AI Agent

MMORF: A Multi-agent Framework for Designing Multi-objective Retrosynthesis Planning Systems

MMORF：一种用于设计多目标逆合成规划系统的多智能体框架

Frazier N. Baker, Trieu Nguyen, Reza Averly, Botao Yu, Daniel Adu-Ampratwum, Huan Sun, Xia Ning

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） ； Department of Mathematics and Statistics, University of South Florida（南佛罗里达大学数学与统计系） ； Division of Medicinal Chemistry and Pharmacognosy, The Ohio State University（俄亥俄州立大学药物化学与生药学系） ； Department of Biomedical Informatics, The Ohio State University（俄亥俄州立大学生物医学信息学系） ； Translational Data Analytics Institute, The Ohio State University（俄亥俄州立大学转化数据分析研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出MMORF框架，通过多智能体系统解决多目标逆合成规划问题，展示了MASIL和RFAS在安全、成本和约束任务中的优越性能。

Comments 36 pages, 1 figure

Decoupling Geometric Planning and Execution in Scalable Multi-Agent Path Finding

解耦几何规划与执行的可扩展多智能体路径寻找

Fernando Salanova, Eduardo Montijano, Cristian Mahulea

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

AI总结 本文提出一种混合优先级框架，将几何规划与执行时的冲突解决解耦，通过几何冲突预emption和去中心化局部控制器实现高效多智能体路径寻找，实验表明方法在大规模实例中具有线性运行时间趋势和100%成功率。

Comments 6 pages, 3 figures, WODES conference paper

A Formal Security Framework for MCP-Based AI Agents: Threat Taxonomy, Verification Models, and Defense Mechanisms

基于MCP的AI代理的正式安全框架：威胁分类、验证模型与防御机制

Nirajan Acharya, Gaurav Kumar Gupta

机构 * University of the Cumberlands（坎伯兰大学） ； Youngstown State University（扬斯敦州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MCPSHIELD框架，通过威胁分类、验证模型和防御机制系统分析MCP代理生态系统的安全问题，实现91%的理论覆盖。

URSA: The Universal Research and Scientific Agent

URSA：通用研究与科学代理

Michael Grosskopf, Nathan Debardeleben, Russell Bent, Rahul Somasundaram, Isaac Michaud, Arthur Lui, Alexius Wadell, Warren D. Graham, Golo A Wimmer, Sachin Shivakumar, Joan Vendrell Gallart, Harsha Nagarajan, Earl Lawrence

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 URSA通过模块化代理和工具加速科研任务，结合先进物理模拟代码，解决复杂科学问题，展现系统潜力。

Comments 24 pages, 10 figures

Not All Agents Matter: From Global Attention Dilution to Risk-Prioritized Game Planning

并非所有智能体都重要：从全局注意力稀释到风险优先的游戏规划

Kang Ding, Hongsong Wang, Jie Gui, Lei He

机构 * School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Vehicle and Mobility School, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

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

AI总结 本文提出风险优先游戏规划方法，通过GameAD框架提升自动驾驶轨迹安全性，实验表明其在复杂环境中表现更优。

Comments 14 pages, 5 figures

From Governance Norms to Enforceable Controls: A Layered Translation Method for Runtime Guardrails in Agentic AI

从治理规范到可执行控制：一种分层翻译方法用于代理AI的运行时防护

Christopher Koch

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分层翻译方法，将治理标准转化为四层控制机制，通过采购代理案例展示如何将治理目标转化为可执行的运行时防护措施。

Comments 5 pages, 2 tables

TS-Agent: Understanding and Reasoning Over Raw Time Series via Iterative Insight Gathering

TS-Agent：通过迭代洞察获取理解并推理原始时间序列

Penghang Liu, Elizabeth Fons, Annita Vapsi, Mohsen Ghassemi, Svitlana Vyetrenko, Daniel Borrajo, Vamsi K. Potluru, Manuela Veloso

