大模型推理能力

A Guideline-Aware AI Agent for Zero-Shot Target Volume Auto-Delineation

一种遵循指南的AI智能体用于零样本靶区自动勾画

Yoon Jo Kim, Wonyoung Cho, Jongmin Lee, Han Joo Chae, Hyunki Park, Sang Hoon Seo, Jae Myung Noh, Kyungmi Yang, Dongryul Oh, Jin Sung Kim

机构 * Oncosoft Inc.（Oncosoft公司） ； Department of Radiation Oncology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（放射肿瘤科，三星医疗中心，成均馆大学医学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OncoAgent框架，将文本临床指南转化为三维靶区轮廓，无需训练即可实现零样本勾画，在食管癌病例中达到与监督方法相当的Dice系数，且医生更偏好其指南依从性和临床可接受性。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Agentic Knowledge Tracing: A Multi-Agent LLM Architecture for Stealth Assessment of Financial Literacy in Serious Games

Agentic知识追踪：用于严肃游戏中金融素养隐形评估的多智能体大语言模型架构

Gabriel Santos, Rita Julia, Marcelo Nascimento

机构 * Federal University of Uberlândia Computer Science Faculty（伯南布哥联邦大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体大语言模型架构Agentic BKT，通过四阶段流程从严肃游戏事件中隐形评估金融素养，实验表明其预测效度显著优于单智能体基线。

Comments 8 pages, 5 figures, IEEE CoG 2026

Power-Flexible AI Data Centers: A New Paradigm for Grid-Responsive Compute

灵活功率的AI数据中心：一种电网响应式计算的新范式

Chris Williams, Philip Colangelo, Ayse Coskun, Ethan Levine, Andy Neale, Ciaran Roberts, Shayan Sengupta, Nikhil Shirolkar, Varun Sivaram, Sarah Soares, Ethan Tiao, Scott Underwood, Daniel Wilson, Frank Sharp, Luke Wainwright, Harry Petty, Scott Wallace, Brandon Records

机构 * Emerald AI ； Electric Power Research Institute (EPRI)（电力研究研究院） ； National Grid（国家电网） ； NVIDIA ； Oracle 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出将GPU集群作为电网交互式资产，通过软件编排实现负载快速削减、持续降载和碳感知运行，同时保持优先级任务服务水平，并实现跨地理集群的性能感知负载迁移。

Comments 14 pages, 7 figures, 1 table

Graph-Based Phonetic Error Correction of Noisy ASR

基于图的噪声ASR语音错误纠正

Pratik Rakesh Singh, Mohammadi Zaki, Aneesh Mukkamala, Pankaj Wasnik

机构 * Sony Research India（索尼印度研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出G-SPIN框架，结合图神经网络构建音近候选集，并用掩码语言模型和指令调优大语言模型进行上下文重排序，以纠正ASR中结构化的音近错误。

Comments Accepted at ACL Industry Track 2026

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

分片世界模型：通用智能体的结构化认证

Yikai Lu, Yifei Wu, Xinyu Lu, Tongxin Li

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对通用智能体在大世界场景下无法普遍胜任的问题，提出结构化认证框架，通过深度组合目标过滤特定转移，证明世界模型具有O(1/n)+O(δ)误差界，实现可认证部署。

Comments 30 pages, camera-ready version in ICML 2026

AsyncOPD: How Stale Can On-Policy Distillation Be?

AsyncOPD：同策略蒸馏可以有多陈旧？

Wonjun Kang, Kevin Galim, Seunghyuk Oh, Minjun Kang, Sanghyun Park, Donghoon Kim, Minjae Lee, Minseo Kim, Rishabh Tiwari, Yuchen Zeng, Hyung Il Koo, Kangwook Lee

机构 * FuriosaAI ； Ajou University（亚洲大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； KRAFTON ； Ludo Robotics 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究异步同策略蒸馏中陈旧数据的影响，发现前向KL对陈旧更鲁棒，反向KL脆弱但可通过重算信号缓解，并提出AsyncOPD框架实现1.6-3.8倍加速。

Comments Code: https://github.com/furiosa-ai/async-opd

Maestro Order: A Model-Agnostic Orchestration Harness

Maestro Order: 一种模型无关的编排框架

Hidayet Aksu

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Maestro Order框架，通过分解、集成、验证和递归四种原语组合模型，并利用预算感知控制器分配计算资源，将不可靠的求解器转化为可靠的问题解决系统，显著提升可靠性。

Comments 10 pages, 4 figures

Hybrid Sequence Modeling and Reinforced Verification for Controllable Target-Conditioned Decision Making

