AI Agent

VSearcher: Long-Horizon Multimodal Search Agent via Reinforcement Learning

VSearcher：通过强化学习实现长周期多模态搜索代理

Ruiyang Zhang, Qianguo Sun, Chao Song, Yiyan Qi, Zhedong Zheng

机构 * University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 VSearcher通过强化学习实现多模态搜索代理，提升长周期多轮工具使用能力，在多模态网络搜索任务中表现优异。

Comments 23 pages, 6 figures

Handling Infinite Domain Parameters in Planning Through Best-First Search with Delayed Partial Expansions

通过延迟部分扩展的优先级搜索处理无限域参数

Ángel Aso-Mollar, Diego Aineto, Enrico Scala, Eva Onaindia

机构 * Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN)（瓦伦西亚人工智能研究 institute） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； Università degli Studi di Brescia（布雷西亚大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种通过延迟部分扩展的优先级搜索算法，以处理无限域参数的规划问题，证明了其在极限情况下的完备性。

Journal ref Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2025. Main Track. Pages 8456-8464

An Embodied Companion for Visual Storytelling

具身化伴侣：视觉叙事中的交互伙伴

Patrick Tresset, Markus Wulfmeier

机构 * Goldsmiths, University of London（伦敦大学金史密斯学院） ； DeepMind（深度Mind） 纠错

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

AI总结 Companion通过结合绘图机器人与大语言模型，实现人机协同创作，推动视觉叙事的创新与美学探索。

Comments 35 pages, 18 figures

Machine-learning Guided Search for Phonon-mediated Superconductivity in Boron and Carbon Compounds

基于机器学习的phonon介导超导体在硼和碳化合物中的搜索

Niraj K. Nepal, Lin-Lin Wang

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本研究利用机器学习结合从头计算，发现硼和碳化合物中具有超导性质的候选材料，预测了多个低温超导体。

Spatial Colour Mixing Illusions as a Perception Stress Test for Vision-Language Models

空间色彩混合错觉作为视觉-语言模型的感知压力测试

Nicoleta-Nina Basoc, Adrian Cosma, Emilian Radoi

机构 * National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest（波兰布加勒斯特技术大学） ； IDSIA, The Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence（达摩信息技术研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)

AI总结 研究通过空间色彩混合错觉测试视觉-语言模型的感知鲁棒性，发现模型在结构化色彩扭曲下表现下降，而人类表现更优，预处理步骤可提升模型性能。

Fair and Efficient Balanced Allocation for Indivisible Goods

公平且高效的不可分割物品分配

Yasushi Kawase, Ryoga Mahara

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出在平衡约束下实现公平与效率的多项式时间算法，针对两种不同估值类型情况，解决不可分割物品的分配问题。

Comments 23 pages

Environment-Aware Path Generation for Robotic Additive Manufacturing of Structures

面向机器人增材制造结构的环境感知路径生成

Mahsa Rabiei, Reza Moini

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种环境感知路径生成框架，通过四种路径规划算法在线设计结构，评估了不同障碍物排列下的性能指标，识别出适合挑战性环境的路径规划器。

Enhancing Tool Calling in LLMs with the International Tool Calling Dataset

通过国际工具调用数据集增强大语言模型的工具调用能力

Zuoyu Zhang, Yancheng Zhu

专题命中 工具调用 ：tool-use(abstract)

AI总结 本文提出国际工具调用数据集ITC，用于提升大语言模型在多语言、多地区工具调用场景中的性能与鲁棒性。

Sample-Based Hybrid Mode Control: Asymptotically Optimal Switching of Algorithmic and Non-Differentiable Control Modes

基于样本的混合模式控制：算法与非可微控制模式的渐近最优切换

Yilang Liu, Haoxiang You, Ian Abraham

机构 * Department of Mechanical Engineering and Material Science, Yale University（机械工程与材料科学系，耶鲁大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于样本的混合模式控制方法，通过整数优化实现算法与非可微控制模式的渐近最优切换，适用于机器人任务中的复杂行为合成与高效控制。

Agentic LLM Planning via Step-Wise PDDL Simulation: An Empirical Characterisation

通过分步PDDL模拟实现代理LLM规划：一项实证分析

Kai Göbel, Pierrick Lorang, Patrik Zips, Tobias Glück

机构 * AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过PyPDDLEngine实验证明代理LLM在任务规划中相比传统方法具有小幅优势，但效果受环境反馈类型影响。

