AI Agent

DIVE: Scaling Diversity in Agentic Task Synthesis for Generalizable Tool Use

DIVE：在代理任务合成中扩展多样性以实现通用工具使用

Aili Chen, Chi Zhang, Junteng Liu, Jiangjie Chen, Chengyu Du, Yunji Li, Ming Zhong, Qin Wang, Zhengmao Zhu, Jiayuan Song, Ke Ji, Junxian He, Pengyu Zhao, Yanghua Xiao

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool use(title)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 DIVE通过反转合成顺序，先执行多样化的现实工具并反向推导任务，从而提升代理任务合成的多样性，使模型在不同任务和工具集下的泛化能力显著增强。

CogSearch: A Cognitive-Aligned Multi-Agent Framework for Proactive Decision Support in E-Commerce Search

CogSearch: 一种面向电子商务搜索的认知对齐多智能体框架

Zhouwei Zhai, Mengxiang Chen, Haoyun Xia, Jin Li, Renquan Zhou, Min Yang

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)

AI总结 CogSearch通过多智能体框架提升电子商务搜索的决策支持能力，实现决策成本降低和转换率提升

Mock Worlds, Real Skills: Building Small Agentic Language Models with Synthetic Tasks, Simulated Environments, and Rubric-Based Rewards

假世界，真实技能：利用合成任务、模拟环境和评分标准奖励构建小型代理语言模型

Yuanjie Lyu, Chengyu Wang, Lei Shen, Jun Huang, Tong Xu

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

AI总结 SYNTHAGENT框架通过合成多样化任务和模拟环境，结合评分标准奖励，提升小型LLM在数学、搜索和工具使用等任务中的代理能力。

Comments The first author prefers the more commonly used English name "Yuanjie Lyu" over "Yuan-Jay Lü", so we have updated it; both refer to the same person

TURA: Tool-Augmented Unified Retrieval Agent for AI Search

TURA：面向人工智能搜索的工具增强统一检索代理

Zhejun Zhao, Yuchen Li, Alley Liu, Yuehu Dong, Xiaolong Wei, Lixue Zheng, Pingsheng Liu, Dongdong Shen, Long Xia, Jiashu Zhao, Dawei Yin

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

AI总结 TURA通过结合RAG与代理工具使用，首次系统性地弥合静态RAG与动态信息源之间的差距，提升人工智能搜索的实时性和准确性。

From Phase Prediction to Phase Design: A ReAct Agent Framework for High-Entropy Alloy Discovery

从相预测到相设计：一种用于高熵合金发现的ReAct代理框架

Iman Peivaste, Salim Belouettar

机构 * Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST)（卢森堡科学与技术研究院） ； Department of Physics and Materials Science, University of Luxembourg（卢森堡大学物理与材料科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出ReAct代理框架，通过推理与行动实现高熵合金设计，显著提升相发现效率与准确性。

Derain-Agent: A Plug-and-Play Agent Framework for Rainy Image Restoration

Derain-Agent：一种用于雨去除图像恢复的即插即用代理框架

Zhaocheng Yu, Xiang Chen, Runzhe Li, Zihan Geng, Guanglu Sun, Haipeng Li, Kui Jiang

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 Derain-Agent通过动态代理框架和智能规划网络，实现雨去除的即插即用式精炼，提升去雨性能并减少计算成本。

Agent Discovery in Internet of Agents: Challenges and Solutions

在智能体互联网中的智能体发现：挑战与解决方案

Shaolong Guo, Yuntao Wang, Zhou Su, Yanghe Pan, Qinnan Hu, Tom H. Luan

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出了一种两阶段能力发现框架，通过自主能力声明和任务驱动的发现机制，提升智能体互联网中智能体能力发现的性能与可扩展性。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Journal ref IEEE Network, 2026

Entropy Guided Diversification and Preference Elicitation in Agentic Recommendation Systems

熵引导的多样化与偏好挖掘在代理推荐系统中

Dat Tran, Yongce Li, Hannah Clay, Negin Golrezaei, Sajjad Beygi, Amin Saberi

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

AI总结 本文提出IDSS系统，利用熵信号处理用户查询中的模糊性，通过自适应偏好挖掘和不确定性感知的推荐，提升推荐系统的多样性和透明度。

Comments In proceeding to 2026 Association for the Advancement of Artificial Intelligence Spring Symposia

IndexCache: Accelerating Sparse Attention via Cross-Layer Index Reuse

IndexCache: 通过跨层索引复用加速稀疏注意力

Yushi Bai, Qian Dong, Ting Jiang, Xin Lv, Zhengxiao Du, Aohan Zeng, Jie Tang, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 IndexCache通过跨层索引复用减少75%的计算量，提升预填和解码速度，有效优化稀疏注意力效率。

