AI Agent

SkillOps: Managing LLM Agent Skill Libraries as Self-Maintaining Software Ecosystems

SkillOps：将LLM代理技能库视为自维护的软件生态系统进行管理

Hongji Pu, Xinyuan Song, Liang Zhao

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

AI总结 SkillOps通过自维护软件生态系统方法管理LLM代理技能库，解决技能库中的技术债务问题，提升技能检索、组合和执行效率，实验表明其在ALFWorld上任务成功率高达79.5%。

Comments 23 pages, 9 figures. Submitted to NeurIPS 2026. Code is available at https://github.com/Hik289/SkillOps.git

SHM-Agents: A Generalist-Specialist Integrated Agent System for Structural Health Monitoring

SHM-Agents：一种用于结构健康监测的通用-专家集成代理系统

Yuequan Bao, Xing Li, Huabin Sun, Dawei Liu, Yuxuan Tian, Haiyang Hu

机构 * Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin（工业和信息化部智能防灾减灾重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨） ； Key Lab of Structures Dynamic Behavior and Control of the Ministry of Education, Harbin Institute of Technology, Harbin（教育部结构动态行为与控制重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨） ； School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学土木工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SHM-Agents，结合大语言模型的推理能力与专用算法的问题解决能力，实现结构健康监测任务的端到端执行，提升部署效率与系统扩展性。

Comments 19 pages, 20 figures

Data Agent: Learning to Select Data via End-to-End Dynamic Optimization

数据代理：通过端到端动态优化学习数据选择

Suorong Yang, Fangjian Su, Hai Gan, Ziqi Ye, Jie Li, Baile Xu, Furao Shen, Soujanya Poria

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出数据代理框架，通过端到端动态优化解决数据选择问题，提升训练效率并保持性能。

Learning Agentic Policy from Action Guidance

从动作指导学习代理策略

Yuxiang Ji, Zengbin Wang, Yong Wang, Shidong Yang, Ziyu Ma, Guanhua Chen, Zonghua Sun, Liaoni Wu, Xiangxiang Chu

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 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ActGuide-RL方法，通过利用日常人类交互生成的动作数据，减少对昂贵迭代监督微调的依赖，提升代理强化学习在搜索代理基准上的性能。

Comments Work in progress

Learning to Explore: Scaling Agentic Reasoning via Exploration-Aware Policy Optimization

学习探索：通过探索意识策略优化实现代理推理的扩展

Xingyuan Hua, Sheng Yue, Ju Ren

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University Shenzhen Campus, Shenzhen, China（中山大学深圳校区信息科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Internet Architecture, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学互联网体系结构国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种探索意识强化学习框架，使LLM代理在不确定性高时主动探索，通过细粒度奖励函数和探索意识分组机制提升任务完成效率。

Agentic Fuzzing: Opportunities and Challenges

代理模糊测试：机遇与挑战

Junyoung Park, Insu Yun

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

AI总结 本文提出代理模糊测试方法，通过历史漏洞引导深度代理进行推理，发现逻辑漏洞变种。AFuzz在V8引擎发现40个漏洞，获35000美元奖金，并被分配两个CVE。

M2A: Synergizing Mathematical and Agentic Reasoning in Large Language Models

M2A：在大型语言模型中协同数学与代理推理

Junjian Wang, Xin Zhou, Qiran Xu, Kun Zhan

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Li Auto Inc.（Li Auto公司） 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M2A框架，通过模型融合协同数学与代理推理，提升多任务学习下的推理稳定性与性能。

Skill-CMIB: Multimodal Agent Skill for Consistent Action via Conditional Multimodal Information Bottleneck

Skill-CMIB: 多模态代理技能用于通过条件多模态信息瓶颈实现一致行动

Zihan Huang, Junda Wu, Tong Yu, Qianqi Yan, Rohan Surana, Uttaran Bhattacharya, Lina Yao, Xin Eric Wang, Julian McAuley

机构 * UC San Diego（UC圣地亚哥大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； UC Santa Barbara（UC圣芭芭拉大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Skill-CMIB方法，通过条件多模态信息瓶颈构建多模态技能，解决多模态环境下代理执行不一致的问题，提升执行稳定性。

When Independent Sampling Outperforms Agentic Reasoning

独立采样优于代理推理

Yihe Dong, Boris Shigida

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文研究在固定预算下如何分配推理时间计算以提高编程竞赛表现，发现独立采样在准确率与成本、查询数的权衡上优于代理推理，且在资源受限条件下独立探索更有效。

MILD: Mediator Agent System with Bidirectional Perception and Multi-Layered Alignment for Human-Vehicle Collaboration

