Princeton University（普林斯顿大学）

Demystifying Agent Skills: Why They Work-Until They Don't

揭秘智能体技能：为何它们有效——直至失效

Zhiyuan Jiang, Fangrui Huang, Hanwen Xing, Xander Wu, Yipeng Gao, Rui Cao, Mengdi Wang, Shilong Liu, Yijiang Li

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 该研究探究 LLM 智能体技能的有效与失效原因，通过对比实验与轨迹分析揭示技能的作用机制，发现其主要靠程序锚定稳定动作，还指出检索瓶颈等问题，为智能体评估与优化提供指导。

SportD: How do VLMs physically strategize?

SportD：视觉语言模型能进行物理策略制定吗？

Jasin Cekinmez, Addison J. Wu, Haotian Xia, Kyumin Andrew Shim, Anay Putty, Jinglin Xiao, Zhuohan Liu, Leo Liu, Weining Shen

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Rice University（莱斯大学） ； UC Irvine（加州大学欧文分校） ； POSTECH（浦项科技大学） ； NYU Shanghai（纽约大学上海分校） ； UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型在足球场景中能否进行物理策略制定，引入SportD基准，通过控球价值模型评估模型决策，发现模型表现低于职业球员，有偏好低方差低回报动作等问题，为衡量模型物理策略推理提供测试平台。

Agentic Aggregation for Parallel Scaling of Long-Horizon Agentic Tasks

代理聚合用于长周期代理任务的并行扩展

Yoonsang Lee, Howard Yen, Xi Ye, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学语言与智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出AggAgent，通过将并行轨迹视为环境，有效解决长周期代理任务中轨迹信息聚合问题，提升性能并降低开销。

Comments COLM 2026. Code is available at https://github.com/princeton-pli/AggAgent