AI Agent

Awakening the Sleeping Agent: Lean-Specific Agentic Data Reactivates General Tool Use in Goedel Prover

唤醒沉睡的代理：轻量级特定代理数据在Goedel证明器中重新激活通用工具使用

Jui-Hui Chung, Hongzhou Lin, Lai Jiang, Shange Tang, Chi Jin

机构 * Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究发现，过度监督微调会抑制基础模型的通用工具使用能力，但通过少量特定领域代理数据可恢复。

Act Wisely: Cultivating Meta-Cognitive Tool Use in Agentic Multimodal Models

明智行动：在代理多模态模型中培养元认知工具使用

Shilin Yan, Jintao Tong, Hongwei Xue, Xiaojun Tang, Yangyang Wang, Kunyu Shi, Guannan Zhang, Ruixuan Li, Yixiong Zou

机构 * Accio Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团 Accio 团队） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HDPO框架，通过解耦优化通道提升代理多模态模型的元认知工具使用能力，减少工具调用并提升推理准确性。

Comments Project Page: https://Accio-Lab.github.io/Metis

Let the Agent Steer: Closed-Loop Ranking Optimization via Influence Exchange

让代理引导：通过影响交换实现闭环排名优化

Yin Cheng, Liao Zhou, Xiyu Liang, Dihao Luo, Tewei Lee, Kailun Zheng, Weiwei Zhang, Mingchen Cai, Jian Dong, Andy Zhang

机构 * Shopee 纠错

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

AI总结 本文提出Sortify，首个自主LLM驱动的排名优化代理，通过影响交换闭环实现从诊断到参数部署的自动化优化，解决了结构问题并提升了GMV和广告收入。

Beyond Stochastic Exploration: What Makes Training Data Valuable for Agentic Search

超越随机探索：训练数据为何对代理搜索有价值

Chuzhan Hao, Wenfeng Feng, Guochao Jiang, Guofeng Quan, Guohua Liu, Yuewei Zhang

机构 * Alibaba Cloud Computing（阿里云） 纠错

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

AI总结 本文提出Hierarchical Experience框架，通过对比分析和多级聚类机制将原始推理轨迹转化为层次经验知识，提升搜索代理的性能和训练稳定性，实现更高效的策略驱动搜索。

Comments 15 pages, ACL2026 Findings Accepted

Your Agent Is Mine: Measuring Malicious Intermediary Attacks on the LLM Supply Chain

你的代理是我的：测量对LLM供应链的恶意中间人攻击

Hanzhi Liu, Chaofan Shou, Hongbo Wen, Yanju Chen, Ryan Jingyang Fang, Yu Feng

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究针对LLM供应链中恶意中间人攻击的系统性分析，提出两种核心攻击类型及适应性规避变种，通过实验发现多个路由器存在恶意注入和秘密外泄行为，并评估了三种客户端防御措施。

Learning to Search: A Decision-Based Agent for Knowledge-Based Visual Question Answering

学习搜索：一种基于决策的知识增强视觉问答代理

Zhuohong Chen, Zhenxian Wu, Yunyao Yu, Hangrui Xu, Zirui Liao, Zhifang Liu, Xiangwen Deng, Pen Jiao, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于决策的KB-VQA代理，通过多步骤决策过程解决视觉问答问题，改进检索与推理整合，提升对稀有实体和长尾事实的处理能力。

AgenticRS-Architecture: System Design for Agentic Recommender Systems

AgenticRS-Architecture：面向代理推荐系统的系统设计

Hao Zhang, Jinxin Hu, Hao Deng, Lingyu Mu, Shizhun Wang, Yu Zhang, Xiaoyi Zeng

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

AI总结 本文提出AgenticRS架构，通过交互式进化代理实现推荐系统全生命周期自动化，核心模块包括AutoTrain、AutoFeature和AutoPerf，实现模型、特征和资源的自适应演化。

