AI Agent

Beyond Relevance: Bayesian Evidence Acquisition for Agentic Whole-Slide Image Reasoning

超越相关性：面向智能体的全切片图像推理的贝叶斯证据获取

Bryan Wong, Xun Xu, Huazhu Fu, Nancy F. Chen, Mun Yong Yi

机构 * A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 本研究提出BEACON框架，将WSI推理建模为贝叶斯证据获取问题，通过最大化预期信息增益减少诊断不确定性，在五个WSI-VQA基准的零样本实验中，其性能优于同类无训练智能体框架，提升了证据获取效率。

SCOPE: Field-of-View-Aware Path Planning in Unknown 3D Environments via Safety-Volume Certification

SCOPE：通过安全体积认证在未知三维环境中感知视场的路径规划

Junbin Yuan, Muqing Cao, Yunwoo Lee, Brady Moon, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SCOPE是一种在未知3D环境中规划路径的框架，通过安全体积认证实现视场感知，可到达所有目标、减少任务时间，真实机器人演示验证其有效性。

Comments Project website: https://yuanjunbin.github.io/scope-planner/

ETA: A New Agentic Paradigm for Embodied Tasks

ETA：一种用于具身任务的新型智能体范式

Yitong Chen, Zezheng Huai, Sixian Li, Yubang Wang, Haozhe Zhang, Yifei Zhang, Hechang Chen, Jingjing Gong, Yu-Gang Jiang, Xipeng Qiu

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

AI总结 针对当前具身系统泛化依赖训练数据、长时执行难控的问题，提出新型具身任务智能体范式ETA，发布开源实现OpenETA，为Codex提供轻量级插件以支持具身任务处理。

Agentic Reinforcement Learning with Self-Distilled Reward Shaping

具有自提炼奖励塑造的智能体强化学习

Ranxu Zhang, Guinan Chen, Chenshaodong, Jinghao Lin, Xiaozhou Xu, Sunzhe, Yanyong Zhang, Chao Wang

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

AI总结 针对智能体强化学习中稀疏奖励无法分配中间决策信用的问题，提出ADRS框架，通过校准教师分数等提升多轮语言智能体在长时域任务的性能，且增益稳定。

Comments 17 pages,10 figures,11 tables

Trajectories That Segment Themselves: Agent-Declared Boundaries as a Training Unit

自分割轨迹：智能体声明边界作为训练单元

Jingxi Wei

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

AI总结 该研究提出智能体声明边界的采集时语义自分割方法，将其作为训练单元，实验表明该分段具有一致性，下游DPO在特定任务中表现优于对照组。

Comments 20 pages, 6 figures, 11 tables. Includes appendices with full controls and ablations

Track-Guided Hierarchical Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle Drifting with Minimum-Lap-Time Planning

赛道引导分层强化学习用于最小圈速规划的自动驾驶车辆漂移控制

Sheng Zhao, Bolin Zhao, Xiaodong Wu, Chen Lv

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

AI总结 该研究针对自动驾驶车辆漂移控制的双目标难题，提出TgRL分层强化学习框架，结合最优轨迹规划训练智能体，实现了兼顾控制性能与圈速缩短的漂移竞赛策略。

Agentic AI Autonomy Assessment: A Decision-Support Framework Towards Governed Supply Chain Systems

智能体人工智能自主性评估：面向受治理供应链系统的决策支持框架

Lennart Trumpler, Rodrigo Furlan de Assis, Elias Ribeiro da Silva, Luis Antonio de Santa-Eulalia, Christian Hendriksen

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

AI总结 本文针对智能体人工智能在供应链决策中应用但治理不足的问题，提出AAAA框架，基于用户委托等三维度衡量任务自主性，经模拟游戏测试结构效度，揭示自主性与层级成本关系，为供应链智能体风险评估等提供基础。

Comments 28 pages, 7 figures

Melo: A Production LLM-Powered Music Recommendation Agent

Melo：一个由大语言模型驱动的音乐推荐代理

Shijia Wang, Da Guo, Qiang Xiao, Fanghui Bi, Weisheng Li, Dongjing Wang, Chuanjiang Luo

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

AI总结 研究基于网易云音乐部署的大语言模型驱动音乐推荐代理Melo，针对实体幻觉和长尾退化故障模式，采用推理时实体基础和反思性重试机制，经测试在播放列表留存和参与度指标上有提升，强调运行时机制对推荐进展的重要性。

Journal ref Proceedings of the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), September 27-October 02, 2026, Minneapolis, MN, USA

