AI Agent

Agentic AI, Retrieval-Augmented Generation, and the Institutional Turn: Legal Architectures and Financial Governance in the Age of Distributional AGI

代理AI、检索增强生成与制度转向：分布式AGI时代的法律架构与金融治理

Marcel Osmond

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

AI总结 本文探讨代理AI与检索增强生成对法律问责和金融市场完整性的影响，主张通过制度设计问题重构对齐机制，以构建合规行为主导的机构环境。

Comments 35 pages, 92 references. Comprehensive interdisciplinary analysis integrating AI safety, mechanism design, legal regulation, and financial governance. Published on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.18711509). Includes industry practitioner perspectives alongside peer-reviewed literature

CCTU: A Benchmark for Tool Use under Complex Constraints

CCTU：一种复杂约束下的工具使用基准

Junjie Ye, Guoqiang Zhang, Wenjie Fu, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CCTU基准，用于评估大语言模型在复杂约束下的工具使用能力，通过200个精心设计的测试案例，揭示模型在约束遵循和自我完善方面的不足。

AutoTool: Automatic Scaling of Tool-Use Capabilities in RL via Decoupled Entropy Constraints

AutoTool: 通过解耦熵约束实现强化学习中工具使用能力的自动扩展

Yirong Zeng, Xiao Ding, Yufei Liu, Yuxian Wang, Qunyao Du, Yutai Hou, Wu Ning, Haonan Song, Duyu Tang, Dandan Tu, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, SCIR Lib（哈尔滨工业大学，SCIR实验室） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoTool方法，通过解耦熵约束实现强化学习中工具使用能力的自动扩展，提升模型在复杂问题上的表现，同时减少计算开销。

Comments ICLR 2026 poster

Describing Agentic AI Systems with C4: Lessons from Industry Projects

用C4描述代理AI系统：来自行业项目的启示

Andreas Rausch, Stefan Wittek

机构 * Institute for Software and Systems Engineering（软件与系统工程研究所） ； Clausthal University of Technology（克莱斯特哈大学） 纠错

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

AI总结 本文基于行业项目经验，提出针对代理AI系统风格的文档系统，通过风格导向的建模词汇和分层描述技术，实现透明且可持续的架构文档。

AeroGen: Agentic Drone Autonomy through Single-Shot Structured Prompting & Drone SDK

AeroGen：通过单次结构提示与无人机SDK实现代理无人机自主性

Kautuk Astu, Yogesh Simmhan

专题命中 工具调用 ：agentic(title)

AI总结 本文提出AeroGen框架，通过结构化提示和AeroDaaS SDK实现无人机自主控制程序的可靠生成，验证了其在多种环境下的有效性。

OpenSeeker: Democratizing Frontier Search Agents by Fully Open-Sourcing Training Data

OpenSeeker：通过完全开源训练数据民主化前沿搜索代理

Yuwen Du, Rui Ye, Shuo Tang, Xinyu Zhu, Yijun Lu, Yuzhu Cai, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 OpenSeeker通过两项技术创新实现前沿性能，利用开源数据提升搜索代理能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异，超越现有开源和工业竞争对手。

Comments 15 pages, 6 figures

Schema First Tool APIs for LLM Agents: A Controlled Study of Tool Misuse, Recovery, and Budgeted Performance

为LLM代理设计的基于模式的工具API：对工具误用、恢复和预算性能的受控研究

Akshey Sigdel, Rista Baral

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文通过受控实验探讨基于模式的工具合同和结构化验证诊断对LLM代理在严格交互预算下的可靠性影响，发现模式条件减少接口误用但未改善语义误用。

Delphos: A reinforcement learning framework for assisting discrete choice model specification

Delphos：一种用于协助离散选择模型规范的强化学习框架

Gabriel Nova, Stephane Hess, Sander van Cranenburgh

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Delphos通过深度强化学习框架自动提供数据驱动的效用规范建议，减少开发和优化效用函数的劳动强度，通过序列决策问题学习生成高性能候选模型。

Comments 13 pages, 7 figures

ToolFlood: Beyond Selection -- Hiding Valid Tools from LLM Agents via Semantic Covering