SealQA: Raising the Bar for Reasoning in Search-Augmented Language Models

SealQA: 提升搜索增强语言模型在事实性问题中的推理能力

Thinh Pham, Nguyen Nguyen, Pratibha Zunjare, Weiyuan Chen, Yu-Min Tseng, Tu Vu

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 SealQA是一个新的挑战性基准，用于评估搜索增强语言模型在事实性问题上的能力，揭示当前模型在处理冲突、噪声或无用搜索结果时的局限性。

Comments Camera Ready version for ICLR 2026

Investigation of Automated Design of Quantum Circuits for Imaginary Time Evolution Methods Using Deep Reinforcement Learning

量子虚时间演进方法中量子电路自动化设计的调查：利用深度强化学习

Ryo Suzuki, Shohei Watabe

机构 * Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology（芝浦工业大学理工学研究科） 纠错

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

AI总结 本文提出利用深度强化学习的自动化框架，用于优化量子虚时间演进方法的电路设计，通过减少门数和深度提升硬件效率，实现更高效的量子算法设计。

Comments 11 pages, 11 figures

PyVRP$^+$: LLM-Driven Metacognitive Heuristic Evolution for Hybrid Genetic Search in Vehicle Routing Problems

PyVRP$^+$：基于LLM的元认知启发式进化方法用于车辆路径问题中的混合遗传搜索

Manuj Malik, Jianan Zhou, Shashank Reddy Chirra, Zhiguang Cao

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PyVRP$^+$，通过LLM驱动的元认知启发式进化方法改进混合遗传搜索算法，发现更高效的启发式策略，提升VRP问题的求解性能。

Comments 18 pages, accepted to the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Show Me the Infographic I Imagine: Intent-Aware Infographic Retrieval for Authoring Support

展示我所想象的图表：面向作者支持的意图感知图表检索

Jing Xu, Jiarui Hu, Zhihao Shuai, Yiyun Chen, Weikai Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出意图感知图表检索框架，通过意图分类提升检索准确性，支持高效图表创作。

Comments Project homepage: https://infographicretrieval.github.io/

Mono- and Polyauxic Growth Kinetics: A Semi-Mechanistic Framework for Complex Biological Dynamics

单相和多相生长动力学：复杂生物动态的半机制框架

Gustavo Mockaitis

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种半机制框架，整合非线性回归方法，通过差分进化和L-BFGS-B优化策略，结合Charbonnier损失函数和鲁棒回归，解决高维参数空间中的参数识别问题，验证了该框架在厌氧消化实验数据中的有效性。

Comments Research paper, 42 pages, 9 figures, 4 tables, 42 equations

Towards a Science of Scaling Agent Systems

迈向代理系统的科学：扩展性研究

Yubin Kim, Ken Gu, Chanwoo Park, Chunjong Park, Samuel Schmidgall, A. Ali Heydari, Yao Yan, Zhihan Zhang, Yuchen Zhuang, Yun Liu, Mark Malhotra, Paul Pu Liang, Hae Won Park, Yuzhe Yang, Xuhai Xu, Yilun Du, Shwetak Patel, Tim Althoff, Daniel McDuff, Xin Liu

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文通过260种配置评估六种代理基准，探讨代理系统在扩展维度上的性能变化规律，揭示协调、模型能力与任务结构之间的关系，发现协作成功取决于协调与任务结构的匹配程度。

PRIME: Training Free Proactive Reasoning via Iterative Memory Evolution for User-Centric Agent

PRIME：通过迭代记忆进化实现无梯度的前瞻性推理以构建以用户为中心的智能体

Prince Zizhuang Wang, Shuli Jiang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 PRIME通过迭代记忆进化框架，实现无梯度学习，使智能体在多轮人机交互中高效学习用户意图，提升任务执行效率和可解释性。

Joint Task Offloading, Inference Optimization and UAV Trajectory Planning for Generative AI Empowered Intelligent Transportation Digital Twin