混合序列建模与强化验证的可控目标条件决策

Yue Pei, Hongming Zhang, Chao Gao, Martin Müller, Yingying Zhang, Mengxiao Zhu, Hao Sheng, Ziliang Chen, Liang Lin, Haogang Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Department of Computing Science and Amii, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系和Amii） ； Edmonton Research Center, Huawei Canada（华为加拿大埃德蒙顿研究中心） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新院，北航） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, North China University of Technology（北中国技术大学人工智能与计算机科学学院） ； Research Institute of Multiple Agents and Embodied Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室多智能体与具身智能研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Doctor框架，结合掩码轨迹Transformer与强化验证，通过生成候选动作并选择验证值最接近目标回报的动作，提升目标条件策略在低覆盖数据下的可控性。

InfiltrNet: Dual-Branch CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor Infiltration Risk Prediction

InfiltrNet: 用于脑肿瘤浸润风险预测的双分支CNN-Transformer架构

S M Asif Hossain, Shruti Kshirsagar

机构 * School of Computing, Wichita State University（维斯科萨大学计算学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出InfiltrNet，结合CNN和Swin Transformer编码器及交叉注意力融合模块，从多模态MRI预测三区浸润风险图，利用距离变换生成标签，在BraTS数据集上优于五个基线模型。

Comments This work will be extended for a future journal submission

Decentralized Autonomous Traffic Management through Corridor Networks

通过走廊网络的去中心化自主交通管理

Jasmine Jerry Aloor, Aadarsh Govada, Hamsa Balakrishnan

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对高密度自主航空交通，提出基于多智能体强化学习的去中心化走廊网络交通流管理方法，零样本迁移至复杂网络，无需集中协调或重训练。

Comments Presented at the Second US-Europe Air Transportation Research and Development Symposium (ATRDS2026)

Superhuman AI for Generals.io Using Self-Play Reinforcement Learning

基于自我对弈强化学习的Generals.io超人类AI

Matej Straka, Viliam Lisý, Martin Schmid

机构 * Department of Applied Mathematics, Charles University（查尔斯大学应用数学系） ； Department of Computer Science, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院计算机科学系） ； EquiLibre Technologies, Inc.（EquiLibre Technologies公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过自研JAX模拟器（单GPU每秒千万帧，提速万倍）和自对弈策略梯度训练视觉Transformer，在实时策略游戏Generals.io中达到超人类水平，1v1排行榜第一，对顶级人类玩家胜率199-70。

Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment

谓词重要性估计与解耦理由-分数蒸馏用于实体对齐

Keunha Kim, Yoonjin Jang, Hyeon-gu Lee, Sihyung Kim, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出谓词重要性估计和解耦理由-分数蒸馏两个模块，通过谓词感知嵌入和蒸馏小语言模型提升知识图谱实体对齐性能，并利用分数与理由的不一致实现人机协同验证。

Comments 12 pages, 10 figures

CodeTeam: An LLM-Powered Multi-Agent Framework for Repository-Level Code Generation

CodeTeam: 一个基于LLM的多智能体框架用于仓库级代码生成

Yifei Wang, Ruiyin Li, Peng Liang, Qiong Feng, Zengyang Li, Mojtaba Shahin, Arif Ali Khan

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央财经大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工学院计算技术学院） ； M3S Research Group, SEIS Unit, University of Oulu（奥卢大学M3S研究组，SEIS单元） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CodeTeam框架，通过分离规划、决策和实现阶段，结合多智能体协作与依赖感知调度，解决仓库级代码生成中的长程规划与跨文件一致性问题，在SketchEval和NL2Repo-Bench上取得显著提升。

Comments 36 pages, 5 images, 9 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)

Agent Behavior Mining: Generative AI Agent Governance in Business Processes

智能体行为挖掘：业务流程中的生成式AI智能体治理

Hoang Vu, Maximilian Körner, Adrian Rebmann, Gabriel Kevorkian, Michael Perscheid, Gregor Berg, Timotheus Kampik

机构 * SAP ； Umeå University（于默奥大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对生成式AI智能体在业务流程中的不可见自主性风险，提出智能体行为挖掘方法，通过事件数据模型将智能体活动转化为标准流程日志，实现决策可观测与可追溯，并验证其实用性。

Comments Accepted at BPM conference 2026 management main track

Zhinong AI: A Design-Science Study of an AI-Enabled Agricultural Decision-Support Platform for Smallholder Production

