AI Agent

How are AI agents used? Evidence from 177,000 MCP tools

AI代理是如何被使用的？来自177,436个MCP工具的证据

Merlin Stein

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

AI总结 研究通过分析177,436个MCP工具，发现AI代理主要用于软件开发，其中67%为软件开发工具，90%的MCP服务器下载量来自此领域。行动工具占比从27%上升至65%，涵盖中等和高风险任务，如金融交易。

A Control-Theoretic Foundation for Agentic Systems

代理系统控制论基础

Ali Eslami, Jiangbo Yu

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

AI总结 本文提出一种控制论框架，用于分析嵌入反馈控制回路中的代理系统，探讨代理在运行时调整控制器参数、选择控制策略等能力，并通过五级代理层次结构展示其动态机制。

AVO: Agentic Variation Operators for Autonomous Evolutionary Search

AVO：用于自主进化搜索的代理变异算子

Terry Chen, Zhifan Ye, Bing Xu, Zihao Ye, Timmy Liu, Ali Hassani, Tianqi Chen, Andrew Kerr, Haicheng Wu, Yang Xu, Yu-Jung Chen, Hanfeng Chen, Aditya Kane, Ronny Krashinsky, Ming-Yu Liu, Vinod Grover, Luis Ceze, Roger Bringmann, John Tran, Wei Liu, Fung Xie, Michael Lightstone, Humphrey Shi

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 AVO通过自主代理实现变异操作，取代传统进化搜索中的固定突变和交叉操作，展示了在多头注意力中发现超越cuDNN和FlashAttention-4的优化结果。

Let the Agent Search: Autonomous Exploration Beats Rigid Workflows in Temporal Question Answering

让代理搜索：在时间问题回答中自主探索胜过固定工作流

Xufei Lv, Jiahui Yang, Haoyuan Sun, Xialin Su, Zhiliang Tian, Yifu Gao, Linbo Qiao, Houde Liu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AT2QA代理，通过自主探索和动态自我纠正提升时间知识图谱问题回答性能，实验表明其在三个基准测试中超越现有最佳基线。

Comments Revised version with three added authors and additional experiments

FinToolSyn: A forward synthesis Framework for Financial Tool-Use Dialogue Data with Dynamic Tool Retrieval

FinToolSyn: 一种用于金融工具使用对话数据的前向合成框架，具有动态工具检索

Caishuang Huang, Yang Qiao, Rongyu Zhang, Junjie Ye, Pu Lu, Wenxi Wu, Meng Zhou, Xiku Du, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； FiT, Tencent（腾讯FiT） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FinToolSyn框架，通过动态工具检索生成高质量金融对话数据，构建43,066个工具库并合成148k对话实例，提升金融场景下的工具调用能力。

MolEvolve: LLM-Guided Evolutionary Search for Interpretable Molecular Optimization

MolEvolve: 基于大语言模型的可解释分子优化进化搜索

Xiangsen Chen, Ruilong Wu, Yanyan Lan, Ting Ma, Yang Liu

机构 * Hong Kong University of Science（香港科技大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 MolEvolve通过大语言模型引导进化搜索，实现可解释的分子优化，优于传统方法在属性预测和分子优化任务中表现更优。

The Free-Market Algorithm: Self-Organizing Optimization for Open-Ended Complex Systems

自由市场算法：为开放复杂系统自我组织优化

Martin Jaraiz

机构 * Department of Electronics, University of Valladolid（瓦伦西亚大学电子系） 纠错

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

AI总结 自由市场算法通过分布式供需动态实现开放搜索空间的自我组织优化，能在预生物化学和宏观经济预测中发现复杂结构并实现高精度预测。

Comments 26 pages, 3 figures, 2 tables, draft

Fine-tuning universal machine learning potentials for transition state search in surface catalysis

在表面催化中利用通用机器学习势进行过渡态搜索的微调

Raffaele Cheula, Mie Andersen, John R. Kitchin

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出基于主动学习的工作流，通过迭代微调通用机器学习势（uMLPs）以实现DFT级别的过渡态搜索，展示了在金属和单原子合金表面CO2氢化反应网络中，通过8次DFT单点计算即可获得高质量过渡态结构。

Adaptive Gaussian Process Search for Simulation-Based Sample Size Estimation in Clinical Prediction Models: Validation of the pmsims R Package