AI End-to-End Radiation Treatment Planning Under One Second

AI端到端放射治疗计划在1秒内完成

Simon Arberet, Riqiang Gao, Martin Kraus, Florin C. Ghesu, Wilko Verbakel, Mamadou Diallo, Anthony Magliari, Venkatesan Karuppusamy, Sushil Beriwal, REQUITE Consortium, Ali Kamen, Dorin Comaniciu

机构 * Digital Technology and Innovation（数字技术与创新） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） ； Varian Medical Affairs（Varian医疗事务） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种端到端深度学习框架AIRT，可在1秒内生成高质量的放射治疗计划，实现了超快速且标准化的治疗计划制定。

Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning

实时学习预测性动态障碍物模型用于机器人运动规划

Stella Kombo, Masih Haseli, Skylar X. Wei, Joel W. Burdick

机构 * Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology（工程与应用科学分校，加州理工学院） ； Applied Intuition（应用直觉） 纠错

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

AI总结 本文提出一种实时学习动态障碍物预测模型的方法，通过改进的Hankel-DMD实现去噪和多步预测，适用于机器人运动规划。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

VEGA: Electric Vehicle Navigation Agent via Physics-Informed Neural Operator and Proximal Policy Optimization

VEGA：基于物理信息神经算子和近端策略优化的电动汽车导航代理

Hansol Lim, Minhyeok Im, Jonathan Boyack, Jee Won Lee, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York（机械工程系，纽约州立大学） ； Department of Computer Science, State University of New York（计算机科学系，纽约州立大学） 纠错

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

AI总结 VEGA通过结合物理信息神经算子和近端策略优化，为电动汽车提供高效的能耗感知导航方案，实现快速路径规划和充电站点选择。

Comments This work has been submitted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) for possible publication

Robustness-Aware Tool Selection and Manipulation Planning with Learned Energy-Informed Guidance

具有学习能量感知指导的鲁棒工具选择与操作规划

Yifei Dong, Yan Zhang, Sylvain Calinon, Florian T. Pokorny

机构 * division of Robotics, Perception and Learning, KTH Royal Institute of Technology（机器人、感知与学习系，皇家理工学院） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于学习能量感知指导的鲁棒工具选择与操作规划方法，通过分层优化流程提升工具使用在外部干扰下的鲁棒性。

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026

Beyond Rows to Reasoning: Agentic Retrieval for Multimodal Spreadsheet Understanding and Editing

超越行到推理：面向多模态电子表格理解与编辑的智能检索

Anmol Gulati, Sahil Sen, Waqar Sarguroh, Kevin Paul

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

AI总结 BRTR通过迭代工具调用框架实现多模态电子表格的端到端理解与编辑，取得领先性能。

Real-Time AI Service Economy: A Framework for Agentic Computing Across the Continuum

实时AI服务经济：跨连续体的代理计算框架

Lauri Lovén, Alaa Saleh, Reza Farahani, Ilir Murturi, Miguel Bordallo López, Praveen Kumar Donta, Schahram Dustdar

机构 * Future Computing Group, University of Oulu（奥卢大学未来计算组） ； Department of Information Technology (ITEC), University of Klagenfurt（克雷夫特大学信息科技学院） ； Department of Mechatronics, University of Prishtina（普里什蒂纳大学机电学院） ； Multimodal Sensing Lab, University of Oulu（奥卢大学多模态感知实验室） ； Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） ； ICREA Barcelona, Spain and the Distributed Systems Group, TU Wien（巴塞罗那ICREA和维也纳技术大学分布式系统组） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合架构，通过封装复杂子图到资源切片，解决实时AI服务在设备-边缘-云连续体上的资源分配问题，验证了依赖图拓扑对价格稳定性和系统性能的关键影响。

Large-Language-Model-Guided State Estimation for Partially Observable Task and Motion Planning

基于大语言模型的态估计用于部分可观测任务和运动规划

Yoonwoo Kim, Raghav Arora, Roberto Martín-Martín, Peter Stone, Ben Abbatematteo, Yoonchang Sung

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoCo-TAMP框架，利用大语言模型的常识推理能力，通过分层态估计提升部分可观测任务和运动规划的效率。

