AI Agent

Toward Metacognitive One-Shot Indirect Prompt Injection: Strategy Abstraction Via Outcome-Conditioned Reflection

迈向元认知少样本间接提示注入：基于结果条件反射的策略抽象

Sihan Hou, Xinmeng Hou, Zhijun Zhang, Zehao Wang, Xuhong Ren, Sibo Qin, Kuntharrgyal Khysru, Qing Guo

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SAVOR方法，将攻击适配转向离线策略蒸馏，仅需一次目标智能体查询，在多基准与模型上攻击成功率显著优于现有方法，且记忆可跨防御迁移。

MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model

MemWM：记忆增强的基于文本的世界模型

Yujun Wang, Tao Zhang, Jinhe Bi, Aniri, Wenxuan Ye, Boliang Liu, Sikuan Yan, Shuning Wang, Xuebing Zhou, Sören Pirk, Hinrich Schütze, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Huawei Heisenberg Research Center（华为海森堡研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； TU Berlin（柏林工业大学） ； Kiel University（基尔大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出记忆增强的基于文本的世界模型MemWM，通过引入世界记忆解决世界模型的系统性预测错误，在ALFWorld等基准上提升智能体规划成功率与效率。

PMMC: Prospective Multimodal Memory Compilation for Long-Term LVLM Agents

PMMC：面向长期LVLM智能体的前瞻性多模态记忆编译

Jingyu Sun, Yan Lin, Yuyang Xue, Yifan Wang, Zhengtao Yao, Rui Qian, Zefeng Xu, Jiachen Li, Xianyang Liu, Jiancheng Pan, Jingyuan Sun, Syed Murtuza Baker, Hongpeng Zhou

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有LVLM智能体记忆系统的缺陷，提出PMMC框架，将部分记忆推理移至整合阶段，构建结构化问题库，提升答案质量与证据召回率，降低查询成本。

Training Skills Like Parameters via Self-Supervised Semantic Diffusion

通过自监督语义扩散将技能像参数一样训练

Mo Li, Zixin Yin, Ting Cao, Yunxin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出受扩散模型启发的无监督自进化智能体框架，通过自监督信号更新外部文本技能库，提升了智能体在短剧剧本创作领域的生成能力。

Comments Preprint, work in progress

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

Competitive and Complementary Tools

竞争与互补工具

David C. Krakauer

机构 * Santa Fe Institute（圣菲研究所） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类将思维外化于工具的现象，把智能体、工具和任务建模为动力系统，探讨能力与依赖的共同进化及双稳态，经多数据集测试，结果重塑了工具构建、人工智能部署及抗工具教育的方式。

PM-Bench: Evaluating Prospective Memory in LLM Agents

PM-Bench：评估大语言模型智能体中的前瞻记忆

Genglin Liu, Saadia Gabriel

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对智能体人工智能中的前瞻记忆挑战，引入PM-Bench基准，受认知科学启发评估大语言模型智能体相关能力。在模拟一周内比较八个先进模型，发现各模型在此基准测试中均具挑战性，且无单一改善策略占优，还发布该基准用于诊断与干预。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

ToolAtlas: Learning Once, Reusing Everywhere with Tool-Side Memory

ToolAtlas：通过工具端内存实现一次学习、处处复用

Yue Fang, Zhibang Yang, Fangkai Yang, Xiaoting Qin, Liqun Li, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型代理依赖外部工具时工具知识难共享问题，提出ToolAtlas框架，通过执行验证探测构建提供商端工具内存，经实验证明该框架能有效提升性能且可跨环境和框架复用，确立了提供商端工具内存范式。

SMetric: Rethink LLM Scheduling for Serving Agents with Balanced Session-centric Scheduling

SMetric：以平衡的会话中心调度重新思考面向服务代理的大语言模型调度

Jiahao Wang, Kaizhan Lin, Kaixi Zhang, Jinbo Han, Xingda Wei, Sijie Shen, Chenguang Fang, Wenyuan Yu, Rong Chen, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究代理服务中LLM调度问题，提出基于全局层KV存储和会话内局部性的见解，设计SMetric平衡会话中心调度，相比先进调度器提升集群TPS及预填充TPS，降低每个令牌延迟。