ToolFlood: 超越选择 -- 通过语义覆盖隐藏有效工具于LLM代理

Hussein Jawad, Nicolas J-B Brunel

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对LLM代理的检索层攻击，通过语义覆盖注入恶意工具，使有效工具被排除在外，实验显示攻击成功率高达95%。

DECEIVE-AFC: Adversarial Claim Attacks against Search-Enabled LLM-based Fact-Checking Systems

DECEIVE-AFC：针对具有搜索功能的基于大语言模型的事实核查系统的对抗性声明攻击

Haoran Ou, Kangjie Chen, Gelei Deng, Hangcheng Liu, Jie Zhang, Tianwei Zhang, Kwok-Yan Lam

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DECEIVE-AFC框架，通过新型声明级攻击策略和对抗性声明有效性评估原则，研究对抗性声明攻击对基于大语言模型的事实核查系统的影响，实验表明攻击显著降低验证性能。

EcoAlign: An Economically Rational Framework for Efficient LVLM Alignment

EcoAlign：一种经济理性框架，用于高效LVLM对齐

Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Teng Ma, Hongyi Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EcoAlign框架，通过经济理性搜索提升LVLM对齐效率，在安全、效用和成本间取得平衡，实验表明其在计算成本更低的情况下性能更优。

EnterpriseOps-Gym: Environments and Evaluations for Stateful Agentic Planning and Tool Use in Enterprise Settings

EnterpriseOps-Gym：面向企业场景的状态ful代理规划与工具使用的环境与评估

Shiva Krishna Reddy Malay, Shravan Nayak, Jishnu Sethumadhavan Nair, Sagar Davasam, Aman Tiwari, Sathwik Tejaswi Madhusudhan, Sridhar Krishna Nemala, Srinivas Sunkara, Sai Rajeswar

机构 * ServiceNow Research（ServiceNow研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出EnterpriseOps-Gym基准，用于评估企业环境中代理的规划能力。通过164个数据库表和512个功能工具模拟真实工作摩擦，评估14种前沿模型，发现状态-of-the-art模型在战略推理上存在显著不足，且代理常无法拒绝不可行任务。

Marmot: Object-Level Self-Correction via Multi-Agent Reasoning

Marmot：通过多智能体推理实现对象级自校正

Jiayang Sun, Hongbo Wang, Jie Cao, Huaibo Huang, Ran He

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

AI总结 Marmot通过多智能体推理实现对象级自校正，提升图像文本对齐的准确性，解决多对象场景中计数、属性和空间关系的校正问题。

Journal ref Machine Intelligence Research, 2026

EcoFair-CH-MARL: Scalable Constrained Hierarchical Multi-Agent RL with Real-Time Emission Budgets and Fairness Guarantees

EcoFair-CH-MARL：具有实时排放预算和公平性保证的可扩展约束层次多智能体强化学习

Saad Alqithami

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

AI总结 本文提出EcoFair-CH-MARL框架，通过引入双重预算层、公平性奖励转换器和两级策略架构，实现高效、可持续且公平的海运物流解决方案，实验显示其在排放、吞吐量和公平性方面优于现有方法。

Comments Conference: The 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI)

Journal ref Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 2025

Brain-Inspired Graph Multi-Agent Systems for LLM Reasoning

受脑启发的图多智能体系统用于LLM推理

Guangfu Hao, Yuming Dai, Xianzhe Qin, Shan Yu

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

AI总结 本文提出受人类认知全局工作理论启发的BIGMAS系统，通过动态图结构和共享工作区提升多步推理能力，实验表明其在多个LLM上均优于现有多智能体基线。

TheraAgent: Multi-Agent Framework with Self-Evolving Memory and Evidence-Calibrated Reasoning for PET Theranostics

TheraAgent：具有自我进化记忆和证据校准推理的多智能体框架用于PET治疗诊断

Zhihao Chen, Jiahui Wang, Yizhou Chen, Xiaozhong Ji, Xiaobin Hu, Jimin Hong, Wolfram Andreas Bosbach, Axel Rominger, Ali Afshar-Oromieh, Hongming Shan, Kuangyu Shi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 TheraAgent通过自我进化记忆和证据校准推理，解决PET治疗诊断中数据稀缺、信息异构和证据推理的问题，实现75.7%的准确率。