One Model for All Tasks: Leveraging Efficient World Models in Multi-Task Planning

一个模型用于所有任务：利用高效的world models进行多任务规划

Yuan Pu, Yazhe Niu, Jia Tang, Junyu Xiong, Shuai Hu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong MMLab（香港中文大学 MMLab） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚州立大学） ； Centre for Perceptual and Interactive Intelligence（感知与交互智能中心） 纠错

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

AI总结 ScaleZero通过混合专家架构和动态参数扩展策略，实现单一模型在多任务规划中的高效性能。

Comments 55 pages, 20 figures. Accepted as a conference paper at ICLR 2026

Data-Driven Bed Capacity Planning Using $M_t/G_t/\infty$ Queueing Models with an Application to Neonatal Intensive Care Units

基于 $M_t/G_t/\infty$ 队列模型的数据驱动床容量规划及其在新生儿重症监护室的应用

Maryam Akbari-Moghaddam, Douglas G. Down, Na Li, Catherine Eastwood, Ayman Abou Mehrem, Alexandra Howlett

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于 $M_t/G_t/\infty$ 队列模型的数据驱动方法，用于ICU床位容量规划，通过分析LOS变化和时间波动，提升床位需求预测的准确性。

Comments This paper has been submitted to the Operations Research, Data Analytics and Logistics journal

Dual-Agent Multiple-Model Reinforcement Learning for Event-Triggered Human-Robot Co-Adaptation in Decoupled Task Spaces

双代理多模型强化学习用于解耦任务空间中的事件触发人机共适应

Yaqi Li, Zhengqi Han, Huifang Liu, Steven W. Su

机构 * College of Medical information（医学信息学院） ； Artificial intelligence, Shandong First Medical University (Shandong Academy of Medical Science) 6699 Qingdao Road, Jinan, Shandong, China（人工智能，山东第一医科大学（山东医学科学院）6699青岛路，济南，山东，中国） ； Faculty of Engineering（工程学院） ； IT, University of Technology Sydney, Australia（信息技术，悉尼科技大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出双代理多模型强化学习方法，用于解耦任务空间中的人机共适应，通过事件触发策略提升康复任务的精度与效率。

Multimodal Behavior Tree Generation: A Small Vision-Language Model for Robot Task Planning

多模态行为树生成：一种小型视觉-语言模型用于机器人任务规划

Cristiano Battistini, Riccardo Andrea Izzo, Gianluca Bardaro, Matteo Matteucci

机构 * Department of Electronics, Information, and Bioengineering, Politecnico di Milano（电子信息与生物工程系，米兰理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种小型视觉-语言模型，通过生成行为树提升机器人任务规划效率，实验证明其在性能和资源消耗上均优于现有闭源模型。

Knowledge-driven Reasoning for Mobile Agentic AI: Concepts, Approaches, and Directions

基于知识的移动代理AI推理：概念、方法与方向

Guangyuan Liu, Changyuan Zhao, Yinqiu Liu, Dusit Niyato, Biplab Sikdar

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 基于知识的移动代理AI推理通过提取可重用决策结构，同步并注入设备端推理以降低延迟、能耗和误差积累，提出DIKW分类法区分不同知识表示形式，并验证了知识暴露的非单调性。

Multi-Robot Trajectory Planning via Constrained Bayesian Optimization and Local Cost Map Learning with STL-Based Conflict Resolution

多机器人轨迹规划通过约束贝叶斯优化与局部成本图学习及基于STL的冲突解决

Sourav Raxit, Abdullah Al Redwan Newaz, Jose Fuentes, Paulo Padrao, Ana Cavalcanti, Leonardo Bobadilla

机构 * Department of Computer Science, University of New Orleans（计算机科学系，新奥尔良大学） ； Knight Foundation School of Computing and Information Sciences, Florida International University（骑士基金会计算与信息科学学院，佛罗里达国际大学） ； Providence College, Department of Mathematics & Computer Science（普罗维登斯学院，数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合约束贝叶斯优化与STL冲突解决的多机器人轨迹规划方法，提升轨迹效率和安全性。

Comments Accepted to ICRA 2026

Denoising as Path Planning: Training-Free Acceleration of Diffusion Models with DPCache