When Claws Remember but Do Not Tell: Stealthy Memory Injection in Persistent Personal Agents

当智能体的记忆留存却不外露：持久化个人智能体中的隐秘内存注入攻击

Yechao Zhang, Shiqian Zhao, Jiawen Zhang, Jie Zhang, Gelei Deng, Xiaogeng Liu, Chaowei Xiao, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR, A*STAR（CFAR，A*STAR） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对持久化个人智能体的隐秘内存注入威胁，构建多场景基准测试集WhisperBench，提出单次邮件投送的黑盒攻击框架MemGhost，可跨架构、跨防御实现高成功率的长期智能体入侵。

Comments 25 pages, 8 figures. Preprint

ACE: Pluggable Adaptive Context Elasticizer across Agents

ACE: 跨智能体的可插拔自适应上下文弹性化器

Ning Liao, Zihao Long, Xiaoxing Wang, Xue Yang, Yaoming Wang, Ziyuan Zhuang, Xunliang Cai, Rongxiang Weng, Junchi Yan

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

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ACE模块，通过无损消息存储和自适应上下文编排，实现历史步骤信息的弹性化处理，在多种智能体框架中优于截断和摘要方法。

Quantifying Theoretical AI Alignment Guarantees: Receiver-Utility Bounds in Bayesian Persuasion

量化理论上的AI对齐保证：贝叶斯说服中的接收者效用界

Eric Yachbes, Eva Tardos

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过贝叶斯说服模型，研究AI发送者优化错位目标时，人类接收者仍能获得多少有用信息，证明接收者效用比不超过3/2，并给出紧性下界。

Comments 12 pages, EC 2026 Poster and EC 2026 Incentive-Based AI Alignment Workshop Poster

GIST-CMTF: Goal-State Inference for Causal Minimal Tool Filtering in LLM Agents

GIST-CMTF：LLM代理中因果最小工具过滤的目标状态推断

Rahul Suresh Babu, Rohit Shukla

机构 * Rahul Suresh Babu ； Rohit Shukla 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GIST-CMTF层，通过预测候选符号目标状态并估计歧义性，解决工具增强LLM代理因用户请求多义性导致的错误目标执行问题，在120个任务上达到97.0%成功率。

MASS: Deep Research for Social Sciences with Memory-Augmented Social Simulation

MASS：基于记忆增强社会模拟的深度社会科学研究

Yongrui Liu, Deyi Xiong

机构 * The International Joint Institute of Tianjin University, Fuzhou, Tianjin University, China（天津大学福州国际联合学院） ； TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MASS范式，通过动态目标路径规划、多学科行为数据集和艾宾浩斯遗忘机制增强社会模拟真实性，提升LLM生成研究的洞察力与创新性，整体质量提升6.81%，洞察力提升17.19%。

AdMem: Advanced Memory for Task-solving Agents

AdMem: 面向任务求解智能体的高级记忆

Runzhe Wang, Huilin Lu, Shengjie Liu, Li Dong, Jason Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Amazon（亚马逊） ； Arm 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种统一自动记忆框架，集成语义、情节和程序记忆，通过双层级设计和多智能体架构实现自动生成、奖励标注与自适应检索，提升长程多轮任务的鲁棒性和成功率。

Zetta $ζ$: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence

Zetta ζ：用于自进化物理智能的高效闭环具身框架

Xin Ding, Liang Mi, Mingzhe Huang, Zixuan Wang, Chao Zhang, Zixu Hao, Fu Chen, Xiangyu Li, Yikai Zheng, Yaoyu Guo, Weijun Wang, Kun Li, Hao Wu, Yunxin Liu, Ting Cao