MILD：具有双向感知和多层对齐的中介代理系统用于人车协作

Jiyao Wang, Yunbiao Wang, Yubo Jiao, Xiao Yang, Dengbo He, Sasan Jafarnejad, Luis Miranda-Moreno, Raphael Frank, Jiangbo Yu

机构 * Department of Civil Engineering, McGill University（麦吉尔大学土木工程系） ； Systems Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）系统中心） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust, University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠与信任跨学科中心） 纠错

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

AI总结 本文提出MILD系统，通过双向感知和多层对齐提升人车协作效率，采用ECPO算法确保策略符合安全规范和人类价值观，实验证明其在感知准确性和策略质量上优于基线模型。

Xiaomi OneVL: One-Step Latent Reasoning and Planning with Vision-Language Explanation

小米OneVL：基于视觉-语言解释的一步潜在推理与规划

Jinghui Lu, Jiayi Guan, Zhijian Huang, Jinlong Li, Guang Li, Lingdong Kong, Yingyan Li, Han Wang, Shaoqing Xu, Yuechen Luo, Fang Li, Chenxu Dang, Junli Wang, Tao Xu, Jing Wu, Jianhua Wu, Xiaoshuai Hao, Wen Zhang, Tianyi Jiang, Lingfeng Zhang, Lei Zhou, Yingbo Tang, Jie Wang, Yinfeng Gao, Xizhou Bu, Haochen Tian, Yihang Qiu, Feiyang Jia, Lin Liu, Yigu Ge, Hanbing Li, Yuannan Shen, Jianwei Cui, Hongwei Xie, Bing Wang, Haiyang Sun, Jingwei Zhao, Jiahui Huang, Pei Liu, Zeyu Zhu, Yuncheng Jiang, Zibin Guo, Chuhong Gong, Hanchao Leng, Kun Ma, Naiyan Wang, Guang Chen, Kuiyuan Yang, Hangjun Ye, Long Chen

机构 * Xiaomi Embodied Intelligence Team（小米具身智能团队） 纠错

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

AI总结 OneVL通过双重辅助解码器监督的紧凑潜在标记，实现了视觉-语言解释的一步潜在推理与规划，首次在延迟条件下超越了显式推理方法。

Comments Technical Report; 49 pages, 22 figures, 10 tables; Project Page at https://xiaomi-embodied-intelligence.github.io/OneVL GitHub at https://github.com/xiaomi-research/onevl

Interactive Trajectory Planning with Learning-based Distributionally Robust Model Predictive Control and Markov Systems

基于学习的分布鲁棒模型预测控制与马尔可夫系统的交互轨迹规划

Erik Börve, Nikolce Murgovski, Morteza Haghir Chehreghani, Leo Laine

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Volvo Group Trucks Technology（沃尔沃集团卡车技术） 纠错

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

AI总结 本文研究了在周围智能体决策不确定性下的交互轨迹规划问题，提出结合PAC学习与分布鲁棒优化的DR-MPC框架，通过样本数量实现鲁棒MPC与随机MPC之间的插值。

Patch2Vuln: Agentic Reconstruction of Vulnerabilities from Linux Distribution Binary Patches

Patch2Vuln: 基于Linux发行版二进制补丁的漏洞重构

Isaac David, Arthur Gervais

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨利用语言模型代理从Linux发行版二进制补丁中重构漏洞，提出Patch2Vuln流程，通过提取ELF对、差异分析和代理审计，验证了二进制补丁中漏洞重构的可行性。

Purely Agent-Driven Black-Box Optimization for Biological Design

纯粹的基于代理的黑盒优化用于生物设计

Natalie Maus, Yimeng Zeng, Haydn Thomas Jones, Yining Huang, Gaurav Ng Goel, Alden Rose, Kyurae Kim, Hyun-Su Lee, Marcelo Der Torossian Torres, Fangping Wan, Cesar de la Fuente-Nunez, Mark Yatskar, Osbert Bastani, Jacob R. Gardner

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PABLO框架，通过基于语言的代理方法在生物设计中实现高效黑盒优化，提升样本效率和目标值，展示其在抗微生物肽优化中的卓越性能。

Lifting Traces to Logic: Programmatic Skill Induction with Neuro-Symbolic Learning for Long-Horizon Agentic Tasks

