成的信念-行动对齐策略优化

Qiuyi Qi, Tian Liang, Jiamu Wang, Jinjian Zhang, Wei Zhou, Pengcheng Zhu, Linjian Mo, Ming Kong, Jie Liu, Qiang Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 MetaRAG是面向智能体RAG的信念-行动对齐策略优化框架，通过优先验证的行动生成与内部信念探测，提升了智能体RAG的准确率-效率权衡，收益可迁移至多种场景与模型。

Comments EMNLP 2026 MainConference

ARGUS: Theory-of-Mind Guided Argument Generation with Strategy-Aware Planning and Knowledge Grounding

ARGUS：基于心理理论（Theory-of-Mind）的论证生成，结合策略感知规划与知识接地

Zhe Hu

机构 * InspireOmni AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于智能体的Argus框架，结合心理理论推理、策略感知规划等，在三个基准上优于基线，可有效改变抗拒受众立场。

Self-Evolving Scientific Agent Designs Physically-Reasoned Whitebox Fluid Control

自进化科学智能体发现可泛化的物理推理流体控制

Boai Sun, Wenjin Guo, Zongmin Yu, Liu Yang

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

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

AI总结 提出一种由大语言模型驱动的自进化科学智能体工作流，通过迭代代码生成和物理仿真诊断，自动构建可解释的控制器，并在欠驱动双关节狗鲨游泳器目标到达任务中实现零样本泛化。

Efficient LLM Collaboration via Planning

通过规划实现高效的LLM协作

Byeongchan Lee, Jonghoon Lee, Dongyoung Kim, Jaehyung Kim, Kyungjoon Park, Dongjun Lee, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出COPE框架，通过规划模型与执行模型的协作，提升小模型和大模型在复杂任务中的性能，同时显著降低推理成本。

Comments Accepted at TMLR 2026

Edge-Based Agentic Retrieval-Augmented Generation for Autonomous FHWA Bridge Inspection Compliance

面向美国联邦公路管理局（FHWA）桥梁检查合规性的基于边缘的智能体检索增强生成

Viraj Nishesh Darji, Hemaliben Rakeshkumar Darji

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

AI总结 针对FHWA桥梁合规核查的痛点，提出离线智能体RAG系统BridgeGuard，结合向量搜索与SQL查询，在边缘硬件实现高准确率、高速的结构缺陷桥梁识别。

Comments 27 pages, 1 figure, 5 tables. Pre-print submitted to the ASCE Journal of Computing in Civil Engineering. Code and data available at: https://github.com/virajdarji/bridgeguard

Towards Professional Tennis Styles for Humanoid Robots with Adaptive Motion Planning and Tracking

面向人形机器人的专业网球风格：自适应运动规划与跟踪

Tao Huang, Ruofei Liu, Xuchen Tang, Xinyin Zhang, Junli Ren, Huayi Wang, Feiyu Jia, Yukai Qi, Kangning Yin, Weishuai Zeng, Lipeng Chen, Xi Li, Ting Wu, Kailin Li, Ruoli Dai, Jingbo Wang, Lei Han, Jiangmiao Pang

机构 * Noitom Robotics（诺亦腾机器人） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Dobot Robotics（越疆机器人） 纠错

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

AI总结 本研究提出AdaPT框架，从广播视频学习专业网球风格，通过自适应机制弥合仿真到现实的差距，在Unitree G1和Dobot Atom人形机器人上验证了有效性，为相关系统提供了见解。

Comments 14 pages

Evidence-Gated Task and Motion Planning with Vision-Language Models

基于视觉语言模型的证据门控任务与运动规划

Tsunehiko Tanaka, Matthew Stephenson, Alistair Macvicar, Edgar Simo-Serra

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； Flinders University（弗林德斯大学） 纠错

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

AI总结 针对机器人执行自然语言指令长时操纵任务时的部分可观测问题，提出 EAFG 框架，通过视觉证据获取与可行性门控提升食谱完成率并减少无效操纵尝试。

Reinforced Planning with Latent World Models

基于潜世界模型的强化规划

Armin Sommer, Jannik Schilling

机构 * Pantheon Industries（万神殿工业公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出RP1方法，将良好搜索规则强化到神经规划器中，可改进多步计划，在多个机器人任务中性能优于手工搜索算法，且效率更高。

Comments Preprint

AdaLens: Interactive Storyline for Monitoring and Steering Long-Running Agentic Data Analysis

AdaLens：用于监控和引导长时间运行的智能体数据分析的交互式故事情节

Yangtian Liu, Yan Miao, Shuhan Liu, Yunfan Zhou, Dae Hyun Kim, Di Weng, Yingcai Wu

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

AI总结 针对长时间智能体数据分析的传统界面无法满足可观测性与可引导性需求，本文提出交互式系统AdaLens，结合故事情节表示与引导交互，经案例及用户研究验证其能有效支持分析师监控与引导此类分析。

PACE: Policy-Attested Contract Execution for Safe AI Agents in Decentralized Finance

PACE：用于去中心化金融中安全AI智能体的策略验证合约执行

Rabimba Karanjai, Yang Lu, Richard Williamson, Hemanth Hm, Prakhar Mehrotra, Lei Xu, Weidong, Shi

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

AI总结 该研究提出PACE框架，通过引入类型化交易意图等机制，实现去中心化金融中AI智能体的安全交易授权，在确定性沙箱中实现0.00不安全执行率和0.00误报率，提升了DeFi场景下AI智能体的安全性。

VISOR: Agentic Visual Retrieval-Augmented Generation via Iterative Search and Over-horizon Reasoning

