AI Agent

SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery

SciForge：用于科学发现的人工智能原生多模态工作台

SciForge Team, Zhangyang Gao, Minghao Fang, Yifei Liu, Hanhui Yang, Xinyu Gu, Shixiang Tang, Siqi Sun, Lei Bai, Cheng Tan, Mengdi Liu, Hao Wu, Shuizhou Chen

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 SciForge针对科学工作中异构工件难保存为连贯可审计状态的问题，构建多模态工作台，围绕五个支柱运行，结合多种组件，通过多种应用场景展示实际影响，当前为桌面应用，未来深化团队协作且开源。

Large language model agents accelerate inverse design of metal-organic frameworks for gas separation

大语言模型智能体加速用于气体分离的金属有机框架的逆设计

Zhaolin Hu, Hehe Fan, Wangyihan Guo, Meng Xu, Chenhao Rao, Qiwei Yang, Yi Yang

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

AI总结 研究旨在加速金属有机框架用于气体分离的逆设计。提出LEMO智能体框架，结合多种技术，经迭代循环指导搜索。在分离任务中评估，相比基线有优势，丰富候选、提性能、保多样，还经实验筛选实现合成与表征，证明大语言模型智能体可加速MOF发现。

Comments 19 pages,5 figures

Think Before You Grid-Search: Floor-First Triage for LLM Serving

在进行网格搜索之前先思考：大语言模型服务的楼层优先分类法

Yihua Liu

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 研究大语言模型服务优化，提出楼层优先分类法，基于残差构建五维资源向量，通过墙排序比较部署方案，以案例分析模型在特定GPU上的情况，揭示布局判断与操作点的关系及不同布局差异的原因。

Comments 16 pages, 3 figures

TerraBench: Can Agents Reason Over Heterogeneous Earth-System Data?

TerraBench: 智能体能否对异构地球系统数据进行推理？

Dat Tien Nguyen, Thao Nguyen, Fadillah Adamsyah Maani, Huy M. Le, Muhammad Umer Sheikh, Numan Saeed, Muhammad Haris Khan, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TerraBench基准，基于TerraAgent框架，通过结合大语言模型规划与科学工具，实现跨网格数据、卫星图像、地理空间和模拟器的交互式推理，包含403个任务和24,500个执行步骤。

Constraint Tax in Open-Weight LLMs: An Empirical Study of Tool Calling Suppression Under Structured Output Constraints

开源大语言模型中的约束税：结构化输出约束下工具调用抑制的实证研究

Fangzheng Li, Aimin Zhang, Chen Lv

机构 * Focus AI Center, Focus Technology Co., Ltd.（焦点科技有限公司焦点人工智能中心） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,abstract_cn)；tool use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过实验发现，在同时启用工具调用和JSON Schema约束时，多个开源模型会抑制工具调用，并提出透明两遍执行策略来恢复工具调用同时保证结构化输出。

Comments 2 figures, 14 tables

SING: Synthetic Intention Graph for Scalable Active Tool Discovery in LLM Agents

SING: 用于LLM代理中可扩展主动工具发现的合成意图图

Qiao Xiao, Haochen Shi, Yisen Gao, Wenbin Hu, Huihao Jing, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Ziheng Zhang, Weiqi Wang, Haoran Li, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 提出SING框架，通过构建意图-工具图并动态检索工具，在长周期任务中提升工具发现准确率，Global Recall@5提高59.8%，下游成功率提高28.9%。

Pushing the Limits of LLM Tool Calling via Experiential Knowledge Integration and Activation

通过经验知识集成与激活推动LLM工具调用极限

Yupu Hao, Zhuoran Jin, Huanxuan Liao, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究如何通过经验知识获取、激活和内化提升LLM多步工具调用性能，提出知识增强工具执行框架KATE，结合宽度扩展推理与知识感知训练，在BFCL-V3和AppWorld上显著优于基线。

The Cold-Start Safety Gap in LLM Agents

LLM智能体中的冷启动安全差距

Chung-En Sun, Linbo Liu, Tsui-Wei Weng

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,abstract_cn)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究发现工具调用型LLM智能体在会话开始时最脆弱，随着常规任务执行安全性提升，提出SODA基准并验证预热策略可缩小冷启动安全差距。

When Lower Privileges Suffice: Investigating Over-Privileged Tool Selection in LLM Agents

当较低权限足够时：探究LLM代理中的过度权限工具选择

Kaiyue Yang, Yuyan Bu, Jingwei Yi, Yuchi Wang, Biyu Zhou, Juntao Dai, Songlin Hu, Yaodong Yang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

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

AI总结 针对LLM代理在工具选择中偏好高权限工具的安全问题，提出ToolPrivBench评估框架，发现主流代理普遍存在过度权限选择且被瞬态故障放大，并设计权限感知后训练防御方法有效减少不必要的高权限工具使用。