机构 * JPMorgan AI Research, NY, USA（摩根大通人工智能研究院，纽约，美国） 纠错

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

AI总结 TS-Agent通过迭代洞察获取机制，在时间序列理解和推理任务中匹配或超越文本、视觉及时间序列语言模型基线，尤其在零样本设置下表现更优。

Comments NeurIPS 2025 Workshop on Foundations of Reasoning in Language Models

Planning to Explore: Curiosity-Driven Planning for LLM Test Generation

规划以探索：基于好奇心的规划用于LLM测试生成

Alfonso Amayuelas, Firas Laakom, Piotr Piękos, Wenyi Wang, Yifan Xu, Yuhui Wang, Jürgen Schmidhuber, William Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CovQValue方法，通过将覆盖地图反馈给LLM生成多样化计划，并利用LLM估计的Q值选择最信息量的计划，以平衡即时分支发现与未来可达性，优于贪心策略，在测试生成任务中取得更高覆盖率。

LanG -- A Governance-Aware Agentic AI Platform for Unified Security Operations

LanG -- 一个面向统一安全运营的治理感知代理AI平台

Anes Abdennebi, Nadjia Kara, Laaziz Lahlou, Hakima Ould-Slimane

机构 * UQTR（魁北克大学三河分校） 纠错

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

AI总结 LanG平台通过统一事件记录、代理AI调度器、LLM规则生成器和三层攻击重建器，提升安全运营效率，同时采用治理架构确保AI合规性。

Beyond Tools and Persons: Who Are They? Classifying Robots and AI Agents for Proportional Governance

超越工具与人：他们是谁？为比例治理分类机器人和人工智能代理

Huansheng Ning, Jianguo Ding

专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于CPST空间理论的分类框架，用于确定自主系统实体类型及相应治理措施，提出三类分类体系并设计评估协议。

Comments 14 pages, 2 figures, 1 table

A Survey on Sensor-based Planning and Control for Unmanned Underwater Vehicles

水下无人航行器基于传感器的规划与控制综述

Shivam Vishwakarma, Tejal Bedmutha, Dharmendra Kumar Patel, Vijay Bhaskar Semwal, Leena Vachhani

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文综述了水下无人航行器基于传感器的规划与控制方法，分析了复杂环境下的定位与避障问题，探讨了耦合架构与解耦架构的对比，指出MPC和不变集控制器在路径优化与安全性方面的贡献。

How can LLMs Support Policy Researchers? Evaluating an LLM-Assisted Workflow for Large-Scale Unstructured Data

大型语言模型如何支持政策研究？评估一个用于大规模非结构化数据的LLM辅助工作流

Yuhan Liu, Shuyao Zhou, Jakob Kaiser, Ella Colby, Jennifer Okwara, Maggie Wang, Varun Nagaraj Rao, Andrés Monroy-Hernández

专题命中 规划决策 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文评估了LLM辅助工作流在处理大规模非结构化数据中的应用，探讨了其在政策研究中的可行性和有效性。

Multimodal Classification Network Guided Trajectory Planning for Four-Wheel Independent Steering Autonomous Parking Considering Obstacle Attributes

四轮独立转向自主泊车的多模态分类网络引导轨迹规划考虑障碍属性

Jingjia Teng, Yang Li, Yougang Bian, Manjiang Hu, Yingbai Hu, Guofa Li, Jianqiang Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于多模态感知网络和混合A*搜索的轨迹规划框架，通过考虑障碍属性提升四轮独立转向车辆在狭窄环境中的导航效率和安全性。

Comments The manuscript in this current form requires substantial revision. For this reason, I request the withdrawal of the submission to allow for comprehensive improvement before resubmission

CC-VPSTO: Chance-Constrained Via-Point-Based Stochastic Trajectory Optimisation for Online Robot Motion Planning under Uncertainty

CC-VPSTO：在不确定性下的在线机器人运动规划中的机会约束路径优化

Lara Brudermüller, Guillaume Berger, Julius Jankowski, Raunak Bhattacharyya, Raphaël Jungers, Nick Hawes

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学牛津机器人研究所） ； ICTEAM, UCLouvain（鲁汶大学ICTEAM） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CC-VPSTO方法，通过机会约束优化解决机器人在不确定性下的路径规划问题，结合蒙特卡洛采样和梯度自由优化，实现高效可靠的任务驱动控制。