CARROT: A Learned Cost-Constrained Retrieval Optimization System for RAG

CARROT：一种用于RAG的学得式成本约束检索优化系统

Ziting Wang, Haitao Yuan, Wei Dong, Gao Cong, Feifei Li

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CARROT通过MCTS和配置代理优化RAG检索，提升检索效率与准确性，实验显示性能提升达30%。

Comments Accepted to ICDE 2026. Updated title (previously "CORAG: A Cost-Constrained Retrieval Optimization System for Retrieval-Augmented Generation")

Domain-Independent Dynamic Programming

领域无关的动态规划

Ryo Kuroiwa, J. Christopher Beck

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

AI总结 本文提出了一种基于动态规划的新型求解方法DIDP，通过动态规划描述语言实现领域无关的求解，实验显示其在多个组合优化问题上优于传统MIP和CP求解器。

Comments Accepted manuscript in Artificial Intelligence

Mobile-Agent-RAG: Driving Smart Multi-Agent Coordination with Contextual Knowledge Empowerment for Long-Horizon Mobile Automation

移动代理-RAG：通过上下文知识增强驱动智能多代理协调以实现长周期移动自动化

Yuxiang Zhou, Jichang Li, Yanhao Zhang, Haonan Lu, Guanbin Li

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

AI总结 本文提出Mobile-Agent-RAG框架，通过双层检索增强实现智能多代理协调，提升长周期移动自动化任务的完成率和效率。

Agentic AI for Embodied-enhanced Beam Prediction in Low-Altitude Economy Networks

面向低空经济网络的具身增强型波束预测的代理AI

Min Hao, Zhizhuo Li, Zirui Zhang, Maoqiang Wu, Han Zhang, Rong Yu

机构 * School of Electronic Science and Engineering, South China Normal University（南方科技大学电子科学与工程学院） ； School of Intelligent Engineering, Shaoguan university（韶关大学智能工程学院） ； School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于多代理协作推理的混合波束预测模型，通过整合时序建模、视觉编码和多模态融合，提升低空经济网络中UAV通信的波束预测精度与鲁棒性。

Novelty Adaptation Through Hybrid Large Language Model (LLM)-Symbolic Planning and LLM-guided Reinforcement Learning

通过混合大语言模型（LLM）符号规划和LLM引导的强化学习实现新颖性适应

Hong Lu, Pierrick Lorang, Timothy R. Duggan, Jivko Sinapov, Matthias Scheutz

机构 * Department of Computer Science, Tufts University（塔夫茨大学计算机科学系） ； Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合大语言模型、符号规划和强化学习的神经符号架构，用于在动态开放环境中处理新颖物体，通过LLM识别缺失操作符并生成计划，提升机器人在连续领域中的操作符学习能力。

Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem

让它流动：在摇滚与铁中进行代理创造，构建ROME模型于一个开放的代理学习生态系统中

Weixun Wang, XiaoXiao Xu, Wanhe An, Fangwen Dai, Wei Gao, Yancheng He, Ju Huang, Qiang Ji, Hanqi Jin, Xiaoyang Li, Yang Li, Zhongwen Li, Shirong Lin, Jiashun Liu, Zenan Liu, Tao Luo, Dilxat Muhtar, Yuanbin Qu, Jiaqiang Shi, Qinghui Sun, Yingshui Tan, Hao Tang, Runze Wang, Yi Wang, Zhaoguo Wang, Yanan Wu, Shaopan Xiong, Binchen Xu, Xander Xu, Yuchi Xu, Qipeng Zhang, Xixia Zhang, Haizhou Zhao, Jie Zhao, Shuaibing Zhao, Baihui Zheng, Jianhui Zheng, Suhang Zheng, Yanni Zhu, Mengze Cai, Kerui Cao, Xitong Chen, Yue Dai, Lifan Du, Tao Feng, Tao He, Jin Hu, Yijie Hu, Ziyu Jiang, Cheng Li, Xiang Li, Jing Liang, Xin Lin, Chonghuan Liu, ZhenDong Liu, Zhiqiang Lv, Haodong Mi, Yanhu Mo, Junjia Ni, Shixin Pei, Jingyu Shen, XiaoShuai Song, Cecilia Wang, Chaofan Wang, Kangyu Wang, Pei Wang, Tao Wang, Wei Wang, Ke Xiao, Mingyu Xu, Tiange Xu, Nan Ya, Siran Yang, Jianan Ye, Yaxing Zang, Duo Zhang, Junbo Zhang, Boren Zheng, Wanxi Deng, Ling Pan, Lin Qu, Wenbo Su, Jiamang Wang, Wei Wang, Hu Wei, Minggang Wu, Cheng Yu, Bing Zhao, Zhicheng Zheng, Bo Zheng