Comments code: https://github.com/AISafetyHub/agent-tool-selection-bias

When the API Speaks the Wrong Language: Revisiting Post-Training for Multilingual Tool Use

当API“说错”语言：重新审视多语言工具使用的后训练

Siddharth Chauhan, Thomas Butler, Abhishek Singhania, Pankaj Porwal, Honey Gupta

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 针对多语言API调用中存在的参数语言不匹配问题，研究发现监督微调可实现接近或优于复杂强化学习方法的性能，强化学习仅能提供渐进式改进。

Why Formal Monitors Fail: Attack Distribution Entropy as a Coverage Bound for LTL-Based LLM Agent Safety

形式化监视器为何失效：攻击分布熵作为基于LTL的LLM智能体安全的覆盖边界

Ruiyang Zhang

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

AI总结 该研究揭示基于LTL的LLM智能体安全监视器覆盖差异源于攻击分布熵，提出熵-覆盖边界并验证，引入部署前熵测试，可预测监视器覆盖并支持架构感知选择。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the 13th IEEE International Conference on Intelligent Systems (IS'26), Varna, Bulgaria, 2026

SAGA: Schema-Aware Grounding for Agentic Text-to-SPARQL Generation

SAGA：用于智能文本到SPARQL生成的模式感知基础

Yiming Zhang, Koji Tsuda

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

AI总结 研究复杂知识库问答中语义解析范式，针对现有智能体类型盲基础问题，提出无训练框架SAGA，通过模式约束基础操作，维护类型状态，过滤候选属性，以紧凑格式呈现图模式，在多基准设置上取得优异成绩。

Outcome Monitors: Recovery Affordances for Silent Tool Failures

结果监控器：针对静默工具故障的恢复可行性

Sugam Panthi, Rabab Abdelfattah

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

AI总结 该研究针对智能体决策中的静默工具故障问题，提出结果监控器方法，可检测结果契约违反并提供恢复工具，显著提升ToolMaze和tau-bench任务的完成率。

Comments 16 pages (9 main + 7 pages supplementary material), 3 figures

FedAgentKE: Federated Semantic Knowledge Evolution for Heterogeneous Agents

FedAgentKE：异构智能体的联邦语义知识演化

Weihao Li, Jun Bai, Ziyang Song

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究异构智能体孤立运行问题，提出 FedAgentKE 框架，通过语义知识蒸馏、聚合和Adapt实现联邦语义知识演化，实验验证其在跨框架和跨任务设置下能改进智能体协作，为未来协作智能体生态系统发展提供潜力。

Comments 9 pages (including appendix)

Eta Given Delta: Defining LLM Tool Efficiency With Marginal Tool Utility

给定增量的埃塔：用边际工具效用定义大语言模型工具效率

Nyx Iskandar

机构 * Foam（泡沫） 纠错

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

AI总结 研究提出用于评估LLM智能体轨迹中工具调用率的工具效率及边际工具效用指标，用LLM-as-a-Judge确定边际工具效用符号，区别于间接测效率的 prior work，直接测效率，为LLM评估研究及相关工程做贡献。

Tool-Making and Self-Evolving LLM Agents in Low-Latency Systems

低延迟系统中的工具制作与自我进化大语言模型智能体

Kalle Kujanpää, Ning Liu, Shahnawaz Alam, Yeshwanth Reddy Sura, Tianyu Yang, Kristina Klinkner, Shervin Malmasi

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究如何解决生产LLM智能体因重复生成代码浪费延迟和可靠性的问题，提出用智能工具制作管道取代推理时编码循环，部署该方法使系统更快、更可靠、易操作，降低延迟和错误率，提高可审计性。

Comments Preprint

SkillFuzz: Fuzzing Skill Composition for Implicit Intents Discovery in Open Skill Marketplaces

SkillFuzz: 面向开放技能市场中隐式意图发现的技能组合模糊测试

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillFuzz，首个无需执行的模糊测试方法，通过提取结构化技能契约并利用契约引导的蒙特卡洛树搜索，在开放技能市场中高效发现因技能组合导致的隐式意图，验证了80%以上高风险组合。

Comments Under Review

Object Aligner: A Configurable JSON Schema Similarity Score for Graphs, Applied to LLM Prompt Optimization

Object Aligner: 一种可配置的图结构JSON模式相似度评分，应用于LLM提示优化

Jan Drchal

机构 * Artificial Intelligence Center, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出Object Aligner，一种基于递归树对齐和引用对齐的JSON相似度评分方法，通过Weisfeiler-Leman颜色细化近似图同构，用于LLM输出评估和提示优化。

Comments 28 pages, This is a submitted version of a manuscript under review at IEEE Access; it has not been peer reviewed