自适应高斯过程搜索在基于模拟的临床预测模型样本量估计中的应用：pmsims R包的验证

Oyebayo Ridwan Olaniran, Diana Shamsutdinova, Sarah Markham, Felix Zimmer, Daniel Stahl, Gordon Forbes, Ewan Carr

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文验证了pmsims R包，利用高斯过程代理建模提供灵活高效的样本量确定框架，适用于多种预测场景，通过模拟研究比较了三种搜索方法的性能，展示了其在低信号高维设置中的稳定性及优于传统方法的表现。

Comments 27 pages, 2 main-text figures, 16 supplementary figures, 9 tables, preprint

End-to-End Quantum Algorithm for Topology Optimization in Structural Mechanics

端到端量子算法用于结构力学中的拓扑优化

Leonhard Hölscher, Oliver Ahrend, Lukas Karch, Carlotta L'Estocq, Marc Marfany Andreu, Tobias Stollenwerk, Frank K. Wilhelm, Julia Kowalski

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种端到端的容错量子算法，用于解决结构力学中的拓扑优化问题，通过将设计空间表示为指数希尔伯特空间，并利用Grover算法解决组合满足问题，实现对指数级结构的高效评估。

Journal ref Quantum Sci. Technol. 11 (2026) 025029

Learning-guided Prioritized Planning for Lifelong Multi-Agent Path Finding in Warehouse Automation

基于学习的优先规划在仓库自动化中的终身多智能体路径寻找

Han Zheng, Yining Ma, Brandon Araki, Jingkai Chen, Cathy Wu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RL-RH-PP框架，结合强化学习与搜索规划，提升仓库自动化中多智能体路径寻找的效率与适应性。

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 85, Article 28. Publication date: March 2026

Self-Evolving Multi-Agent Framework for Efficient Decision Making in Real-Time Strategy Scenarios

自适应演化多智能体框架用于实时战略场景中的高效决策

Li Ma, Hao Peng, Yiming Wang, Hongbin Luo, Jie Liu, Kongjing Gu, Guanlin Wu, Hui Lin, Lei Ren

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

AI总结 本文提出SEMA框架，通过自适应校准模型偏差和动态观察剪枝，提升实时战略场景中的决策效率与一致性，实验显示其在StarCraft II地图上胜率更高且决策延迟降低超过50%。

Comments 17 pages, 6 figures. Submitted to SCIS (Science China Information Science)

LensWalk: Agentic Video Understanding by Planning How You See in Videos

LensWalk: 通过规划如何在视频中观看实现代理视频理解

Keliang Li, Yansong Li, Hongze Shen, Mengdi Liu, Hong Chang, Shiguang Shan

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 LensWalk通过建立紧密的推理-计划-观察循环，使大语言模型能够主动控制视觉观察，提升视频理解的准确性和鲁棒性。

Comments To be published in CVPR 2026

DUPLEX: Agentic Dual-System Planning via LLM-Driven Information Extraction

DUPLEX：基于LLM驱动信息提取的代理双系统规划

Keru Hua, Ding Wang, Yaoying Gu, Xiaoguang Ma

机构 * Midea Corporate Research Center（美的集团研发中心） ； Midea Group（美的集团） ； Northeastern University（东北大学） ； Engineering Department（工程部） 纠错

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

AI总结 DUPLEX通过限制LLM进行结构化语义 grounding，结合符号规划器实现可靠规划，优于现有端到端和混合LLM基线。

Toward Ultra-Long-Horizon Agentic Science: Cognitive Accumulation for Machine Learning Engineering

迈向超长视界代理科学：认知积累用于机器学习工程

Xinyu Zhu, Yuzhu Cai, Zexi Liu, Bingyang Zheng, Cheng Wang, Rui Ye, Yuzhi Zhang, Linfeng Zhang, Weinan E, Siheng Chen, Yanfeng Wang

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； DP Technology（DP技术） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ML-Master 2.0，通过认知积累机制解决超长视界自主性问题，实现机器学习工程的高效探索。

Comments 25 pages. 5 figures

SAG-Agent: Enabling Long-Horizon Reasoning in Strategy Games via Dynamic Knowledge Graphs