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

AI总结 本文提出了一种基于代理学习生态系统（ALE）的开源代理ROME，通过数据合成协议和交互感知策略优化算法，在多个基准测试中展现出优异性能，验证了ALE的有效性。

Comments 36 pages, 15 figures

DeepSport: A Multimodal Large Language Model for Comprehensive Sports Video Reasoning via Agentic Reinforcement Learning

DeepSport: 一种基于代理强化学习的多模态大语言模型，用于通过主动推理实现综合体育视频理解

Junbo Zou, Haotian Xia, Zhen Ye, Shengjie Zhang, Christopher Lai, Vicente Ordonez, Weining Shen, Hanjie Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Rice University（Rice大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Irvine（加州大学 Irvine分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DeepSport通过代理强化学习实现多运动视频理解，首次端到端训练多任务模型，显著提升性能与泛化能力。

SceneAssistant: A Visual Feedback Agent for Open-Vocabulary 3D Scene Generation

SceneAssistant: 一种用于开放词汇3D场景生成的视觉反馈代理

Jun Luo, Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Gang Zeng

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 SceneAssistant通过视觉反馈驱动代理实现开放词汇3D场景生成，结合3D物体生成模型和视觉-语言模型的空间推理能力，生成高质量且多样化的3D场景。

Comments Code: https://github.com/ROUJINN/SceneAssistant

Safe and Stylized Trajectory Planning for Autonomous Driving via Diffusion Model

通过扩散模型实现自动驾驶的安全且风格化的轨迹规划

Shuo Pei, Yong Wang, Yuanchen Zhu, Chen Sun, Qin Li, Yanan Zhao, Huachun Tan

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

AI总结 本文提出SDD Planner，通过结合多源风格感知编码器和风格引导动态轨迹生成器，实现自动驾驶中安全与风格化轨迹规划的平衡，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Comments 12 pages, 7 figures, submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

Social, Legal, Ethical, Empathetic and Cultural Norm Operationalisation for AI Agents

社会、法律、伦理、共情和文化规范的AI代理操作化

Radu Calinescu, Ana Cavalcanti, Marsha Chechik, Lina Marsso, Beverley Townsend

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

AI总结 本文提出了一种系统性的SLEEC规范操作化过程，旨在解决AI代理行为与社会、法律、伦理、共情和文化规范一致的工程挑战，并定义了研究和政策议程。

Comments 12 pages

Quality-Driven Agentic Reasoning for LLM-Assisted Software Design: Questions-of-Thoughts (QoT) as a Time-Series Self-QA Chain

以质量为导向的代理推理用于大语言模型辅助软件设计：问题-思考（QoT）作为时间序列自我QA链

Yen-Ku Liu, Yun-Cheng Tsai

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

AI总结 本文提出QoT框架，通过时间序列自我QA链提升大语言模型辅助软件设计的质量，通过多领域实验验证其在不同模型规模和复杂度下的效果。

Compiling Temporal Numeric Planning into Discrete PDDL+: Extended Version

将时间数值规划编译为离散PDDL+：扩展版

Andrea Micheli, Enrico Scala, Alessandro Valentini

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

AI总结 本文提出了一种将时间数值规划编译为离散PDDL+的方法，该方法在多项式时间内运行，保留计划长度至常数因子，并在实际应用中有效解决复杂的时间数值问题。

Comments This paper is an extended version of the homonymous appearing in the ICAPS 2026 proceedings. This version provides the proofs and addidional explanations of the compilation

LABSHIELD: A Multimodal Benchmark for Safety-Critical Reasoning and Planning in Scientific Laboratories

LABSHIELD：一种多模态基准，用于科学实验室中的安全关键推理和规划

Qianpu Sun, Xiaowei Chi, Yuhan Rui, Ying Li, Kuangzhi Ge, Jiajun Li, Sirui Han, Shanghang Zhang

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

AI总结 LABSHIELD是一个多模态基准，用于评估MLLM在科学实验室中的安全关键推理和规划能力，揭示了现有模型在专业实验室场景中的性能差距。

DocSage: An Information Structuring Agent for Multi-Doc Multi-Entity Question Answering