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

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

BiCAA: Bidirectional Credit Assignment for Search-Augmented Agent

BiCAA：面向搜索增强智能体的双向信用分配

Yibin Huang, Bin Xu, Hailong Cao, Conghui Zhu

专题命中 工具调用 ：agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 针对搜索增强智能体多步搜索任务中普通GRPO的稀疏监督问题，提出BiCAA双向信用分配框架，融合前向可解性增益与后见成功关键性构建密集过程奖励，实现稳定策略优化并取得有竞争力的QA性能。

Agentic Neural Architecture Search

智能体神经架构搜索

Seokhoon Jeong, Mijung Kim, Taehwan Kim

机构 * Artificial Intelligence Graduate School, Ulsan National Institute of Science and Engineering（人工智能研究生院，乌山科学与工程研究院） ； Department of Computer Science and Engineering, Ulsan National Institute of Science and Engineering（计算机科学与工程系，乌山科学与工程研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究探索LLM驱动设计与NAS驱动搜索的分工，提出用LLM生成种子架构并分解为带插槽架构供NAS搜索的机制，在AgentNAS中实例化，在多任务上表现出色，两种搜索机制互补。

When Does Tool Use Increase the Expressive Power of Finite-Precision Recurrent Models?

工具使用何时会增强有限精度循环模型的表达能力？

Nikola Zubić, Qian Li, Yuyi Wang, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group University of Zurich（机器人感知组苏黎世大学） ； Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics（深圳国际工业与应用数学中心） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究 institute） ； Tengen Intelligence Institute CRRC Zhuzhou Institute（腾云智能研究院 CRRC 长沙研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究工具使用对有限精度循环模型表达能力的影响，通过将模型建模为与预言机交互的有限状态控制器，得出有限状态工具基本不增加表达能力，单个无限状态磁带使系统图灵完备，且特定单层控制器可实现此构造的结论。

Comments 24 pages

Beyond Next-Token Prediction: An RLVR Proof of Concept for Tool-Use Agents on Atlassian Workflows

超越下一个词预测：Atlassian工作流中工具使用代理的RLVR概念验证

Karthikeya Aditya Vissa, Sankalp Mane, Ananya Mantravadi, Harshit Rajgarhia, Abhishek Mukherji

机构 * Centific 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对企业SaaS工作流中LLM因目标不匹配导致的静默失败，提出在目标环境中直接应用可验证奖励强化学习（RLVR），在五个合成Jira/Confluence环境中训练Qwen模型，将平均奖励从0.35-0.92提升至0.95-1.00。

When Does Streaming Tool Use Help? Characterizing Tool-Intent Stabilization in Streaming Retrieval-Augmented Generation

流式工具使用何时有帮助？表征流式检索增强生成中的工具意图稳定化

Elroy Galbraith

机构 * SMG Labs（SMG实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；分类 cs.CL

AI总结 通过测量工具意图稳定化（即推测查询收敛到答案的时间点），在CRAG基准上分析流式RAG的延迟隐藏效果，发现73.9%的查询可实现显著延迟隐藏，并识别早期与晚期稳定化的预测因素。

Effective Reinforcement Learning for Agentic Search by Recycling Zero-Variance Queries During Training

通过训练期间回收零方差查询实现智能体搜索的有效强化学习

João Coelho, João Magalhães, Bruno Martins, Chenyan Xiong

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Instituto Superior Técnico and INESC-ID, University of Lisbon（里斯本大学理工学院和INESC-ID） ； NOVA LINCS, NOVA School of Science and Technology（NOVA科学与技术学院LINCS） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出查询回收方法，将训练中零方差查询重新投入采样池，使有效训练分布随策略演化，1.7B模型在7个多跳QA基准上平均Pass@1达66.0，匹配或超越7B模型。

Recovering Wasted Compute in Autoresearch Agents

恢复自动研究智能体中浪费的计算资源

Au Kwok Chun, Abhigyan Acherjee, Amrutha Rao, Zaiqian Chen, Kazem Meidani, C. Bayan Bruss, Micah Goldblum

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； Capital One（第一资本金融公司） 纠错

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

AI总结 本文针对自动研究智能体应用于表格数据集时的四类计算资源浪费问题，提出针对性干预措施，仅通过优化智能体设计即可大幅提升其性能。

DOCSCHISEL: Adaptive Tool Documentation Optimization Framework for LLM Agents

DOCSCHISEL：面向大语言模型智能体的自适应工具文档优化框架

You Lu, Kun Zhang, Bihuan Chen, Xin Peng

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

AI总结 该研究针对LLM智能体工具文档的异质性与泛化问题，提出DocsChisel自适应优化框架，经实验较原始文档及EasyTool、DRAFT基线大幅提升任务成功率，且开销有限。