Imagine-then-Plan: Agent Learning from Adaptive Lookahead with World Models

想象后再计划：基于世界模型的自适应前瞻学习 agent 学习框架

Youwei Liu, Jian Wang, Hanlin Wang, Beichen Guo, Wenjie Li

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

AI总结 本文提出Imagine-then-Plan框架，通过自适应前瞻机制提升agent在复杂任务中的推理能力，实验表明其优于现有方法。

Sovereign-OS: A Charter-Governed Operating System for Autonomous AI Agents with Verifiable Fiscal Discipline

Sovereign-OS：一种以宪章治理为核心的自主AI代理操作系统，具有可验证的财政纪律

Aojie Yuan, Haiyue Zhang, Ziyi Wang, Yue Zhao

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

AI总结 Sovereign-OS通过宪章定义使命范围和财政限制，结合CEO、CFO、Worker和Auditor角色，实现对AI代理行为的宪法控制，有效阻止财政违规并确保审计完整性。

Comments 4 pages, 2 figures, 2 tables, demo paper. Code: https://github.com/Justin0504/Sovereign-OS Demo: https://youtu.be/vOarAI_epb4

CRASH: Cognitive Reasoning Agent for Safety Hazards in Autonomous Driving

CRASH：面向自动驾驶安全隐患的认知推理代理

Erick Silva, Rehana Yasmin, Ali Shoker

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CRASH，一种基于大语言模型的自动驾驶安全隐患分析工具，通过自动化处理事故报告，识别事故原因并评估自动驾驶系统对事故的影响，验证其在事故分析中的有效性与实用性。

Echo-CoPilot: A Multiple-Perspective Agentic Framework for Reliable Echocardiography Interpretation

Echo-CoPilot：一种多视角代理框架，用于可靠的超声心动图解读

Moein Heidari, Ali Mehrabian, Mohammad Amin Roohi, Wenjin Chen, David J. Foran, Jasmine Grewal, Ilker Hacihaliloglu

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

AI总结 本文提出Echo-CoPilot框架，结合多视角工作流程与知识图谱引导的测量选择，通过三个独立的ReAct式代理处理超声心动图任务，提升解读准确性和可靠性。

ExoPredicator: Learning Abstract Models of Dynamic Worlds for Robot Planning

ExoPredicator：为机器人规划学习动态世界的抽象模型

Yichao Liang, Dat Nguyen, Cambridge Yang, Tianyang Li, Joshua B. Tenenbaum, Carl Edward Rasmussen, Adrian Weller, Zenna Tavares, Tom Silver, Kevin Ellis

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

AI总结 本文提出ExoPredicator框架，通过联合学习符号状态表示和因果过程，解决长周期具身规划中的外源性过程建模问题，实现对复杂任务的泛化能力。

Comments ICLR 2026. The last two authors contributed equally in co-advising

Interpretable Responsibility Sharing as a Heuristic for Task and Motion Planning

可解释的责任共享作为任务与运动规划的启发式方法

Arda Sarp Yenicesu, Sepehr Nourmohammadi, Berk Cicek, Ozgur S. Oguz

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

AI总结 本文提出了一种名为可解释责任共享（IRS）的新型启发式方法，用于提升家用机器人任务与运动规划的效率，通过利用人类构建的环境和固有偏见，结合辅助物体简化任务执行。

Comments Accepted for the Special Issue "Planning and Learning for Autonomous Robotics" in Robotics and Autonomous Systems

RieMind: Geometry-Grounded Spatial Agent for Scene Understanding

RieMind：基于几何的场景理解空间智能体

Fernando Ropero, Erkin Turkoz, Daniel Matos, Junqing Du, Antonio Ruiz, Yanfeng Zhang, Lu Liu, Mingwei Sun, Yongliang Wang