Comments 23 pages, 12 figures, submitted to International Journal of Robotics Research

Safety, Security, and Cognitive Risks in World Models

世界模型中的安全性、安全性和认知风险

Manoj Parmar

机构 * SovereignAI Security Labs（SovereignAI安全实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨了世界模型在自主决策中的安全、安全及认知风险，提出了轨迹持久性和表征风险的定义，并通过实验验证了对抗攻击的效果，强调了对世界模型的严谨性要求。

Comments version 2, 29 pages, 1 figure (6 panels), 3 tables. Empirical proof-of-concept on GRU/RSSM/DreamerV3 architectures

Bypassing the CSI Bottleneck: MARL-Driven Spatial Control for Reflector Arrays

突破CSI瓶颈：基于MARL的反射阵列空间控制

Hieu Le, Oguz Bedir, Mostafa Ibrahim, Jian Tao, Sabit Ekin

机构 * Computer Engineering Texas A\&M University College Station, Texas, USA ； School of Performance, Visualization ； Fine Arts Texas A\&M University College Station, Texas, USA ； Industrial Distribution Texas A\&M University College Station, Texas, USA 纠错

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

AI总结 本文提出基于MARL的反射阵列空间控制方法，通过映射高维机械约束到虚拟焦点空间，实现无CSI操作，提升空间选择性和时间稳定性。

Web Retrieval-Aware Chunking (W-RAC) for Efficient and Cost-Effective Retrieval-Augmented Generation Systems

面向高效且经济的检索增强生成系统的网页检索感知分块（W-RAC）

Uday Allu, Sonu Kedia, Tanmay Odapally, Biddwan Ahmed

机构 * AI Research Team, Yellow.ai（Yellow.ai AI研究团队） 纠错

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

AI总结 本文提出W-RAC，一种针对网页文档的高效分块框架，通过分离文本提取与语义分块规划，减少LLM token消耗，提升系统可观察性。

Comments 13 pages, 9 tables, 0 figures

Coalitional Zero-Sum Games for ${H_{\infty}}$ Leader-Following Consensus Control

联盟零和游戏用于H∞领航跟随一致性控制

Yunxiao Ren, Dingguo Liang, Yuezu Lv, Zhisheng Duan

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

AI总结 本文研究了受对抗性攻击影响的多智能体系统领航跟随一致性问题，提出基于博弈论的鲁棒控制方法，通过分解高维代数黎曼方程和动态平均共识算法实现分布式控制。

Offline RL for Adaptive Policy Retrieval in Prior Authorization

离线强化学习在先决授权政策适应性检索中的应用

Ruslan Sharifullin, Maxim Gorshkov, Hannah Clay

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于离线强化学习的适应性政策检索方法，通过将检索过程建模为马尔可夫决策过程，提升了检索效率和准确性。

Comments 9 pages, 7 figures, 6 tables

I2E: From Image Pixels to Actionable Interactive Environments for Text-Guided Image Editing

I2E: 从图像像素到可操作的交互环境：用于文本引导的图像编辑

Jinghan Yu, Junhao Xiao, Chenyu Zhu, Jiaming Li, Jia Li, HanMing Deng, Xirui Wang, Guoli Jia, Jianjun Li, Xiang Bai, Bowen Zhou, Zhiyuan Ma

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Central China Normal University（华中师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 I2E提出一种'分解-然后-行动'范式，通过分解器将无结构图像转换为可操作的对象层，并利用物理感知的视觉-语言-行动代理进行复杂指令解析，同时构建I2E-Bench基准测试集，实验表明其在处理复杂组合指令和保持物理合理性方面优于现有方法。

Cortex AISQL: A Production SQL Engine for Unstructured Data

Cortex AISQL：面向非结构化数据的生产级SQL引擎

Paweł Liskowski, Benjamin Han, Paritosh Aggarwal, Bowei Chen, Boxin Jiang, Nitish Jindal, Zihan Li, Aaron Lin, Kyle Schmaus, Jay Tayade, Weicheng Zhao, Anupam Datta, Nathan Wiegand, Dimitris Tsirogiannis