Zhinong AI：面向小农生产的AI赋能农业决策支持平台的设计科学研究

Zhaoyang Li, Jiaqi Liu, Ruijie Zhang

机构 * University of Sanya（三亚大学） ； Hebei International Studies University（河北国际关系学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过设计科学研究，提出了一个集成信息推送、问答、诊断、日历管理等功能的小农决策支持平台，并构建了分层架构、闭环流程、评估指标和治理框架，为AI农业原型转化为可测试、负责任的基础设施提供了结构化研究框架。

Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol

自生成：一种自我进化代理协议

Wentao Zhang, Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Cankun Guo, Ming Yin, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种自生成协议（AGP），该协议通过分离进化内容与进化过程，解决了现有代理协议在跨实体生命周期管理、版本追踪和安全更新接口方面的不足。基于AGP，作者展示了自生成系统（AGS），该系统能够动态实例化、检索和优化协议注册的资源，通过多个具有长视界规划和工具使用的挑战性基准测试，验证了代理资源管理和闭环自我进化的有效性。

Advancing MAPF Toward the Real World: A Scalable Multi-Agent Realistic Testbed (SMART)

迈向现实世界的MAPF进展：可扩展的多智能体现实测试床（SMART）

Jingtian Yan, Zhifei Li, William Kang, Kevin Zheng, Yulun Zhang, Zhe Chen, Yue Zhang, Daniel Harabor, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SMART通过物理引擎模拟和大规模智能体支持，解决MAPF算法在现实环境中的评估难题，提供真实场景下的高效测试平台。

KBQA-R1: Reinforcing Large Language Models for Knowledge Base Question Answering

KBQA-R1：强化大语言模型用于知识库问答

Xin Sun, Zhongqi Chen, Xing Zheng, Qiang Liu, Shu Wu, Bowen Song, Zilei Wang, Weiqiang Wang, Liang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出KBQA-R1框架，通过强化学习（GRPO）将知识库问答建模为多轮决策过程，并引入参考拒绝采样（RRS）解决冷启动问题，在多个基准上取得最优性能。

Comments ICML 2026

From Discrete Plans to Real-World Execution: A World-Model-Driven Framework for Execution-Aware Multi-Agent Path Finding

从离散规划到真实世界执行：一种面向执行感知的多智能体路径规划的世界模型驱动框架

Jingtian Yan, Shuai Zhou, He Jiang, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ExecTimeNet世界模型预测离散MAPF方案在物理机器人上的执行状态，并基于此构建REMAP框架和ESADG优化方法，在仿真和实物实验中分别减少高达21%和15.3%的执行延迟。

Calibration Without Comprehension: Diagnosing the Limits of Fine-Tuning LLMs for Vulnerability Detection in Systems Software

无理解的校准：诊断微调大语言模型在系统软件漏洞检测中的局限性

Arastoo Zibaeirad, Marco Vieira

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CWE-Trace框架，通过834个Linux内核样本和两个诊断指标（DFI和HDD）评估LLM漏洞检测能力，发现数据污染无实质帮助，微调仅改变输出阈值而非决策策略，模型缺乏真正的安全推理能力。

Enhancing Decision-Making with Large Language Models through Multi-Agent Fictitious Play

通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力

Leyang Shen, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Chun Kai Ling, Tat-Seng Chua

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

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。

Comments 18 pages, 8 figures

User as Engram: Internalizing Per-User Memory as Local Parametric Edits

用户作为印迹：将每用户记忆内化为局部参数编辑

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出User as Engram方法，将用户事实存储为Engram模型的哈希键控记忆表中的局部编辑，推理技能共享一个适配器，实现高精度间接推理且内存占用极小。

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架

Qianxue Zhang, Yiming Ren, Shihuan Qin, Xiao Zhang, Liao Zhang, Jinyang Huang, Zhengliang Liu, Chenbin Liu, Hongying Feng, Jingyuan Chen, Yuzhen Ding, Weihang You, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Junhao Chen, Lifeng Chen, Wei Liu, Tianming Liu, Zengren Zhao, Lian Zhang

机构 * Medical AI Lab, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hebei Provincial Engineering Research Center for AI-Based Cancer Treatment Decision-Making, The First Hospital of Hebei Medical University（河北省人工智能癌症治疗决策工程研究中心，河北医科大学第一医院） ； State Key Laboratory of Neurology and Oncology Drug Development（神经与肿瘤药物研发国家重点实验室） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital and Shenzhen Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/肿瘤医院深圳医院放射治疗科） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University（三峡大学机械与动力工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Guangzhou Concord Cancer Center（广州康华肿瘤中心放射治疗科） ； Gastrointestinal Disease Diagnosis and Treatment Center, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院胃肠疾病诊疗中心） ； Department of General Surgery, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院普通外科） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。