生成式人工智能赋能的智能交通数字孪生中的联合任务卸载、推断优化与无人机轨迹规划

Xiaohuan Li, Junchuan Fan, Bingqi Zhang, Rong Yu, Xumin Huang, Qian Chen

机构 * Guangxi University Key Laboratory of Intelligent Networking and Scenario System (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology)（广西大学智能组网与场景系统重点实验室（桂林电子科技大学信息与通信学院）） ； Research Institute of Highway Ministry of Transport（交通运输部公路科学研究院） ； School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； School of Architecture and Transportation Engineering, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学建筑与交通工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种联合优化方法，通过无人机任务卸载、推断优化和轨迹规划提升生成式人工智能赋能的智能交通数字孪生的精度与延迟平衡。

RoboAgent: Chaining Basic Capabilities for Embodied Task Planning

RoboAgent: 通过基本能力串联实现具身任务规划

Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； XYZ Embodied AI（XYZ具身智能） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboAgent，通过串联基本能力实现具身任务规划，利用单个VLM构建能力驱动的规划框架，结合多阶段训练方法提升规划效果。

Comments CVPR 2026

Iterative Formalization and Planning in Partially Observable Environments

迭代形式化与在部分可观测环境中的规划

Liancheng Gong, Wang Zhu, Jesse Thomason, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PDDLego框架，通过将环境和目标分解为完全可观测的片段，实现迭代形式化、规划、扩展和优化，提升在部分可观测环境中的规划成功率和鲁棒性。

Comments In Findings of ACL 2026

On-Policy Distillation of Language Models for Autonomous Vehicle Motion Planning

语言模型在自动驾驶运动规划中的在线策略蒸馏

Amirhossein Afsharrad, Amirhesam Abedsoltan, Ahmadreza Moradipari, Sanjay Lall

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 本文研究如何将大模型的运动规划知识迁移到小模型，提出在线通用知识蒸馏方法，在nuScenes基准测试中表现优于强化学习基线，模型规模缩小5倍仍保持高性能。

Networking-Aware Energy Efficiency in Agentic AI Inference: A Survey

面向网络的代理AI推理能效：综述

Xiaojing Chen, Haiqi Yu, Wei Ni, Dusit Niyato, Ruichen Zhang, Xin Wang, Shunqing Zhang, Shugong Xu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Edith Cowan University（埃迪斯科文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了代理AI推理中网络感知能效问题，探讨了计算与通信能耗的统一分类，提出跨层协同设计策略，并指出联邦绿色学习、6G代理AI等开放挑战。

LiloDriver: A Lifelong Learning Framework for Closed-loop Motion Planning in Long-tail Autonomous Driving Scenarios

LiloDriver：一种面向长尾自动驾驶场景闭环运动规划的终身学习框架

Huaiyuan Yao, Pengfei Li, Bu Jin, Yupeng Zheng, An Liu, Lisen Mu, Qing Su, Qian Zhang, Yilun Chen, Peng Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Horizon Robotics（地平线机器人） 纠错

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

AI总结 LiloDriver通过结合大语言模型与记忆增强的规划生成系统，实现了在长尾自动驾驶场景中闭环运动规划的持续适应，优于传统规则和学习方法。

Comments 7 pages, 3 figures

Traffic-Aware Microgrid Planning for Dynamic Wireless Electric Vehicle Charging Roadways

面向动态无线电动汽车充电道路的交通感知微电网规划

Dipanjan Ghose, Junjie Qin, S Sivaranjani

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种交通感知微电网规划框架，用于动态无线充电道路，通过整合交通行为与电动汽车能耗，降低系统成本。

Comments This version provides the updated formulation referenced in the withdrawal of the previous one

Lighting-grounded Video Generation with Renderer-based Agent Reasoning

基于渲染的视频生成与基于代理的推理

Ziqi Cai, Taoyu Yang, Zheng Chang, Si Li, Han Jiang, Shuchen Weng, Boxin Shi

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； National Engineering Research Center of Visual Technology, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院国家视觉技术工程研究中心） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； OpenBayes Information Technology Co., Ltd.（北京开贝信息技术有限公司） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出LiVER框架，通过显式3D场景属性条件生成可控视频，结合轻量条件模块和渐进训练策略，实现高保真和精确控制，适用于图像到视频和视频到视频的合成。

Comments Accepted to CVPR 2026

Mitigating Visual Context Degradation in Large Multimodal Models: A Training-Free Decoupled Agentic Framework