将轨迹提升到逻辑：基于神经符号学习的程序化技能诱导用于长视界代理任务

Jie-Jing Shao, Haiyan Yin, Yueming Lyu, Xingrui Yu, Lan-Zhe Guo, Ivor Tsang, James Kwok, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学） ； Centre for Frontier AI Research（前沿人工智能研究中心） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（高性能计算研究所，新加坡科技研究局） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, China（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出NSI框架，通过将交互轨迹提升为模块化逻辑 grounded 程序，使代理能从少量示例中归纳技能并适应新目标，优于现有方法。

Comments ICML 2026

Compliance-Aware Agentic Payments on Stablecoin Rails

合规意识的代理支付系统在稳定币轨道上

Kenneth See, Xue Wen Tan

机构 * Monetary Authority of Singapore（新加坡金融管理局） ； Infocomm Media Development Authority（信息通信媒体发展局） 纠错

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

AI总结 本文提出一种合规意识的代理支付架构，结合签名基支付授权与可编程合规性，通过链上护栏实现低摩擦结算和交易证明记录。

Comments Demo Paper Track

SCOPE:Planning for Hybrid Querying over Clinical Trial Data

SCOPE：面向临床试验数据的混合查询规划

Suparno Roy Chowdhury, Manan Roy Choudhury, Tejas Anvekar, Muhammad Ali Khan, Kaneez Zahra Rubab Khakwani, Mohamad Bassam Sonbol, Irbaz Bin Riaz, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 本文提出SCOPE框架，通过多LLM规划分解任务，提升临床试验数据的推理准确性与效率，解决隐含属性提取问题。

A Framework for Longitudinal Health AI Agents

面向长期健康AI代理的框架

Georgianna Lin, Rencong Jiang, Noémie Elhadad, Xuhai "Orson" Xu

机构 * Columbia University, Biomedical Informatics（哥伦比亚大学生物医学信息学） ； Columbia University, Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个多层框架，用于支持长期健康交互的AI代理，强调适应性、连贯性、连续性和自主性，通过案例展示如何维持有意义的参与并支持个性化决策。

Comments 10 pages, 2 figures, 5 tables

Probe-then-Plan: Environment-Aware Planning for Industrial E-commerce Search

探测-然后规划：面向工业电商搜索的环境感知规划

Mengxiang Chen, Zhouwei Zhai, Jin Li

机构 * JD.com Beijing China（京东北京中国） 纠错

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

AI总结 本文提出环境感知搜索规划(EASP)，通过探测-规划机制解决电商搜索中盲点与延迟的矛盾，通过离线数据合成、规划器训练和在线服务适应性路由提升搜索相关召回率和UCVR、GMV。

WebAggregator: Enhancing Compositional Reasoning Capabilities of Deep Research Agent Foundation Models

WebAggregator：增强深度研究代理基础模型的组合推理能力

Rui Wang, Ce Zhang, Jun-Yu Ma, Jianshu Zhang, Hongru Wang, Yi Chen, Boyang Xue, Tianqing Fang, Zhisong Zhang, Hongming Zhang, Haitao Mi, Dong Yu, Kam-Fai Wong

机构 * MoE Lab, The Chinese University of Hong Kong（莫埃实验室，香港中文大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出WebAggregator数据合成管道，通过主动探索和组合逻辑提案，提升深度研究代理的组合推理能力，并在多个基准测试中超越GPT-4.1和Claude-3.7-Sonnet。

Environmental Understanding Vision-Language Model for Embodied Agent

面向具身智能体的环境理解视觉-语言模型

Jinsik Bang, Jaeyeon Bae, Donggyu Lee, Siyeol Jung, Taehwan Kim

机构 * UNIST（全南国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EUEA框架，通过细调四项核心技能提升具身智能体的环境理解能力，结合恢复步骤和GRPO阶段提升任务执行效果，实验显示在ALFRED任务中性能显著优于行为克隆基线。

Comments CVPR Findings 2026, Project Page: https://eu-ea.github.io

Model Space Reasoning as Search in Feedback Space for Planning Domain Generation

模型空间推理作为反馈空间中的搜索用于规划领域生成

James Oswald, Daniel Obolensky, Volodymyr Varha, Vasilije Dragovic, Kavitha Srinivas, Harsha Kokel, Michael Katz, Shirin Sohrabi

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通过反馈空间中的启发式搜索优化规划领域生成的质量，利用符号反馈机制提升生成效果。

Comments Accepted at ICLR 2026 the 2nd Workshop on World Models: Understanding, Modelling and Scaling

Automatic Ontology Construction Using LLMs as an External Layer of Memory, Verification, and Planning for Hybrid Intelligent Systems