SAG-Agent：通过动态知识图谱实现策略游戏中长周期推理

Chenwei Tang, Lin Long, Xinyu Liu, Jingyu Xing, Zizhou Wang, Joey Tianyi Zhou, Jiawei Du, Liangli Zhen, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education（教育部机器学习与工业智能工程研究中心） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局（A*STAR）高性能计算研究所） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局（A*STAR）前沿人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 SAG-Agent通过构建持久化的状态-动作图，解决无API环境下自主代理的效率瓶颈，提升探索效率和战略深度。

Agent Contracts: A Formal Framework for Resource-Bounded Autonomous AI Systems

智能体合同：资源受限自主AI系统的正式框架

Qing Ye, Jing Tan

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

AI总结 本文提出智能体合同框架，通过正式机制规范资源使用和运行时间，实现多智能体协调中的预算守恒与层次化控制，实验显示显著提升效率与资源管理可控性。

Comments v3: Minor fixes and workshop acceptance indication

IDP Accelerator: Agentic Document Intelligence from Extraction to Compliance Validation

IDP加速器：从提取到合规验证的智能文档智能

Md Mofijul Islam, Md Sirajus Salekin, Joe King, Priyashree Roy, Vamsi Thilak Gudi, Spencer Romo, Akhil Nooney, David Kaleko, Boyi Xie, Bob Strahan, Diego A. Socolinsky

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 本文提出IDP加速器框架，通过DocSplit、可配置提取模块、代理分析模块和规则验证模块实现端到端文档智能，展示在医疗行业达到98%准确率和77%成本降低。

Accelerated Spline-Based Time-Optimal Motion Planning with Continuous Safety Guarantees for Non-Differentially Flat Systems

加速的样条基时间最优运动规划与非微分平坦系统的连续安全保证

Dries Dirckx, Jan Swevers, Wilm Decré

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种加速样条基时间最优运动规划方法，通过解耦分离超平面的确定与优化问题，减少计算时间达近60%，同时保持连续安全保证。

Comments Submitted to the 2026 10th IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA)

From Imperative to Declarative: Towards LLM-friendly OS Interfaces for Boosted Computer-Use Agents

从命令式到声明式：面向提升计算机使用代理的LLM友好操作系统接口

Yuan Wang, Mingyu Li, Haibo Chen

机构 * Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences)（中国科学院系统软件重点实验室） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Declarative Model Interface (DMI)，通过将传统GUI转化为三种声明式原语，提升LLM驱动的计算机使用代理的任务成功率和效率。

Unicorn: A Universal and Collaborative Reinforcement Learning Approach Towards Generalizable Network-Wide Traffic Signal Control

Unicorn: 一种通用且协作的强化学习方法用于可推广的网络级交通信号控制

Yifeng Zhang, Yilin Liu, Ping Gong, Peizhuo Li, Mingfeng Fan, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室） ； Cisco-NUS Accelerated Digital Economy Corporate Laboratory（Cisco-NUS加速数字经济企业实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Unicorn框架，通过统一状态动作映射、通用交通表示和对比学习提升交通信号控制的适应性与协作性，解决复杂交通网络的可扩展优化问题。

Comments \c{opyright} 20XX IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Planning for isolation? The role of urban form and function in shaping mobility in Brasilia

隔离的规划？城市形态与功能在巴西利亚移动性中的作用

Andrew Renninger

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 研究通过分析城市形态与功能，探讨巴西利亚的移动性如何影响隔离程度，发现形态和空间布局对 segregation 有显著影响，混合用途区域和开放空间能降低隔离，但富裕群体仍保持高隔离度。

Event-Driven Proactive Assistive Manipulation with Grounded Vision-Language Planning

基于事件驱动的主动辅助操作与 grounded 视觉语言规划

Fengkai Liu, Hao Su, Haozhuang Chi, Rui Geng, Congzhi Ren, Xuqing Liu, Yucheng Xu, Yuichi Ohsita, Liyun Zhang

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 本文提出基于事件驱动的主动辅助操作方法，通过跟踪交互进度并分析状态转换，推断任务目标并生成辅助动作序列，提升人机协作效率。

CoordLight: Learning Decentralized Coordination for Network-Wide Traffic Signal Control

CoordLight: 为网络级交通信号控制学习去中心化协调

Yifeng Zhang, Harsh Goel, Peizhuo Li, Mehul Damani, Sandeep Chinchali, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） ； Chandra Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校电子与计算机工程系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出CoordLight框架，通过改进单个交叉口决策和与邻近代理的协调，提升网络级交通优化。引入Queue Dynamic State Encoding和Neighbor-aware Policy Optimization算法，实现更高效的交通信号控制。