去噪作为路径规划：通过DPCache实现扩散模型的训练免费加速

Bowen Cui, Yuanbin Wang, Huajiang Xu, Biaolong Chen, Aixi Zhang, Hao Jiang, Zhengzheng Jin, Xu Liu, Pipei Huang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 DPCache通过全局路径规划框架实现扩散模型的高效加速，减少计算开销并提升生成质量。

Comments Accepted by CVPR 2026

Safe Autonomous Lane Changing: Planning with Dynamic Risk Fields and Time-Varying Convex Space Generation

安全的自动驾驶变道：基于动态风险场和时间变化凸空间的规划

Yijun Lu, Zhihao Lin, Zhen Tian

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于动态风险场和时间变化凸空间的轨迹规划方法，通过整合风险感知与碰撞避免，实现安全高效的自动驾驶变道。

C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs

C*：一种基于快速覆盖图的未知环境覆盖路径规划算法

Zongyuan Shen, James P. Wilson, Shalabh Gupta

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut（电气与计算机工程系，康涅狄格大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 C*是一种基于快速覆盖图的未知环境覆盖路径规划算法，通过高效采样和修剪技术实现最优覆盖，显著提升覆盖效率并防止覆盖孔形成。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, Vol 42, pg. 1233-1253, 2026

Exploratory Memory-Augmented LLM Agent via Hybrid On- and Off-Policy Optimization

探索性记忆增强型大语言模型代理：通过混合的在线与离线策略优化

Zeyuan Liu, Jeonghye Kim, Xufang Luo, Dongsheng Li, Yuqing Yang

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 EMPO²通过混合在线与离线策略优化，提升大语言模型在探索性和通用性方面的性能。

Comments Accepted to ICLR 2026

Towards Autonomous Mathematics Research

迈向自主数学研究

Tony Feng, Trieu H. Trinh, Garrett Bingham, Dawsen Hwang, Yuri Chervonyi, Junehyuk Jung, Joonkyung Lee, Carlo Pagano, Sang-hyun Kim, Federico Pasqualotto, Sergei Gukov, Jonathan N. Lee, Junsu Kim, Kaiying Hou, Golnaz Ghiasi, Yi Tay, YaGuang Li, Chenkai Kuang, Yuan Liu, Hanzhao Lin, Evan Zheran Liu, Nigamaa Nayakanti, Xiaomeng Yang, Heng-Tze Cheng, Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, Quoc V. Le, Thang Luong

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Brown University（布朗大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Concordia University（Concordia 大学） ； Korea Institute for Advanced Study（韩国高级研究院） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

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

AI总结 Aletheia是一个能够自主生成、验证和修订数学解决方案的代理，展示了AI在数学研究中的应用，包括生成研究论文和解决开放问题。

Comments 42 pages, updated with summary of FirstProof results. Accompanied blog post https://deepmind.google/blog/accelerating-mathematical-and-scientific-discovery-with-gemini-deep-think/

El Agente Cuantico: Automating quantum simulations

量子代理：自动化量子模拟

Ignacio Gustin, Luis Mantilla Calderón, Juan B. Pérez-Sánchez, Jérôme F. Gonthier, Yuma Nakamura, Karthik Panicker, Manav Ramprasad, Zijian Zhang, Yunheng Zou, Varinia Bernales, Alán Aspuru-Guzik

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 El Agente Cuántico通过自然语言接口自动化量子模拟，整合多种模拟范式，提升量子模拟的可扩展性和自主性。

XR-DT: Extended Reality-Enhanced Digital Twin for Safe Motion Planning via Human-Aware Model Predictive Path Integral Control

XR-DT：增强现实增强型数字孪生用于通过人感知模型预测路径积分控制的安全运动规划

Tianyi Wang, Jiseop Byeon, Ahmad Yehia, Yiming Xu, Jihyung Park, Tianyi Zeng, Sikai Chen, Ziran Wang, Junfeng Jiao, Christian Claudel

机构 * Department of Civil, Architectural, and Environmental Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校土木、建筑与环境工程系） ； School of Architecture, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校建筑学院） ； School of Civil and Construction Engineering, Purdue University（普渡大学土木与建设工程学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 XR-DT通过结合增强现实与数字孪生技术，提出HA-MPPI控制模型，实现基于人类行为预测的安全高效人机交互。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables