AI Agent

Probabilistic Seasonal Streamflow Forecasting Across California's Sierra Nevada Watersheds with Agentic AI

基于代理AI的加州Sierra Nevada流域概率季节性径流预测

Ignacio Lopez-Gomez, Michael P. Brenner, Tapio Schneider

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

AI总结 本文提出利用代理AI与自动代码突变系统结合的方法，提升Sierra Nevada流域季节性径流预测的准确性，通过适应性集成三个XGBoost分模型，减少预测误差达29%。

AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices

AgentStop: 早期终止本地AI代理以在消费设备中节省能源

Dzung Pham, Kleomenis Katevas, Ali Shahin Shamsabadi, Hamed Haddadi

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Brave Software, Imperial College London（Brave软件公司，伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 研究提出AgentStop方法，通过预测并提前终止可能失败的代理任务，减少能源消耗，提升本地AI代理的能效与隐私保护。

Comments ACM CAIS '26

AstraFlow: Dataflow-Oriented Reinforcement Learning for Agentic LLMs

AstraFlow：面向代理大语言模型的数据流强化学习

Haizhong Zheng, Yizhuo Di, Jiahui Wang, Shuowei Jin, Xueshen Liu, Yongji Wu, Z. Morley Mao, Ion Stoica, Jiawei Zhao, Beidi Chen

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meta 纠错

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

AI总结 AstraFlow通过数据流导向的强化学习系统，实现复杂多策略协作训练和高效利用异构计算资源，提升代理LLM的推理与工具使用能力。

SKILL0: In-Context Agentic Reinforcement Learning for Skill Internalization

SKILL0：基于上下文的代理强化学习用于技能内化

Zhengxi Lu, Zhiyuan Yao, Jinyang Wu, Chengcheng Han, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 SKILL0通过在训练时逐步减少技能上下文，使模型在无任务检索情况下实现自主行为，实验显示在多个任务中性能提升显著。

VideoSeeker: Incentivizing Instance-level Video Understanding via Native Agentic Tool Invocation

VideoSeeker：通过原生代理工具调用激励实例级视频理解

Yiming Zhao, Yu Zeng, Wenxuan Huang, Zhen Fang, Qing Miao, Qisheng Su, Jiawei Zhao, Jiayin Cai, Lin Chen, Zehui Chen, Yukun Qi, Yao Hu, Xiaolong Jiang, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 VideoSeeker通过整合代理推理与实例级视频理解任务，提升视频理解精度，实验表明其在实例级任务中比基线模型提升13.7%，超越GPT-4o和Gemini-2.5-Pro。

Comments Project Page: https://gaotiexinqu.github.io/VideoSeeker/

Optimized Three-Dimensional Photovoltaic Structures with LLM guided Tree Search

优化的三维光伏结构与LLM引导的树搜索

Michael P. Brenner, Lizzie Dorfman, John C. Platt

机构 * Google Research School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（谷歌研究工程与应用科学学院，哈佛大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文利用AI编码系统生成新型科学假设，通过LLM驱动的树搜索算法优化三维光伏结构，解决中纬度地区传统光伏板的效率瓶颈问题。

Comments 10 pages 7 figures

Ensuring Logic in the Fog: Sound POMDP Synthesis with LTL Objectives

确保雾中的逻辑：带有LTL目标的可靠POMDP综合

Can Zhou, Yulong Gao, Pian Yu

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的可靠奖励塑造机制，用于在部分可观测马尔可夫决策过程中实现LTL目标的合成，通过增强的蒙特卡洛规划框架提升在部分可观测环境中的导航能力。

Comments Accepted by IJCAI-ECAI 2026, the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence

Clock-state olfactory search in turbulent flows using Q-learning: The geometry of plume recovery

湍流中利用Q学习进行钟态嗅觉搜索：烟雾恢复的几何学

Marco Rando, Robin A. Heinonen, Yujia Qi, Agnese Seminara

机构 * Universit\'e C\ ote d'Azur, Inria, CNRS, Laboratoire J.A. Dieudonn\'e, 28 avenue Valrose, 06108, Nice, France ； Machine Learning Genoa Center \& Department of Civil, Chemical ； Environmental Engineering, University of Genova Via Montallegro 1, 16145 Genoa, Italy ； Environmental Engineering, University of Genova, Via Montallegro 1, 16145 Genoa, Italy, now at University of California, Dept Mechanical Engineering, Engineering II, Santa Barbara, CA 93106-5070, USA ； Environmental Engineering, University of Genova, Via Montallegro 1, 16145 Genoa, Italy 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过Q学习训练嗅觉搜索代理，利用时间钟表恢复烟雾，结合昆虫行为提升导航策略，但需改进策略适应局部间歇性水平以增强鲁棒性。

Comments 15 pages, 13 figures, 1 table

DiffVAS: Diffusion-Guided Visual Active Search in Partially Observable Environments

DiffVAS: 在部分可观测环境中基于扩散的视觉主动搜索

Anindya Sarkar, Srikumar Sastry, Aleksis Pirinen, Nathan Jacobs, Yevgeniy Vorobeychik

机构 * Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； RISE Research Institutes of Sweden（瑞典RISE研究机构） ； Climate AI Nordics（北欧气候AI） 纠错

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

AI总结 DiffVAS提出了一种目标条件化的策略，能够在部分可观测环境中同时搜索多种目标，提升了视觉主动搜索在现实应用中的部署能力。

Comments 26 Pages, 12 figures, Accepted to AAMAS 2026

A proof of Esterle's conjecture on negative powers of Hilbert-space contractions

关于Hilbert空间收缩算子负幂的Esterle猜想的证明

Thomas Ransford

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 本文证明了Esterle关于Hilbert空间收缩算子负幂的猜想，通过构造正序列验证了在特定条件下的算子为单位算子。

Comments 8 pages