Agentic CPU-GPU Scheduling for Heterogeneous AI Workloads

用于异构人工智能工作负载的智能CPU-GPU调度

Tianxi Lu, Sherief Reda

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

AI总结 研究异构人工智能工作负载的调度问题，提出将设备调度制定为三种选项，识别影响延迟的因素，构建智能调度器，该调度器在多种场景下达到最优映射，精度与经典基线匹配且无需离线训练，性能优于其他策略。

Comments 15 pages, 5 figures

Three-Body Alignment: Aligning Chess Agent with Human Reasoning through Reranked Rationale

三体对齐：通过重新排序的理由将国际象棋智能体与人类推理对齐

Jaymari Chua, Chen Wang, Liming Zhu, Lina Yao

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

AI总结 研究如何通过国际象棋中的“三体对齐”，分析人类专家、引擎辅助评论员和大语言模型产生的理由间语义差异，构建多源理由数据集，进行实证分析与实验，开发数据集结构并开源，以改善智能体与人类对齐及决策的可解释性。

Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems

小型无人机系统的远程ID欺骗感知轨迹规划

Jeremiah Webb, Bryce Bjorkman, Abel Diaz Gonzalez, Austin Coursey, Noah Dahle, Kailani Lemieux Mack, Filippos Fotiadis, Gautam Biswas, Bryan C. Ward, Abenezer Taye

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

AI总结 针对小型无人机在RID位置欺骗攻击下的轨迹规划问题，提出分散式欺骗感知框架，利用物理层观测评估广播可信度，检测定位欺骗代理，集成到规划器中，仿真显示可减少近空中碰撞事件且保持计算效率。

Comments 9 pages, 3 figures, to be published in IEEE DASC 2026 Conference proceedings

UniETP: Unifying Environments for Generalizable Embodied Task Planning

UniETP：统一用于通用具身任务规划的环境

Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Ziyou Wang, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对具身任务规划中模拟器和数据集孤立的问题，提出UniETP统一接口，整合四个常用模拟器，兼具标准化与多样性，构建新数据集，通过实验评估模型具身规划能力并分析瓶颈。

Comments We are actively working on releasing the codes and data

3D Geometric Tooth Alignment Planning via Deep Reinforcement Learning

通过深度强化学习进行3D几何牙齿对齐规划

Yong Li, Jianwen Lou, Jiayue Ma, Yao-Xiang Ding, Youyi Zheng, Haihua Zhu

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Stomatology Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属口腔医院） 纠错

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

AI总结 研究针对3D几何牙齿对齐规划问题，提出基于深度强化学习的框架。利用马尔可夫决策过程，结合三项创新：基于Transformer的智能体、动态掩码方案和两阶段课程学习策略，在数据集上评估，该方法在路径安全和效率上优于基线，提供自动化正畸对齐规划方案。

Do AI Agents Know When a Task Is Simple? Toward Complexity-Aware Reasoning and Execution

人工智能代理知道任务何时简单吗？迈向复杂性感知推理与执行

Junjie Yin, Xinyu Feng

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

AI总结 研究探讨LLM代理缺乏任务感知执行范围估计能力，提出E3方法，在MSE-Bench基准测试及真实模型工具中验证，该方法能在保证成功率时大幅降低成本，推动迈向工程基础人工智能，还发布了框架和基准。

Comments 27 pages, 8 figures, 8 tables. Code and benchmark: https://github.com/eejyin/Do-AI-Agents-Know-When-a-Task-Is-Simple-Toward-Complexity-Aware-Reasoning-and-Execution

Large Language Model Enhanced Differentiable Trajectory Planning for IoT-Enabled Autonomous Driving

用于物联网支持的自动驾驶的大语言模型增强可微轨迹规划

Shihao Zhang, Jing Yang, Ziyu Song, Zheng Lin, Sunil Prajapat, Zhaochen Xia, Hemant Ghayvat, Haitao Ding, Lip Yee Por, Ashok Kumar Das

机构 * State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室） ； Center of Research for Cyber Security and Network (CSNET), Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（马来西亚大学计算机科学与信息技术学院网络安全与网络研究中心） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心） ； IMT, Department of Humanities and Technology, Roskilde University（罗斯基勒大学人文与技术系IMT） ； Center for Security, Theory and Algorithmic Research, International Institute of Information Technology（国际信息技术研究所安全、理论与算法研究中心） ； Department of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University（韩国大学信息学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对物联网支持的自动驾驶规划问题，提出大语言模型增强可微轨迹规划框架。通过以周围智能体为中心的数据增强、复杂度感知的语义增强模块及可微优化模块，提升规划效果，在相关基准测试中取得高分，验证了在线部署和实时闭环执行能力。