利用LLMs构建自动本体：作为混合智能系统记忆、验证和规划的外部层

Pavel Salovskii, Iuliia Gorshkova

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

AI总结 本文提出了一种混合架构，通过扩展LLMs的外部本体记忆层，实现结构化知识图谱的构建与维护，提升多步推理性能并支持生成-验证-修正流程。

Comments Artificial Intelligence; Knowledge Representation and Reasoning; Information Retrieval; Machine Learning

Revac: A Social Deduction Reasoning Agent

Revac：一个社交推理解谜代理

Mihir Shriniwas Arya, Avinash Anish, Aditya Ranjan

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； RV College of Engineering（RV 工程学院） ； Department of Information Science and Engineering（信息科学与工程系） ； Department of Artificial Intelligence and Machine Learning（人工智能与机器学习系） 纠错

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

AI总结 Revac-8通过整合记忆玩家分析、社交图分析和动态语气选择，解决了社交推理解谜中的不确定性推理与欺骗适应问题，实现了在高风险社交环境中的卓越表现。

A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks

没有计划的愿望只是愿望：为长周期智能体任务高效且有效的全局规划器训练

Shuzheng Si, Haozhe Zhao, Kangyang Luo, Gang Chen, Fanchao Qi, Minjia Zhang, Baobao Chang, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； DeepLang AI ； 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 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出EAGLET方法，通过两步流程训练高效规划器，提升智能体规划能力，实验显示其在长周期任务中优于现有方法，且训练成本降低8倍。

Comments ACL 2026

Visual Reasoning Agent: Robust Vision Systems in Remote Sensing via Inference-Time Scaling

视觉推理代理：通过推理时缩放实现遥感中的稳健视觉系统

Chung-En Johnny Yu, Brian Jalaian, Nathaniel D. Bastian

机构 * University of West Florida（西弗吉尼亚大学） ； United States Military Academy（美国军事学院） 纠错

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

AI总结 本文提出视觉推理代理（VRA），通过迭代的Think-Critique-Act循环，结合预训练的大规模视觉-语言模型和推理模型，提升遥感任务中的视觉推理能力，实现在挑战性问题上的40.67%提升。

Comments Accepted to MORS 2026 Artificial Intelligence Workshop Proceedings

First, Do No Harm (With LLMs): Mitigating Racial Bias via Agentic Workflows

首先，不要伤害（与LLM一起）：通过代理工作流减轻种族偏见

Sihao Xing, Zaur Gouliev

机构 * School of Enterprise Computing and Digital Transformation（企业计算与数字化转型学院） ； Technological University Dublin（都柏林技术大学） ； School of Information and Communication Studies（信息与传播研究学院） ； University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 研究通过代理工作流评估医疗LLM中的种族偏见，发现DeepSeek V3在诊断任务中表现最佳，嵌入代理工作流后显著降低偏见指标。

SafeAgent: A Runtime Protection Architecture for Agentic Systems

SafeAgent: 代理系统的一种运行时保护架构

Hailin Liu, Eugene Ilyushin, Jie Ni, Min Zhu

机构 * Lomonosov Moscow State University（莫斯科罗蒙诺索夫国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SafeAgent，一种运行时安全架构，通过分离执行治理与语义风险推理，提升代理系统在多步骤流程中的安全性。

VideoThinker: Building Agentic VideoLLMs with LLM-Guided Tool Reasoning

VideoThinker：构建具有LLM引导工具推理的智能视频大语言模型

Chenglin Li, Qianglong Chen, Feng Han, Yikun Wang, Xingxi Yin, Yan Gong, Ruilin Li, Yin Zhang, Jiaqi Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 VideoThinker通过合成工具交互轨迹构建大规模视频与工具推理数据集，提升长视频理解能力，优于传统语言模型和视频模型基线。

GenericAgent: A Token-Efficient Self-Evolving LLM Agent via Contextual Information Density Maximization (V1.0)

GenericAgent：通过上下文信息密度最大化实现的高效自演化大语言模型代理（V1.0）

Jiaqing Liang, Jinyi Han, Weijia Li, Xinyi Wang, Zhoujia Zhang, Zishang Jiang, Ying Liao, Tingyun Li, Ying Huang, Hao Shen, Hanyu Wu, Fang Guo, Keyi Wang, Zhonghua Hong, Zhiyu Lu, Lipeng Ma, Sihang Jiang, Yanghua Xiao

机构 * Advantage AI Agent Lab (A3 Lab)（优势人工智能代理实验室（A3实验室）） ； Shenzhen Aquaintelling Technology（深圳Aquaintelling科技） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 GenericAgent通过上下文信息密度最大化实现高效自演化，优于现有代理系统，且在token和交互上更节省。