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Z-Trans AI 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 Zetta ζ是一种闭环具身框架，通过时间尺度分离的循环进化评判器与恢复技能，结合Z-Infra在LIBERO-Pro、RoboCasa上实现90.8%、93.6%的成功率，为物理智能扩展提供路径。

FreeToken: Efficient Edge-Native MoE Serving with Bandwidth-Adaptive Execution

FreeToken：面向边缘原生MoE服务的带宽自适应高效执行方案

Shuo Yang, Xiaoze Fan, Melissa Pan, Haocheng Xi, Zhe Wang, Shanlin Sun, Kurt Keutzer, Song Han, Matei Zaharia, Chenfeng Xu, Ion Stoica

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 FreeToken是边缘原生MoE服务系统，通过协同设计服务栈实现带宽自适应执行，将个人计算机转化为弹性推理平台，可在边缘硬件上部署大参数MoE模型，拓展了本地AI服务能力。

DriveVLA-M0: Failure-Aware Memory Augmentation for Autonomous Driving

DriveVLA-M0：面向自动驾驶的故障感知记忆增强方法

Zebin Xing, Yupeng Zheng, Qiang Chen, Linbo Wang, Yichen Zhang, Pengxuan Yang, Junli Wang, Deheng Qian, Xiaoqing Ye, Junyu Han, Yifeng Pan, Qichao Zhang, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Chongqing Chang’an Technology Co., Ltd.（重庆长安科技有限公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出DriveVLA-M0，一种具备故障感知潜在记忆的检索增强型VLA模型，通过故障案例记忆与针对性修正机制，在NAVSIM基准上优于现有方法，实现自动驾驶性能提升。

Compiling and Benchmarking Task-State Horizons for Embodied Agents

面向具身智能体的任务状态视界的编译与基准测试

Meiqi Wang, Shichao Li

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 该研究定义任务状态视界（TSH），推出RoboGraph编译器并发布含588个情节的基准，发现多数先进智能体模型在高TSH下维护、更新任务相关状态存在差距。

Comments 32 pages, including appendices

Explicit, Not Longer: What Makes Epistemic Stance Survive Memory Compression

明确，而非冗长：什么使认知立场在记忆压缩中留存

Alex Kwon

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究探究使认知立场在记忆压缩中留存的因素，发现将立场表述为带标签的字段可提升留存率，明确立场而非仅延长表述是关键，明确的最佳方式取决于模型。

Comments 20 pages, 3 figures, 4 tables. Code, per-trial data, and the pre-registration commit: https://github.com/collapseindex/factwash

Mimir: A Neuro-Symbolic Memory System with Dynamic Grounding for Embodied Agents in Interactive Environments

Mimir：面向交互环境中具身智能体的、具备动态 grounding 的神经符号记忆系统

Haoming Xu, Zhenlin He, Hengyi Wang, Jiafeng Xu, Hao Dong

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出Mimir，一种分离世界与任务记忆并具备动态grounding的神经符号记忆系统，在EB-ALFRED、EB-Habitat等具身任务中显著提升了智能体的长程执行成功率。

Comments 9 pages, 4 figures

Heterogeneous LLM Serving with General-Purpose Processing-Near-Memory for Retrieval-Based Sparse Attention

面向基于检索的稀疏注意力的通用近内存处理异构大语言模型服务

Hyungkyu Ham, Junhyeong Bae, Seungheon Lee, Myeongjae Jeon, Gwangsun Kim

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文针对前沿LLM的基于检索的稀疏注意力需求，提出异构解码服务系统KARAT，结合PNM与OFMS、CMR优化，大幅提升吞吐量与每TDP性能。

Safety Invariants for Agents Orchestrating Irreversible State Transitions: A Four-Dimensional Formalism Evaluated on Public Ledgers

编排不可逆状态转换的智能体的安全不变量：在公共账本上评估的四维形式主义

Zhaoming Yin

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 该研究针对编排不可逆状态转换的智能体，提出四维形式主义与七个安全不变量，在公共账本场景下验证其可提升智能体安全栈通过率，且可推广至其他不可逆状态交互场景。