LoHoSearch: Benchmarking Long-Horizon Search Agents Beyond the Human Difficulty Ceiling

LoHoSearch: 超越人类难度上限的长时域搜索代理基准测试

Jiarui Zhao, Rongzhi Zhang, Lingchuan Liu, Hao Yang, Xunliang Cai, Xi Su

机构 * Meituan（美团） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LoHoSearch基准，基于700万维基实体知识图谱自动构建544个复杂问题，评估显示最强模型仅34.74%准确率，远超人类难度上限。

Fixed-Point Reasoners: Stable and Adaptive Deep Looped Transformers

不动点推理器：稳定且自适应的深度循环Transformer

Sajad Movahedi, Vera Milovanović, Shlomo Libo Feigin, Alexander Theus, Thomas Hofmann, Valentina Boeva, T. Konstantin Rusch, Antonio Orvieto

机构 * ELLIS Institute Tübingen, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen AI Center（ELLIS研究所蒂宾根，马克斯·普朗克智能系统研究所，蒂宾根人工智能中心） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Institute of Bioinformatics（瑞士生物信息学研究所） ； Université Paris Cité（巴黎西岱大学） ； Liquid AI 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对循环架构中深度导致的信号传播问题，提出基于预层归一化和残差缩放的FPRM模型，利用不动点收敛作为端到端停止机制，在Sudoku、Maze等推理基准上自适应计算并有效提升性能。

Comments Code available at https://github.com/nilskiKonjIzDunava/fprm

A Unified Framework for Context-Aware and Relation-Aware Graph Retrieval-Augmented Generation

上下文感知与关系感知的图检索增强生成统一框架

Haoyang Zhong, Yifei Sun, Antong Zhang, Chunping Wang, Lei Chen, Yang Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Finvolution Group（信也科技集团） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HyGRAG分层图RAG框架，通过构建融合上下文与关系的摘要、跨层级检索及动态更新，将多跳推理准确率提升9.7%。

Comments Accepted at The ACM Web Conference 2026 (WWW '26)

MagicSim: A Unified Infrastructure for Executable Embodied Interaction

MagicSim: 可执行具身交互的统一基础设施

Haoran Lu, Songling Liu, Yue Chen, Guo Ye, Mutian Shen, Shuyang Yu, Yu Xiao, Jihai Zhao, Shang Wu, Jianshu Zhang, Xiangtian Gui, Chuye Hong, Yuran Wang, Maojiang Su, Jiayi Wang, Ruihai Wu, Zhaoran Wang, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MagicSim，一个基于确定性批处理运行时和共享MDP的具身交互基础设施，通过YAML规范解耦内容、放置、行为和智能体暴露，统一世界构建、执行、评估和自动生成轨迹。

Transformer-Based Warm-Starting for Feasible and Optimal Terminal Approach to Tumbling Objects with Space Manipulators

基于Transformer的可行且最优末端接近翻滚目标的空间机械臂热启动方法

Yuji Takubo, Maximilian Adang, Mac Schwager, Simone D'Amico

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对空间机械臂末端接近翻滚目标的实时轨迹生成问题，提出基于因果Transformer的热启动方法，通过分解规划并热启动姿态-力矩分配阶段，在300个测试场景中减少28%迭代次数和23%运行时间，同时保持控制成本分布。

Comments 8 pages, 4 figures

From Shield to Target: Denial-of-Service Attacks on LLM-Based Agent Guardrails

从盾牌到靶心：针对基于LLM的智能体护栏的拒绝服务攻击

Yuguang Zhou, Xunguang Wang, Pingchuan Ma, Zhantong Xue, Zhaoyu Wang, Shuai Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文揭示基于LLM的护栏易受拒绝服务攻击，通过束搜索优化框架和机制感知结构变异生成恶意负载，导致令牌放大13-63倍、延迟放大148倍，威胁系统可用性。

From Agent Traces to Trust: A Survey of Evidence Tracing and Execution Provenance in LLM Agents

从智能体痕迹到信任：LLM智能体中的证据追踪与执行溯源

Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Taotao Cai, Zirui Liu, Qingqiang Sun, Zequn Sun, Zhangkai Wu, Manqing Dong, Mingkai Zheng, Xuefei Yin, Yanming Zhu

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Jiangsu University（江苏大学） ； University of Southern Queensland（南方昆士兰大学） ； Peking University（北京大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Macquarie University（麦觉瑞大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科学与技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了LLM智能体中的证据追踪与执行溯源方法，通过统一溯源视角连接检索、工具使用、记忆等环节，提出分类体系并讨论开放挑战。