机构 * Snowflake Inc.（雪花公司） 纠错

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

AI总结 Cortex AISQL通过AI-aware优化、自适应模型级联和语义连接重写技术，解决大规模语义操作效率问题，提升非结构化数据查询性能。

Comments Published in SIGMOD Companion '26 (Industry Track), Bengaluru, India, May 31-June 5, 2026. ACM DOI: 10.1145/3788853.3803093. This version is the published ACM Version of Record under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license

TDA-RC: Task-Driven Alignment for Knowledge-Based Reasoning Chains in Large Language Models

TDA-RC：基于任务驱动的知识推理链对齐方法

Jiaquan Zhang, Qigan Sun, Chaoning Zhang, Xudong Wang, Zhenzhen Huang, Yitian Zhou, Pengcheng Zheng, Chi-lok Andy Tai, Sung-Ho Bae, Zeyu Ma, Caiyan Qin, Jinyu Guo, Yang Yang, Hengtao Shen

机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； College of Professional and Continuing Education, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学专业及持续教育学院） ； School of Robotics and Advanced Manufacture, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院） ； School of Computing, Kyung Hee University（庆熙大学计算机学院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TDA-RC方法，通过拓扑学优化提升大语言模型推理效率与准确性，结合持久同调将不同推理范式统一到拓扑空间中，实现高效且精准的推理链优化。

Comments 14 pages, 4 figures

MedXIAOHE: A Comprehensive Recipe for Building Medical MLLMs

MedXIAOHE：构建医疗多模态大语言模型的全面指南

Baorong Shi, Bo Cui, Boyuan Jiang, Deli Yu, Fang Qian, Haihua Yang, Huichao Wang, Jiale Chen, Jianfei Pan, Jieqiong Cao, Jinghao Lin, Kai Wu, Lin Yang, Shengsheng Yao, Tao Chen, Xiaojun Xiao, Xiaozhong Ji, Xu Wang, Yijun He, Zhixiong Yang

机构 * ByteDance XiaoHe Medical AI（字节跳动小荷医疗AI） 纠错

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

AI总结 MedXIAOHE通过实体感知持续预训练框架和强化学习提升医疗理解与推理，实现医疗多模态大模型的突破性进展。

Comments XIAOHE Medical AI team. See paper for full author list. Currently, the model is exclusively available on XIAOHE AI Doctor, accessible via both the App Store and the Douyin Mini Program. Updated to improve the layout

MedGemma Technical Report

MedGemma 技术报告

Andrew Sellergren, Sahar Kazemzadeh, Tiam Jaroensri, Atilla Kiraly, Madeleine Traverse, Timo Kohlberger, Shawn Xu, Fayaz Jamil, Cían Hughes, Charles Lau, Justin Chen, Fereshteh Mahvar, Liron Yatziv, Tiffany Chen, Bram Sterling, Stefanie Anna Baby, Susanna Maria Baby, Jeremy Lai, Samuel Schmidgall, Lu Yang, Kejia Chen, Per Bjornsson, Shashir Reddy, Ryan Brush, Kenneth Philbrick, Mercy Asiedu, Ines Mezerreg, Howard Hu, Howard Yang, Richa Tiwari, Sunny Jansen, Preeti Singh, Yun Liu, Shekoofeh Azizi, Aishwarya Kamath, Johan Ferret, Shreya Pathak, Nino Vieillard, Ramona Merhej, Sarah Perrin, Tatiana Matejovicova, Alexandre Ramé, Morgane Riviere, Louis Rouillard, Thomas Mesnard, Geoffrey Cideron, Jean-bastien Grill, Sabela Ramos, Edouard Yvinec, Michelle Casbon, Elena Buchatskaya, Jean-Baptiste Alayrac, Dmitry Lepikhin, Vlad Feinberg, Sebastian Borgeaud, Alek Andreev, Cassidy Hardin, Robert Dadashi, Léonard Hussenot, Armand Joulin, Olivier Bachem, Yossi Matias, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Kavi Goel, Clement Farabet, Joelle Barral, Tris Warkentin, Jonathon Shlens, David Fleet, Victor Cotruta, Omar Sanseviero, Gus Martins, Phoebe Kirk, Anand Rao, Shravya Shetty, David F. Steiner, Can Kirmizibayrak, Rory Pilgrim, Daniel Golden, Lin Yang