DocSage：一个多文档多实体问答的信息结构代理

Teng Lin, Yizhang Zhu, Zhengxuan Zhang, Yuyu Luo, Nan Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 DocSage通过动态模式发现、结构化信息提取和模式感知推理，解决多文档多实体问答中的跨文档证据链构建和实体关系推断问题，实现超过27%的准确率提升。

Taming OpenClaw: Security Analysis and Mitigation of Autonomous LLM Agent Threats

驯服OpenClaw：自主LLM代理威胁的分析与缓解

Xinhao Deng, Yixiang Zhang, Jiaqing Wu, Jiaqi Bai, Sibo Yi, Zhuoheng Zou, Yue Xiao, Rennai Qiu, Jianan Ma, Jialuo Chen, Xiaohu Du, Xiaofang Yang, Shiwen Cui, Changhua Meng, Weiqiang Wang, Jiaxing Song, Ke Xu, Qi Li

机构 * Ant Group & Tsinghua University（蚂蚁集团与清华大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了自主LLM代理OpenClaw的安全威胁，提出五层安全框架，揭示现有防御机制的不足，并提出包括插件审查、上下文过滤等在内的综合防御策略。

OA-NBV: Occlusion-Aware Next-Best-View Planning for Human-Centered Active Perception on Mobile Robots

OA-NBV：面向移动机器人人类中心主动感知的遮挡感知下一步最佳视角规划

Boxun Hu, Chang Chang, Jiawei Ge, Man Namgung, Xiaomin Lin, Axel Krieger, Tinoosh Mohsenin

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

AI总结 OA-NBV是一种面向移动机器人人类中心主动感知的遮挡感知下一步最佳视角规划方法，通过目标为中心的可见性模型提高遮挡环境下视角选择的成功率和观察质量。

Emergency-Aware and Frequency-Constrained HVDC Planning for A Multi-Area Asynchronously Interconnected Grid

面向多区域异步互联电网的紧急意识与频率约束的高压直流规划

Yiliu He, Haiwang Zhong, Grant Ruan, Yan Xu, Chongqing Kang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种考虑紧急情况和频率约束的HVDC规划方法，用于优化多区域异步互联电网中区域间HVDC联络线的容量，以提升频率安全性和经济效率。

Coupling Tensor Trains with Graph of Convex Sets: Effective Compression, Exploration, and Planning in the C-Space

张量张量与凸集图的耦合：在C空间中实现有效的压缩、探索与规划

Gerhard Reinerth, Riddhiman Laha, Marcello Romano

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 TANGO通过结合张量压缩与图优化，在C空间中实现高效、几何感知的运动规划，提升轨迹生成的质量和效率。

Comments 8 pages, 10 figures, accepted paper for ICRA2026

SVLL: Staged Vision-Language Learning for Physically Grounded Embodied Task Planning

SVLL：分阶段视觉-语言学习用于物理基础的具身任务规划

Yuyuan Yang, Junkun Hong, Hongrong Wang, Honghao Cai, Xunpeng Ren, Ge Wang, Mingcong Lei, Shenhao Yan, Jiahao Yang, Chengsi Yao, Xi Li, Yiming Zhao, Yatong Han, Jinke Ren

机构 * FNii-Shenzhen, CUHKSZ（FNii深圳，CUHKSZ） ； SSE, CUHKSZ（SSE，CUHKSZ） ； SAI, CUHKSZ（SAI，CUHKSZ） ； Shenzhen University（深圳大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Ising AI 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SVLL 通过分阶段学习和 Bias-DPO 对齐目标，实现稳健的物理基础具身任务规划，提升任务成功率并减少物理约束违规。

Senna-2: Aligning VLM and End-to-End Driving Policy for Consistent Decision Making and Planning

Senna-2：对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略以实现一致的决策与规划

Yuehao Song, Shaoyu Chen, Hao Gao, Yifan Zhu, Weixiang Yue, Jialv Zou, Bo Jiang, Zihao Lu, Yu Wang, Qian Zhang, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 Senna-2通过三阶段训练范式对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略，提升决策与规划的一致性，增强驾驶安全性和效率。

Comments 15 pages, 8 figures. Project page: https://ambitious-idiot.github.io/senna2-project

IDSelect: A RL-Based Cost-Aware Selection Agent for Video-based Multi-Modal Person Recognition

IDSelect: 一种基于强化学习的成本感知选择代理用于基于视频的多模态人识别

Yuyang Ji, Yixuan Shen, Kien Nguyen, Lifeng Zhou, Feng Liu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 IDSelect 通过强化学习选择最优模型提升多模态人识别的效率与准确度，实验显示其在计算资源上显著优于现有方法。