机构 * Riemann Lab, Huawei Technologies（华为技术有限公司里斯曼实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出RieMind，通过显式3D场景图实现空间推理，证明解耦感知与推理能显著提升空间推理能力，实验结果显示比现有方法提升16%-50%。

AGCD: Agent-Guided Cross-Modal Decoding for Weather Forecasting

AGCD：面向天气预报的代理引导跨模态解码

Jing Wu, Yang Liu, Lin Zhang, Junbo Zeng, Jiabin Wang, Zi Ye, Guowen Li, Shilei Cao, Jiashun Cheng, Fang Wang, Meng Jin, Yerong Feng, Hong Cheng, Yutong Lu, Haohuan Fu, Juepeng Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Jiangxi Science and Technology Normal University（江西科技师范大学） ； China Meteorological Administration（中国气象局） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Weather Research Center for Monitoring Warning and Forecasting（粤港澳大湾区气象监测预警与预报研究中心） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 AGCD通过在解码时注入状态条件化的物理先验，提升天气预报的结构一致性和物理一致性，实验显示在不同分辨率和模型上均取得显著提升。

Agentic Retoucher for Text-To-Image Generation

面向文本到图像生成的代理修复器

Shaocheng Shen, Jianfeng Liang, Chunlei Cai, Cong Geng, Huiyu Duan, Xiaoyun Zhang, Qiang Hu, Guangtao Zhai

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

AI总结 本文提出Agentic Retoucher框架，通过感知-推理-行动循环改进文本到图像生成的质量，引入GenBlemish-27K数据集进行评估，提升图像真实感与局部修正可靠性。

Comments Accepted by CVPR2026

Automating Document Intelligence in Statutory City Planning

在法定城市规划中自动化文档智能

Lars Malmqvist, Robin Barber

机构 * Research and Implementation（研究与实施） 纠错

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

AI总结 本文提出一种集成AI系统，通过自动化识别和脱敏个人信息、提取元数据及分析建筑图纸，减轻规划官员处理大量文档的负担，降低合规风险。

Comments Accepted for presentation at Computing Conference 2026

From Scanning Guidelines to Action: A Robotic Ultrasound Agent with LLM-Based Reasoning

从扫描指南到行动：基于LLM的机器人超声代理

Yuan Bi, Yiping Zhou, Pei Liu, Feng Li, Zhongliang Jiang, Nassir Navab

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

AI总结 本文提出一种基于LLM的自主机器人超声扫描框架，通过动态调用软件工具实现自主扫描，提升适应性和透明度。

Comments Code: https://github.com/yuan-12138/RUSSAgent; Video: https://youtu.be/pfMOc4e2IGA

ATCC: Adaptive Concurrency Control for Unforeseen Agentic Transactions

ATCC：面向意外代理事务的自适应并发控制

Weixing Zhou, Zhiyou Wang, Zeshun Peng, Hetian Chen, Yanfeng Zhang, Ge Yu

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

AI总结 本文提出ATCC，一种针对意外代理事务的自适应并发控制方法，通过动态调整乐观与悲观执行策略，显著提升事务吞吐量并降低尾部延迟。

Infinite Problem Generator: Verifiably Scaling Physics Reasoning Data with Agentic Workflows

无限问题生成器：通过代理工作流可验证地扩展物理推理数据

Aditya Sharan, Sriram Hebbale, Dhruv Kumar

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

AI总结 本文提出IPG框架，通过公式-as-代码方法生成可解物理问题，解决大语言模型训练中高质量数据稀缺的问题，发布包含1335个经典力学问题的ClassicalMechanicsV1数据集，展示高结构多样性及复杂度与代码长度的强相关性。

Autonomous Agents Coordinating Distributed Discovery Through Emergent Artifact Exchange

自主代理通过涌现式物品交换协调分布式发现

Fiona Y. Wang, Lee Marom, Subhadeep Pal, Rachel K. Luu, Wei Lu, Jaime A. Berkovich, Markus J. Buehler

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

AI总结 该研究提出ScienceClaw + Infinite框架，通过自主代理在无中央协调下进行科学探究，展示异构工具链、代理间涌现式收敛及可追溯推理。