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 MedGemma 是基于 Gemma 3 的医学视觉-语言基础模型，具备强大的医学理解和推理能力，在医疗多模态问答、胸部X光分类等任务中表现优异，同时保持通用能力，为医疗AI发展提供基础。

Comments Fix references

eVTOL Aircraft Energy Overhead Estimation under Conflict Resolution in High-Density Airspaces

在高密度空域中，eVTOL飞行器在冲突解决中的能量开销估计

Alex Zongo, Peng Wei

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在高密度空域中，基于修改电压势算法的冲突解决对eVTOL能量消耗的影响，发现该算法在不同密度下能量开销较低，但存在右偏分布，最高密度下尾部案例开销可达44%。

Comments Accepted for presentation at the Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference (ICNS) 2026

How LLMs Follow Instructions: Skillful Coordination, Not a Universal Mechanism

大语言模型如何遵循指令：技能协调，而非通用机制

Elisabetta Rocchetti, Alfio Ferrara

机构 * Department of Computer Science, Università degli Studi di Milano（米兰大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究通过九种不同任务分析发现，大语言模型遵循指令并非依赖通用机制，而是通过协调多种语言能力实现，且存在任务间转移弱、依赖稀疏等特点。

Proof of Concept as a First-Class Architectural Decision Instrument

概念验证作为一级架构决策工具的证明

Bruno Fernando Antognolli, Fabio Petrillo

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

AI总结 本文通过系统文献综述，提出概念验证的精确定义和三阶段框架，强调其作为架构决策工具的重要性，并揭示未记录的架构实验反模式。

Comments 17 pages, 2 figures. Research article based on Master's thesis work on Proofs of Concept in software architecture

IBISAgent: Reinforcing Pixel-Level Visual Reasoning in MLLMs for Universal Biomedical Object Referring and Segmentation

IBISAgent: 通过MLLMs增强像素级视觉推理以实现通用生物医学对象指称与分割

Yankai Jiang, Qiaoru Li, Binlu Xu, Haoran Sun, Chao Ding, Junting Dong, Yuxiang Cai, Xuhong Zhang, Jianwei Yin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学宁波全球创新中心） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital-Intelligence Service Technology（浙江省数字智能服务技术重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IBISAgent，通过多步决策过程增强MLLMs的像素级视觉推理能力，解决现有分割方法在隐式分割标记和迭代优化方面的不足，提升生物医学分割任务的性能。

Learned Elevation Models as a Lightweight Alternative to LiDAR for Radio Environment Map Estimation

学习的高程模型作为LiDAR的轻量级替代方案用于无线电环境图估计

Ljupcho Milosheski, Fedja Močnik, Mihael Mohorčič, Carolina Fortuna

机构 * Department of Communication Systems, Jožef Stefan Institute（Jožef Stefan研究所通信系统系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种两阶段框架，利用卫星RGB图像学习高程模型，替代传统LiDAR数据，提升无线电环境图估计的精度和效率。

Comments 6 pages, 3 figures, 3 tables Submitted to PIMRC 2026

UniCreative: Unifying Long-form Logic and Short-form Sparkle via Reference-Free Reinforcement Learning

UniCreative：通过无参考强化学习统一长格式逻辑与短格式闪耀

Xiaolong Wei, Zerun Zhu, Simin Niu, Xingyu Zhang, Peiying Yu, Changxuan Xiao, Yuchen Li, Jicheng Yang, Zhejun Zhao, Chong Meng, Long Xia, Daiting Shi

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UniCreative框架，通过自适应约束奖励模型和ACPO算法，实现无需监督细调的长短期创作统一，提升多任务表现并展现模型的元认知能力。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026