Comments 13 pages, 5 figures

PrismAD: Decoupled Planning via Semantic Mixture-of-Planners for End-to-End Autonomous Driving

PrismAD：通过语义规划器混合实现端到端自动驾驶的解耦规划

Kang Ding, Zhigui Lin, Hongsong Wang, Jie Gui, Qi Liu, Zhe Wang, Luqi Tang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与出行国家重点实验室） ； School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Automotive Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学汽车工程学院） ； SAIC GM Wuling Automobile Co., Ltd.（上汽通用五菱汽车股份有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶规划器耦合问题，提出PrismAD框架，将场景令牌分组，用独立规划专家学习专门表示，语义感知路由器聚合预测，引入稀疏top-$K$激活，实验证明该框架性能具竞争力。

Comments 8 pages,5 figures

LLM-Centric Agentic AI for UAV Swarms: Architecture, Enabling Technologies, and Open Problems

用于无人机群的以大语言模型为中心的智能体人工智能：架构、使能技术及开放问题

Yousef Emami, Rahim Taheri, Mohammadhossein Homaei, Muhammad Atif Ur Rehman, Mohammad Shojafar

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

AI总结 研究针对无人机群实际部署受限问题，提出以大语言模型为中心的智能体人工智能LAUS，回顾相关使能技术，分析威胁，确定包括抗幻觉推理等在内的开放研究挑战。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

Next-Generation Agentic Reinforcement Learning Systems Enable Self-Evolving Agents

下一代智能体强化学习系统实现自进化智能体

Ran Yan, Wei Fu, Jiale Li, Shusheng Xu, Zhiyu Mei, Jiaxuan Gao, Jiarui Zhang, Wentai Zhang, Hao Dai, Xujie Shen, Chuyi He, Zhen Pu, Jun Mei, Zhiyao Lin, Haitao Wang, Zhiqiang Ding, Jiawei Zhang, Huaijie Wang, Ruida Xu, Honghua Dong, Youhe Jiang, Yi Wu, Tongkai Yang, Binhang Yuan

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

AI总结 针对企业级大规模智能体服务中自进化部署的瓶颈，提出智能体在线强化学习系统需在轨迹数据协议、数据代理和进化控制平面三方面进行协同设计，并通过AReaL2.0实例化。

KidnapRAG: A Black-Box Attack for Hijacking Reasoning in Agentic Retrieval-Augmented Generation Systems

KidnapRAG：针对代理式检索增强生成系统中推理劫持的黑盒攻击

Chanwoo Choi, Euntae Kim, Kyuho Lee, Youngsam Chun, Jinhee Jeong, Eunmi Kim, Myunggyo Oh, Junseo Jang, Buru Chang

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

AI总结 提出KidnapRAG，一种针对代理式RAG系统的黑盒顺序投毒攻击，通过三种角色文档（诱饵、链环、恶意指令）劫持多步推理链，实验表明在多种框架和基准上优于现有方法。

Comments Preprint

ActPlane: Programmable OS-Level Policy Enforcement for Agent Harnesses

ActPlane：面向代理框架的可编程操作系统级策略执行

Yusheng Zheng, Tianyuan Wu, Quanzhi Fu, Tong Yu, Wenan Mao, Tao Ma, Dan Williams, Wei Wang, Andi Quinn

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

AI总结 提出ActPlane，一种在操作系统内核中执行代理策略的引擎，通过eBPF实现信息流控制，弥补语义鸿沟，覆盖工具层无法观察的间接执行路径，开销1.9%-8.4%。

Motion planning for hundreds of floating robots

数百个浮动机器人的运动规划

Jan Kamm, Antonio Terpin, Raffaello D'Andrea, Aswin Ramachandran

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院动态系统与控制研究所） 纠错

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

AI总结 针对大型浮动机器人编队的无碰撞运动规划问题，提出一种可扩展的流水线方法，通过碰撞图分解为独立子问题并行求解，在500个机器人仿真和实际演示中验证了有效性。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Evo-RAD: Navigating Rare Retinal Disease Diagnosis via Self-Evolving Agentic Retrieval

Evo-RAD：通过自进化代理检索导航罕见视网膜疾病诊断

Wangding Xia, Ye Du, Jiashi Lin, Meng Wang, Danli Shi, Shujun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出Evo-RAD框架，将检索增强诊断建模为马尔可夫决策过程，通过图代理动态删除不相关证据、插入病理一致样本或终止进化，利用同质性感知奖励优化，显著提升罕见视网膜疾病诊断性能。

Comments Accepted by MICCAI 2026. 10 pages, 2 figures, 3 tables

Novelty-Aware Agentic Retrieval: Comparing Research Contributions Through Structured Multi-Step Reasoning