Comments \c{opyright} 20XX IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Promoting Cooperation in the Public Goods Game using Artificial Intelligent Agents

利用人工智能代理促进公共物品游戏中的合作

Arend Hintze, Christoph Adami

机构 * Department of MicroData Analytics（微数据分析系） ； BEACON Center for the Study of Evolution in Action（行为进化研究中心） ； Department of Microbiology, Genetics, and Immunology（微生物学、遗传学与免疫学系） ； Program in Ecology, Evolution, and Behavior（生态、进化与行为项目） ； Department of Physics and Astronomy（物理与天文学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了如何利用人工智能代理促进公共物品游戏中的合作，发现AI代理模仿玩家行为可降低合作临界阈值，解决集体行动困境。

Comments 16 pages, 6 figures

Journal ref npj Complexity 3, 3 (2026)

When AI Meets Early Childhood Education: Large Language Models as Assessment Teammates in Chinese Preschools

当人工智能遇见早期教育：大型语言模型作为中国幼儿园的评估伙伴

Xingming Li, Runke Huang, Yanan Bao, Yuye Jin, Yuru Jiao, Qingyong Hu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨AI如何通过提取结构化质量指标，提升中国幼儿园教师与儿童互动评估的可扩展性，提出TEPE-TCI-370h数据集和Interaction2Eval框架，实现88%的评估一致性，并验证AI在提升评估效率和促进教育公平中的潜力。

Comments Accepted to AIED 2026, Project page: https://qingyonghu.github.io/Interaction2Eval/

Knowledge-Guided Manipulation Using Multi-Task Reinforcement Learning

基于多任务强化学习的知识引导操作

Aditya Narendra, Mukhammadrizo Maribjonov, Dmitry Makarov, Dmitry Yudin, Aleksandr Panov

机构 * MIRAI ； MBZUAI ； Innopolis University（Innopolis大学） ； AXXX 纠错

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

AI总结 本文提出KG-M3PO框架，通过统一感知、知识和策略实现部分可观测环境下的多任务机器人操作，利用3D场景图和动态关系机制提升任务成功率与泛化能力。

Comments 8 pages, 8 figures. Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

Beyond Multi-Token Prediction: Pretraining LLMs with Future Summaries

超越多令牌预测：通过未来摘要预训练语言模型

Divyat Mahajan, Sachin Goyal, Badr Youbi Idrissi, Mohammad Pezeshki, Ioannis Mitliagkas, David Lopez-Paz, Kartik Ahuja

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

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

AI总结 本文提出未来摘要预测(FSP)方法，通过训练辅助头预测紧凑的长期未来表示，提升长形式生成能力，在数学、推理和编码基准测试中优于NTP和MTP。

Comments Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

Toward Generalist Neural Motion Planners for Robotic Manipulators: Challenges and Opportunities

迈向通用神经运动规划器的机器人机械臂：挑战与机遇

Davood Soleymanzadeh, Ivan Lopez-Sanchez, Hao Su, Yunzhu Li, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（J. Mike Walker ’66 机械工程系，德克萨斯A&M大学） ； Lab of Biomechatronics and Intelligent Robotics, Department of Biomedical Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（生物机械与智能机器人实验室，生物医学工程系，Tandon工程学院，纽约大学） ； Department of Computer Science, Columbia University（计算机科学系，哥伦比亚大学） ； Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（土木与环境工程系，德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通用神经运动规划器在机器人机械臂中的挑战与机遇，分析了现有方法的优缺点，并提出了改进方向。

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, pp. 4488-4531, 2026

From Prompts to Packets: A View from the Network on ChatGPT, Copilot, and Gemini

从提示到数据包：从网络角度审视ChatGPT、Copilot和Gemini

Antonio Montieri, Alfredo Nascita, Antonio Pescapè

机构 * University of Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分析ChatGPT、Copilot和Gemini的流量特性，揭示了生成式AI聊天机器人在网络中的独特行为，包括TLS和QUIC的使用及SNI对流量可见性的影响，为网络管理提供了新的视角。

Comments 15 pages, 8 figures, 2 tables, 4 research questions, accepted on Elsevier Computer Networks