AI Agent

Conflict-Based Search for Multi Agent Path Finding with Asynchronous Actions

基于冲突的多智能体路径寻找与异步动作

Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren

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

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

AI总结 本文提出了一种基于冲突的异步动作搜索方法，解决连续时间冲突基于搜索在异步动作多智能体路径寻找中的不完整性问题，并提高算法的可扩展性。

Comments 9 pages, 10 figures. Accepted at AAMAS 2026

FinMCP-Bench: Benchmarking LLM Agents for Real-World Financial Tool Use under the Model Context Protocol

FinMCP-Bench：基于模型上下文协议的LLM代理在真实金融工具使用中的基准测试

Jie Zhu, Yimin Tian, Boyang Li, Kehao Wu, Zhongzhi Liang, Junhui Li, Xianyin Zhang, Lifan Guo, Feng Chen, Yong Liu, Chi Zhang

机构 * Qwen DianJin Team, Alibaba Cloud Computing（阿里云云计算千问点睛团队） ； YINGMI Wealth Management（盈米财富管理） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FinMCP-Bench，用于评估LLM在解决真实金融问题时通过调用金融模型上下文协议的能力，包含613个样本，涵盖10种主要场景和33种子场景，提供真实和合成查询，评估不同任务复杂度下的模型表现。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Instruction Following by Principled Boosting Attention of Large Language Models

通过原理性提升大语言模型的注意力来实现指令遵循

Vitoria Guardieiro, Avishree Khare, Adam Stein, Eric Wong

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出InstABoost方法，通过提升指令相关注意力来增强指令遵循，避免了其他方法的缺陷，提升了指令引导与任务相关上下文的平衡。

Integrated Multi-Drone Task Allocation, Sequencing, and Optimal Trajectory Generation in Obstacle-Rich 3D Environments

集成多无人机任务分配、任务序列和最优轨迹生成在障碍密集的3D环境中

Yunes Alqudsi, Murat Makaraci

机构 * Aerospace Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院航空航天工程系） ； Interdisciplinary Research Center for Aviation and Space Exploration, KFUPM（法赫德国王石油矿产大学航空与空间探索跨学科研究中心） ； Mechanical Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出IMD-TAPP框架，通过结合离散任务规划和连续轨迹合成，解决多无人机在障碍密集环境中的任务分配、序列规划和安全轨迹生成问题，实现动态可行且无碰撞的高效路径。

Comments Resubmission following accepted appeal (MOD-78958). Resubmitting to cs.RO with cross-lists cs.MA and cs.AI as advised by arXiv Support

ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context Summarization

ReSum：通过上下文摘要解锁长周期搜索智能

Xixi Wu, Kuan Li, Yida Zhao, Liwen Zhang, Litu Ou, Huifeng Yin, Zhongwang Zhang, Xinmiao Yu, Dingchu Zhang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Minhao Cheng, Shuai Wang, Hong Cheng, Jingren Zhou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ReSum方法，通过外部工具定期压缩交互历史以实现无限制探索，结合GRPO算法提升长周期奖励分配，实验证明其在免训练场景下优于ReAct，且用少量样本即可达到领先开源模型性能。

UMBRELLA: Uncertainty-aware Multi-robot Reactive Coordination under Dynamic Temporal Logic Tasks

UMBRELLA：基于动态时间逻辑任务的不确定性感知多机器人反应协调

Qisheng Zhao, Meng Guo, Hengxuan Du, Lars Lindemann, Zhongkui Li

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Automatic Control Laboratory, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院自动控制实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出UMBRELLA框架，结合MCTS与不确定性感知路径规划，通过置信度预测降低任务完成时间和方差，适用于动态移动目标的多机器人协作任务。