新颖性感知的智能检索：通过结构化多步推理比较研究贡献

Shou-Tzu Han

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

AI总结 提出新颖性感知研究智能体，通过结构化多步推理增强RAG，实现论文间重叠、差异及问题-方法缺失的对比分析，在100篇论文语料上支持五种结构化比较能力。

Comments 9 pages, 1 figure, 14 tables

Think Twice Before You Act: Protecting LLM Agents Against Tool Description Poisoning via Isolated Planning

三思而后行：通过隔离规划保护LLM代理免受工具描述投毒攻击

Shanghao Shi, Xiao Wang, Chaoyu Zhang, Hao Li, Wenjing Lou, Thomas Hou, Yevgeniy Vorobeychik, Chongjie Zhang, Ning Zhang

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

AI总结 提出Tool-Guard系统级防御，通过隔离规划机制将可疑工具调用隔离到受感染列表，阻断投毒描述持续影响，在AgentDojo和ASB基准上显著降低攻击成功率并保持任务效用。

Comments Accepted to ICML 2026

OpenPINT: Open-source Planning for Isoeffective Nuclear Treatments in BNCT research

OpenPINT：BNCT研究中等效应核治疗的开源规划

Ian Postuma, Sara J. González, Setareh Fatemi, Cristina Pezzi, Carolina Ruzzon, Oreste Nicrosini, Valerio Vercesi, Silva Bortolussi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出开源治疗计划系统OpenPINT，集成蒙特卡洛剂量计算与光子等效应剂量评估模块，通过解析和体素化基准验证，实现BNCT剂量计算与分析。

Comments 19 pages, 8 figures, 4 tables. Preprint manuscript

GitOfThoughts: Version-Controlled Reasoning and Agent Memory You Can Replay, Diff, and Merge

GitOfThoughts: 版本控制的推理与可回放、差异比较和合并的智能体记忆

Pavan C Shekar, Abhishek H S, Aswanth Krishnan

机构 * QpiAI 纠错

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

AI总结 提出GitOfThoughts框架，将智能体推理树存储为git仓库，实现推理的可回放、审计和合并；实验表明，对于新问题，任何记忆格式均不能可靠提升准确率，仅当检索案例与当前问题高度相似（>0.8）时才有显著提升，且收益来自答案检索而非方法迁移。

Comments 10 pages, 1 figure, 9 tables

Testing Centralized and Polycentric Computational Planning

测试集中式和多中心计算规划

Ricardo Alonzo Fernández Salguero

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

AI总结 本文提出一个可复现的合成基准，在模拟经济中比较计算规划者、基于代理的市场和混合元市场，发现规划者福利损失更低，但结果受设计选择影响，主要贡献是方法论而非意识形态。

TRACE: A Unified Rollout Budget Allocation Framework for Efficient Agentic Reinforcement Learning

TRACE：一种用于高效智能体强化学习的统一展开预算分配框架

Heming Zou, Qi Wang, Yun Qu, Yuhang Jiang, Lizhou Cai, Yixiu Mao, Ru Peng, Xin Xu, Weijie Liu, Kai Yang, Saiyong Yang, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 针对多轮智能体强化学习中奖励对比度不足的问题，提出TRACE框架，通过将每个ReAct式思考-行动-观察步骤建模为语义节点，在固定采样预算内将预算分配到提示根和中间前缀，增强奖励对比，提升策略更新信号。

Comments 32 pages, 12 figures, 6 tables

Causal Ensemble Agent: Hierarchical Causal Discovery with LLM-guided Expert Reweighting

因果集成智能体：基于LLM引导的专家重加权的层次化因果发现

Xinyu Li, Yuanyuan Wang, Haoxuan Li, Chuan Zhou, Erdun Gao, Bo Han, Tongliang Liu, Kun Zhang, Howard Bondell, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出因果集成智能体（CEA）框架，通过线性意见池聚合不同层次的统计因果发现结果，并利用大语言模型（LLM）作为元裁判在决策边界附近动态重加权专家，从而构建更准确完整的因果图。

Path Planning Using Deep Deterministic Policy Gradient: A Reinforcement Learning Approach

使用深度确定性策略梯度的路径规划：一种强化学习方法

Qiang Le, Yaguang Yang, Isaac E. Weintraub

机构 * Hampton University（汉普顿大学） ； Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于深度确定性策略梯度的路径规划方法，将威胁建模为圆形禁行区，通过奖励函数引导智能体学习从状态到动作的映射，找到最大安全起始点集，相比传统最优控制方法速度更快，适用于实时应用。

Comments 14 pages, 12 figures