缓解大多模态模型中的视觉上下文退化：一种无需训练的解耦代理框架

Hongrui Jia, Chaoya Jiang, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文提出无需训练的解耦代理框架DRP，通过让LLM作为策略推理者与LMM作为观察者解耦，有效缓解多模态推理中的视觉退化问题，实验表明其在MathVision基准上准确率优于GPT-4o。

Linearly Solvable Continuous-Time General-Sum Stochastic Differential Games

可线性求解的连续时间一般和随机微分博弈

Monika Tomar, Takashi Tanaka

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

AI总结 本文提出了一类可线性求解的连续时间有限参与者随机一般和微分博弈，通过精确的线性PDE系统求解。利用交叉对数似然比构建分布规划博弈，解决多智能体空间冲突问题，通过广义多元Cole-Hopf变换将非线性HJB方程转化为线性偏微分方程，实现高效的反馈纳什均衡策略计算。

MedVR: Annotation-Free Medical Visual Reasoning via Agentic Reinforcement Learning

MedVR：通过代理强化学习实现无标注的医学视觉推理

Zheng Jiang, Heng Guo, Chengyu Fang, Changchen Xiao, Xinyang Hu, Lifeng Sun, Minfeng Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Key Laboratory of Pervasive Computing, Ministry of Education（教育部普适计算重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.AI

AI总结 MedVR通过代理强化学习实现无标注的医学视觉推理，利用熵引导的视觉重定位和基于共识的信用分配机制，在多个公开医学VQA基准上取得最佳性能，提升医疗AI的鲁棒性和透明度。

Comments Accepted by ICLR 2026

Mina: A Multilingual LLM-Powered Legal Assistant Agent for Bangladesh for Empowering Access to Justice

Mina：一种多语言大语言模型驱动的法律助理代理，用于孟加拉国，以促进获得正义

Azmine Toushik Wasi, Wahid Faisal, Mst Rafia Islam, Md Rizwan Parvez

专题命中 规划决策 ：agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 Mina通过多语言嵌入和基于RAG的工具链框架，为孟加拉国提供多语言法律助理服务，实现法律文书、引文和通俗解释的生成，经评估在法律考试中表现优异，成本显著降低。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Verify Before You Commit: Towards Faithful Reasoning in LLM Agents via Self-Auditing

在提交前验证：通过自我审计实现LLM代理中的忠实推理

Wenhao Yuan, Chenchen Lin, Jian Chen, Jinfeng Xu, Xuehe Wang, Edith Cheuk Han Ngai

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAVeR框架，通过在行动承诺前验证内部信念状态，提升LLM代理的推理忠实性，实验表明其在保持任务性能的同时提升了推理可靠性。

Comments Accepted by ACL2026 Main Conference

Multimodal Latent Reasoning via Predictive Embeddings

通过预测嵌入进行多模态潜在推理

Ashutosh Adhikari, Mirella Lapata

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

AI总结 本文提出Pearl框架，通过学习专家工具使用轨迹在潜在空间中进行多模态推理，无需显式调用工具，优于传统重建方法。

The Workload-Router-Pool Architecture for LLM Inference Optimization: A Vision Paper from the vLLM Semantic Router Project

面向LLM推理优化的负载-路由-池架构：来自vLLM语义路由项目的愿景论文

Huamin Chen, Xunzhuo Liu, Bowei He, Fuyuan Lyu, Yankai Chen, Xue Liu, Yuhan Liu, Junchen Jiang

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Workload-Router-Pool架构，通过负载、路由、池三个维度优化LLM推理，结合路由策略与负载特征，解决多任务、多模态、多代理场景下的推理效率与安全性问题。

Comments Vision Paper

Visually-grounded Humanoid Agents

基于视觉的人形代理

Hang Ye, Xiaoxuan Ma, Fan Lu, Wayne Wu, Kwan-Yee Lin, Yizhou Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉的人形代理，通过两层架构实现自主行为，解决数字人主动行为在新环境中的问题，提升任务成功率和减少碰撞。

Comments Project page: https://alvinyh.github.io/VGHuman/