AI Agent

Adaptive Planning for Multi-Attribute Controllable Summarization with Monte Carlo Tree Search

多属性可控摘要的自适应规划

Sangwon Ryu, Heejin Do, Yunsu Kim, Gary Geunbae Lee, Jungseul Ok

机构 * GSAI, POSTECH（浦项科技大学人工智能研究院） ； CSE, POSTECH（浦项科技大学计算机科学与工程学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； LILT（LILT公司） 纠错

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

AI总结 本文提出PACO框架，通过定制化的MCTS实现多属性可控摘要的自适应规划，有效满足相关约束，实验表明其在不同领域和模型上表现优异，甚至超越大模型基线。

Comments ACL 2026

Exploiting Web Search Tools of AI Agents for Data Exfiltration

利用AI代理的网络搜索工具进行数据外泄

Dennis Rall, Bernhard Bauer, Mohit Mittal, Thomas Fraunholz

机构 * Open Hippo GmbH（Open Hippo有限公司） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； Smart Labs AI GmbH（Smart Labs AI有限公司） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究分析了AI代理通过网络搜索工具进行数据外泄的攻击方式，探讨了模型大小、制造商及实现方式对漏洞的影响，并提出加强训练、建立攻击向量数据库和统一测试框架等安全措施。

Comments 9 pages, 6 figures, conference article

Hypergraph Neural Networks Accelerate MUS Enumeration

超图神经网络加速MUS枚举

Hiroya Ijima, Koichiro Yawata

机构 * Hitachi, Ltd.（日立制作所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于超图神经网络的领域无关方法，通过强化学习训练代理加速MUS枚举，减少可满足性检查次数。