AI Agent

EpochX: Building the Infrastructure for an Emergent Agent Civilization

EpochX：构建一个涌现代理文明的基础设施

Huacan Wang, Chaofa Yuan, Xialie Zhuang, Tu Hu, Shuo Zhang, Jun Han, Shi Wei, Daiqiang Li, Jingping Liu, Kunyi Wang, Zihan Yin, Zhenheng Tang, Andy Wang, Henry Peng Zou, Philip S. Yu, Sen Hu, Qizhen Lan, Ronghao Chen

机构 * QuantaAlpha 纠错

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

AI总结 EpochX通过引入信用原生市场基础设施，重构代理AI为组织设计问题，实现可验证工作留下的持久可重用资产，支持可持续的人机协作。

Deep Research of Deep Research: From Transformer to Agent, From AI to AI for Science

深度研究的深度研究：从Transformer到代理，从AI到AI为科学

Yipeng Yu

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

AI总结 本文探讨深度研究的定义与发展方向，整合行业深度研究与AI为科学的视角，提出生成式AI的双支柱，并讨论AI4S在各学科的进展及挑战。

Dogfight Search: A Swarm-Based Optimization Algorithm for Complex Engineering Optimization and Mountainous Terrain Path Planning

狗群搜索：一种基于群体的优化算法，用于复杂工程优化和山地地形路径规划

Yujing Sun, Jie Cai, Xingguo Xu, Yuansheng Gao, Lei Zhang, Kaichen Ouyang, Zhanyu Liu

机构 * College of Science, Liaoning Technical University（辽宁工程技术大学理学院） ； School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology（大连理工大学数学科学学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Physics, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学物理系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种名为狗群搜索（DoS）的新型元启发式算法，通过动力学位移积分方程构建搜索机制，在复杂工程优化和山地路径规划中表现出色，优于7种先进算法。

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Mind The Gap: How The Technical Mechanism Of Agentic AI Outpace Global Legal Frameworks

注意差距：代理AI的技术机制如何超越全球法律框架

Marcel Osmond, Thomas Jego

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文首次比较了各机构对代理AI的定义，揭示技术不准确之处，提出综合开发者文档的共识技术定义，并探讨定义差距导致监管工具无法有效治理代理自主性机制。

Beyond the Click: A Framework for Inferring Cognitive Traces in Search

超越点击：一种从行为日志中推断认知轨迹的框架

Saber Zerhoudi, Michael Granitzer

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

AI总结 本文提出一种基于信息觅食理论的框架，通过标注公开数据集生成认知标签，验证认知轨迹在行为特征薄弱时的显著提升效果，并开源工具和代码以支持未来认知感知用户模拟研究。

Journal ref Proceedings of the 48th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2026)

GammaZero: Learning To Guide POMDP Belief Space Search With Graph Representations

GammaZero：学习引导POMDP信念空间搜索的图表示

Rajesh Mangannavar, Prasad Tadepalli

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

AI总结 GammaZero通过图表示框架学习引导POMDP规划，利用统一的图信念表示实现跨问题规模的泛化，通过图神经网络和解码器架构从专家示范中学习价值函数和策略，指导蒙特卡洛树搜索。

Comments 10 pages content. 2 pages references. 2 pages appendix. Updated paper with more results from multiple domains and added appendix

A Novel Immune Algorithm for Multiparty Multiobjective Optimization

一种新型的多方多目标优化免疫算法

Kesheng Chen, Wenjian Luo, Qi Zhou, Yujiang liu, Peilan Xu, Yuhui Shi

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies（广东省新型安全智能技术重点实验室） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出多方免疫算法（MPIA），通过引入基于不同决策者视角的非支配排序排名的跨方引导交叉策略和基于多方覆盖度量（MCM）的自适应激活策略，以解决多方多目标优化问题，实验表明其优于其他算法。

Comments \c{opyright} 2026 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

Journal ref IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 9(2), 1238-1252 (2025)

When Agents are Powerful: Black Hole Search with Verification in Time-Varying Graphs

当代理变得强大：在时间变化图中进行黑洞搜索与验证

Tanvir Kaur, Ashish Saxena

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究在时间变化图中通过增强代理能力，提高黑洞搜索效率。