VISOR: 通过迭代搜索和超视距推理实现基于视觉检索的增强生成

Yucheng Shen, Jiulong Wu, Jizhou Huang, Dawei Yin, Lingyong Yan, Min Cao

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 VISOR通过结构化证据空间和动态轨迹机制解决多步推理中的视觉证据稀疏和搜索漂移问题，实现高效长视距视觉推理。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages, 3 figures. Code: https://github.com/syc1336/VISOR

AstronOS: A Unified Execution Model and Runtime for Long-Horizon Agentic Systems

AstronOS：面向长周期智能体系统的统一执行模型与运行时

Zhenhang Nie, Gui Zheng, Xudong Sun, Tailong Zhu, Bin Zhang

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

AI总结 AstronOS是面向长周期智能体系统的统一执行模型与运行时，其介导的交接策略在三阶段任务中通过率远高于其他策略，虽时间成本更高但端到端表现更优。

Comments 23 pages, 2 figures, 13 tables. Zhenhang Nie and Gui Zheng contributed equally; Gui Zheng and Bin Zhang are corresponding authors

Agentic Data Cleaning Without a Clean Reference: An Experimental Study of Capabilities and Trade-offs

无干净参考的智能体数据清洗：能力与权衡的实验研究

Hadi Fadlallah

机构 * Faculty of Arts and Sciences（文理学院） ； University of Sciences and Arts in Lebanon（黎巴嫩科学与艺术大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出整合多组件的基于证据的无参考智能体数据清洗框架，经多数据集实验发现，额外能力会在多指标间引入权衡，无配置在所有标准上最优。

Comments 21 pages, 3 figures, Submitted to New Generation Computing

Expected Free Energy-based Informative Path Planning for Robotic Mars Exploration

基于期望自由能的火星探测机器人信息路径规划

Ajith Anil Meera, Pablo Lanillos, Wouter Kouw

机构 * TU Eindhoven（埃因霍温理工大学） ； Cajal Centre for Neuroscience, Spanish National Research Council（西班牙国家研究委员会卡哈尔神经科学中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出将主动推理的期望自由能作为统一准则，用于预算约束下的机器人信息路径规划，其规划方法在火星探测场景中可同时实现精准地图构建与高价值区域定位，性能优于信息论基准方法。

Comments accepted for IWAI 2026

Agentic Aggregation for Parallel Scaling of Long-Horizon Agentic Tasks

代理聚合用于长周期代理任务的并行扩展

Yoonsang Lee, Howard Yen, Xi Ye, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学语言与智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AggAgent，通过将并行轨迹视为环境，有效解决长周期代理任务中轨迹信息聚合问题，提升性能并降低开销。

Comments COLM 2026. Code is available at https://github.com/princeton-pli/AggAgent

Agentic Neurosymbolic Collaboration for Mathematical Discovery: A Case Study in Combinatorial Design

代理神经符号协作用于数学发现：组合设计的一个案例研究

Hai Xia, Carla P. Gomes, Bart Selman, Stefan Szeider

机构 * Algorithms and Complexity Group, TU Wien（算法与复杂性组，维也纳技术大学） ； Department of Computer Science, Cornell University（计算机科学系，康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文通过代理神经符号协作方法，在组合设计理论中发现了一个新的紧下界，展示了人类与AI协作在数学发现中的有效性。

Large Language Models Persuade Without Planning Theory of Mind

大语言模型无需规划即可说服理论之心理论

Jared Moore, Rasmus Overmark, Ned Cooper, Beba Cibralic, Nick Haber, Cameron R. Jones

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

AI总结 大语言模型通过战略性揭示信息说服目标，无需显式理论之心推理，实验显示其在说服任务中表现优于人类。

DreamFly: Causal Memory and Receding-Horizon Diffusion Planning for Aerial Vision-Language Navigation

DreamFly：面向空中视觉语言导航的因果记忆与后退时域扩散规划

Yan Deng, Fei Xu

机构 * School of Electronic Information Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学电子信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 DreamFly是基于Dream-VLA的扩散式空中VLN框架，通过因果记忆、后退时域扩散规划和LiteStop解耦终止，在OpenFly基准上显著优于对比方法。

Comments 24 pages, 6 figures, 3 tables

Local verification cannot detect non-transportability: a cohomological theory of context preservation in agentic reasoning

局部验证无法检测不可迁移性：智能体推理中上下文保持的上同调理论

Suyash Mishra

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

AI总结 本文提出智能体推理上下文保持的上同调理论，证明局部验证无法检测不可迁移性，提出Ksetra方法并通过外汇市场验证了所提检验的有效性。

Comments 17 pages, 10 figures. Includes an exact F-test for non-transportability with verified size and power, its precision-whitened generalisation, and a foreign-exchange case where the null hypothesis is known analytically rather than estimated

From Prompts to Pavement: LMMs-based Agentic Behavior-Tree Generation Framework for Autonomous Vehicles

从提示到道路：基于大语言模型的代理行为树生成框架用于自动驾驶车辆

Omar Y. Goba, Ahmed Y. Gado, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein

机构 * Computer Science & Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（德国亚历山大·冯·洪堡大学（开罗分校）计算机科学与工程系，埃及） ； C-DRiVeS Lab: Cognitive Driving Research in Vehicular Systems, Cairo, Egypt（认知驾驶系统实验室（车辆系统中的认知驾驶研究），开罗，埃及） ； IAV GmbH, Berlin, Germany（IAV GmbH，柏林，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型和多模态视觉模型的代理行为树生成框架，用于自动驾驶车辆在复杂环境中自适应导航。该框架通过链式符号提示评估场景关键性，通过上下文学习构建高层子目标，并通过生成器合成可执行的BT子树，实现了在CARLA+Nav2模拟中对突发障碍物（如道路堵塞）的成功绕行。