AI Agent

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

An Invariant Compiler for Neural ODEs in AI-Accelerated Scientific Simulation

用于AI加速科学模拟的神经ODE不变编译器

Fangzhou Yu, Yiqi Su, Ray Lee, Shenfeng Cheng, Naren Ramakrishnan

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出不变编译器，通过构造性方法强制保持不变量，将不变量作为第一类类型，利用LLM驱动的编译流程将通用神经ODE规范转换为保持结构的架构，确保轨迹在连续时间内保持在允许的流形上。

Grounding Vision and Language to 3D Masks for Long-Horizon Box Rearrangement

将视觉与语言接地于3D遮罩以实现长周期箱子整理

Ashish Malik, Caleb Lowe, Aayam Shrestha, Stefan Lee, Fuxin Li, Alan Fern

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

AI总结 本文提出RAMP-3D模型，通过3D遮罩的序列预测实现长周期3D箱子整理任务，优于2D VLM基线，证明基于遮罩的反应策略在长周期规划中的潜力。

GeoSketch: A Neural-Symbolic Approach to Geometric Multimodal Reasoning with Auxiliary Line Construction and Affine Transformation

GeoSketch: 一种基于神经符号的方法，用于几何多模态推理中的辅助线构造与仿射变换

Shichao Weng, Zhiqiang Wang, Yuhua Zhou, Rui Lu, Ting Liu, Zhiyang Teng, Xiaozhang Liu, Hanmeng Liu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； IFLYTEK CO.LTD（若lytek有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GeoSketch通过整合感知、符号推理和绘图动作模块，实现动态几何推理，提升多模态推理的准确性和解决问题的成功率。

The Collaboration Paradox: Why Generative AI Requires Both Strategic Intelligence and Operational Stability in Supply Chain Management

协同悖论：为何生成式AI需要在供应链管理中兼具战略智能与操作稳定性

Soumyadeep Dhar

机构 * Department of Industrial & Systems Engineering（工业与系统工程系） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur (IIT-KGP)（印度理工学院，克拉格浦尔（IIT-KGP）） 纠错

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

AI总结 本文研究生成式AI在多级供应链中的协同行为，揭示其因库存积压导致的系统性失败，并提出通过战略智能与操作稳定性的结合实现供应链稳定的方法。

Robust synchrotron-based deep learning algorithm for intracochlear segmentation in clinical scans: development and international validation

鲁棒的同步加速器深度学习算法用于临床扫描中的内耳分割：开发与国际验证

Ashley Micuda, Daniel Newsted, Nastaran Shakourifar, Sachin Pandey, Asma Alahmadi, Kevin D. Brown, Abdulrahman Hagr, Jacob B. Hunter, Joachim Müller, Kristen Rak, Hanif M. Ladak, Sumit K. Agrawal

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种深度学习算法，用于高精度分割内耳结构，通过同步加速器与临床扫描数据集训练，实现了优于现有方法的分割性能，并在多机构数据集上验证了其可靠性。

Comments 29 pages, 6 figures, 2 tables, 3 supplementary figures, 1 supplementary table

Heatwave-Related Mortality Across Indian Cities Under Future Climate Scenarios

印度城市未来气候情景下热浪相关死亡率

Ingita Dey Munshi, Abbinav Sankar Kailasam, Sudeep Shukla, K. Shuvo Bakar, Anirban Chakraborti

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究整合长期热致死亡数据与气候预测，分析未来热浪死亡率变化，发现高排放情景下死亡率显著上升，显示减排对减少城市热健康负担的重要性。

Comments 37 pages, 13 figures (including Supplementary Material)

Fast Relax-and-Round Unit Commitment with Economic Horizons

快速放松与舍入单位调度与经济时间 horizon

Shaked Regev, Eve Tsybina, Slaven Peles

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种快速算法，用于解决具有长时间规划的单位调度问题，通过引入针对UC问题的启发式方法，实现大规模水电调度问题的高效求解，显著降低运营成本。

Comments 6 pages (journal limit), 6 figures

DB SwinT: A Dual-Branch Swin Transformer Network for Road Extraction in Optical Remote Sensing Imagery

DB SwinT: 一种用于光学遥感图像道路提取的双分支Swin Transformer网络

Zongyang He, Xiangli Yang, Xian Gao, Zhiguo Wang

机构 * School of Information Science and Engineering（信息科学与工程学院） ； Chongqing Jiaotong University（重庆交通大学） ； College of Information Engineering（信息工程学院） ； Inner Mongolia University of Technology（内蒙古科技大学） ； Inner Mongolia Key Laboratory of Radar Technology and Application（内蒙古雷达技术与应用重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出DB SwinT网络，结合Swin Transformer的长距离依赖建模能力和U-Net的多尺度特征融合策略，通过双分支编码器学习互补的局部和全局表征，提升复杂环境中道路提取的准确性。

Utilizing Adversarial Training for Robust Voltage Control: An Adaptive Deep Reinforcement Learning Method

利用对抗训练实现稳健的电压控制：一种自适应深度强化学习方法

Sungjoo Chung, Ying Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一种自适应深度强化学习方法，通过对抗训练提升分布网络中高渗透分布式能源资源的电压控制鲁棒性，实验证明其在现实攻击场景下的稳定性与效率。

Comments 6 pages, Texpas Power and Energy Conference 2026

ManiDreams: An Open-Source Library for Robust Object Manipulation via Uncertainty-aware Task-specific Intuitive Physics

ManiDreams：一种基于不确定性强鲁棒物体操作的开源库

Gaotian Wang, Kejia Ren, Andrew S. Morgan, Kaiyu Hang

机构 * Department of Computer Science, Rice University, Houston, TX 77005, USA（计算机科学系，里士大学，德克萨斯州休斯敦，77005，美国） ； Robotics and AI Institute, Cambridge, MA 02142, USA（机器人与人工智能研究所，马萨诸塞州剑桥，02142，美国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 ManiDreams通过整合不确定性表示、传播和约束，提升机器人操作的鲁棒性，实验表明其在多种扰动下表现优于传统RL方法。

Comments 9 pages, 10 figures. Project page at https://rice-robotpi-lab.github.io/ManiDreams/