Comments 29 pages, 8 figures, 7 tables

MemoryForge: Synthesize Lifelong Memory for Human-Like LLM Agents

MemoryForge：为类人LLM智能体合成终身记忆

Bohan Tang, Yiwen Guo

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 MemoryForge是从简短目标画像合成终身记忆的框架，通过记忆条件让冻结LLM动态检索相关记忆，在两类任务实验中使其表现更类人。

DualDecoder: Accelerate Long Context LLM Inference by Predictive Prefetch

DualDecoder：通过预测预取加速长上下文大语言模型推理

Zuning Liang, Zhiyi Yao, Qi Chen, Yuedong Xu, Hao Dai, Zhiqiang Ding, Tongkai Yang, Jinlong Hou, Yuan Cheng

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究针对长上下文LLM推理的内存墙瓶颈，提出轻量级服务系统DualDecoder，通过双token解码流水线预测预取关键KV条目，消除辅助状态开销，使解码吞吐量最高提升2.62倍且保留延迟与模型质量。

Semalith v1.4: A Calibrated 184M Safety Classifier Achieving State-of-the-Art Prompt-Injection Detection at 44x Fewer Parameters than Llama-Guard-3-8B

Semalith v1.4：一个经过校准的1.84亿参数安全分类器，在参数比Llama - Guard - 3 - 8B少44倍的情况下实现了先进的提示注入检测

Tejasvi C. Addagada

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对金融服务等场景中大语言模型安全分类需求，提出Semalith v1.4分类器，能单步实现三轴安全分类，经训练和对比测试，在提示注入检测上表现出色且参数少，还给出不同场景下的部署建议。

Comments 16 pages, 8 tables, no figures

Critsly: An Artefact-Aware AI Critique Teammate for Design Education and Project-Based Learning

Critsly：用于设计教育和基于项目学习的人工制品感知人工智能批判队友

Nizam Kadir, Juan David Salazar Rodriguez, Sumaiyya Al

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究针对设计教育和基于项目学习中高质量批判稀缺等问题，提出Critsly这一人工制品感知的人工智能批判工作区，结合多种功能，将AI变为批判队友，为学习者和教育者提供更优批判实例。

Comments 3 pages, Accepted submission to the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education Interactive Events Track

Supersede: Diagnosing and Training the Memory-Update Gap in LLM Agents

Supersede: 诊断和训练LLM智能体中的记忆更新差距

Vedant Patel

机构 * Vrin ； Prime Intellect Hub 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文发现LLM智能体在长对话中无法有效更新事实（如用户搬家、价格变动），导致准确率从92%降至77%，并证明该差距源于记忆维护而非理解，且无法通过扩大记忆解决；为此提出Supersede强化学习环境，通过GRPO微调将小模型在真实对话中的更新准确率从9.0%提升至16.7%。

Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables. Code, environment, model, and dataset: https://github.com/Vrin-cloud/supersede

Explainable AI for Next-Generation Wireless Physical Layer: Basics, State-of-the-Art, and Open Challenges

下一代无线物理层的可解释人工智能：基础、最新进展与开放挑战

Bingnan Xiao, Shuyan Hu, Xiaojing Chen, Zhiyuan Zhai, Bingcong Li, Wei Ni, Xin Wang, Ekram Hossain

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文综述了无线物理层中可解释人工智能（XAI）的应用，提出了面向责任的目标，建立了系统分类法，并讨论了可解释性-性能权衡等开放挑战。

Comments 30 pages, 11 figures

From Newtonian to Relativistic IAM: The Autonomous Principal as Reference Frame for Digital Identity

从牛顿到相对论IAM：自主主体作为数字身份参考框架

Philippe Page, Robert Mitwicki, Michal Pietrus

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文通过物理类比论证，在分布式信息系统中，自主主体是因果一致性的必然结果，而非规范偏好，并展示了自2023年以来实现该观点的技术及其对跨境数据流和代理系统的影响。

Comments 30 pages, 3 figures