AI Agent

Agent-R1: A Unified and Modular Framework for Agentic Reinforcement Learning

Agent-R1：一个统一且模块化的智能体强化学习框架

Mingyue Cheng, Shuo Yu, Daoyu Wang, Qingchuan Li, Xiaoyu Tao, Jie Ouyang, Yucong Luo, Yitong Zhou, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出Agent-R1框架，通过步骤级轨迹表示和灵活上下文管理，解决智能体强化学习中轨迹表示不匹配问题，支持多种优化策略。

Comments This paper serves as the technical report of the Agent-R1 project

Agentic AI for Remote Sensing: Technical Challenges and Research Directions

Agentic AI 在遥感中的应用：技术挑战与研究方向

Muhammad Akhtar Munir, Muhammad Umer Sheikh, Akashah Shabbir, Muhammad Haris Khan, Fahad Khan, Xiao Xiang Zhu, Begüm Demir, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,title_cn)；agent(abstract)；tool use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文指出遥感中的多步分析工作流存在结构性的地理空间约束，提出面向地球观测的原生智能体设计原则，包括结构化地理空间状态、工具感知推理、验证器引导执行和有效性感知学习评估。

Comments 31 pages. Position Paper

RadAgent: A tool-using AI agent for stepwise interpretation of chest computed tomography

RadAgent：一种用于胸部CT逐步解读的工具型AI智能体

Mélanie Roschewitz, Kenneth Styppa, Yitian Tao, Jiwoong Sohn, Jean-Benoit Delbrouck, Benjamin Gundersen, Nicolas Deperrois, Christian Bluethgen, Julia E. Vogt, Bjoern Menze, Farhad Nooralahzadeh, Michael Krauthammer, Michael Moor

机构 * Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center, Zurich（ETH人工智能中心，苏黎世） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Faculty of Computer Science and Mathematics, Heidelberg University（计算机科学与数学学院，海德堡大学） ； Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学人工智能在医学和影像中的中心） ； Department of Radiology, Stanford University（放射科，斯坦福大学） ； Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（定量生物医学系，苏黎世大学） ； Institute of Computer Science, Zurich University of Applied Sciences（应用科学大学计算机科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出RadAgent，一种通过逐步、可解释过程生成CT报告的工具型AI智能体，在临床准确性、鲁棒性和忠实度上优于3D VLM方法。

A Machine-to-Machine Knowledge-Guided LLM Agent for Generalizable Radiotherapy Treatment Planning

一种机器到机器知识引导的LLM智能体用于泛化放射治疗计划

Md Mainul Abrar, Xun Jia, Yujie Chi

机构 * National Institutes of Health (NIH)（国家卫生研究院） ； Department of Physics, The University of Texas at Arlington（德克萨斯理工大学阿灵顿分校物理系） ； Department of Radiation Oncology and Molecular Radiation Sciences, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学放射肿瘤学与分子放射科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种机器到机器知识引导的大语言模型框架，通过深度强化学习发现的治疗计划参数分布知识迁移至LLM智能体，实现无需人工干预的自主迭代规划，在多种病例中显著提升规划质量和泛化能力。

Comments 10 pages, 6 figures

PLanAR: Planning-Language-Grounded Agentic Reasoning for Robot Manipulation

PLanAR：面向机器人操作的规划语言基础智能推理

Pengyuan Guo, Zhonghao Mai, Zhengtong Xu, Kaidi Zhang, Quan Khanh Luu, Heng Zhang, Zichen Miao, Arash Ajoudani, Zachary Kingston, Qiang Qiu, Yu She

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利理工研究院） 纠错

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

AI总结 提出PLanAR框架，通过规划语言接口定义VLM推理空间，实现开放词汇的长时域机器人操作，并支持逐步验证与重规划。

Comments New version with updated framing, contributions, experiments, and figures

Momento: Evaluating Persistent Memory and Reasoning with Multi-Session Agentic Conversations

Momento：评估多会话代理对话中的持久记忆与推理

Adril Putra Merin, David Anugraha, Ayu Purwarianti, Genta Indra Winata

机构 * Institut Teknologi Bandung（万隆技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Capital One 纠错

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

AI总结 提出Momento基准，通过多会话服务环境评估代理在跨会话中利用持久记忆和推理完成个性化任务的能力，发现现有代理因误估用户状态而表现不佳。

Comments Preprint

SPARC: Spatial-Aware Path Planning via Attentive Agent Communication

SPARC: 通过注意力智能体通信实现空间感知路径规划

Sayang Mu, Xiangyu Wu, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出关系增强多头注意力（RMHA）机制，通过嵌入曼哈顿距离到注意力权重计算，优先处理空间邻近机器人的消息，在40x40网格上从8机器人零样本泛化到128机器人时，在30%障碍密度下实现约75%成功率，超越基线25个百分点以上。

Comments The manuscript is being withdrawn at the request of the first author for the purpose of revising content and re-uploading a revised version with updated data/figures/text . The revised manuscript will be resubmitted to arXiv promptly with the same author list and research theme

COMAP: Co-Evolving World Models and Agent Policies for LLM Agents

COMAP：面向LLM智能体的世界模型与智能体策略协同进化

Youwei Liu, Jian Wang, Hanlin Wang, Wenjie Li

机构 * Central South University（中南大学） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） 纠错

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

AI总结 提出COMAP框架，通过闭环交互协同进化文本世界模型和智能体策略，在具身任务规划、网页导航和工具使用基准上显著提升性能。

CAREAgent: Clinical Agent with Structured Reasoning and Tool-Integrated for Order Generation

CAREAgent: 具有结构化推理和工具集成的临床智能体用于医嘱生成

Ruihui Hou, Ziyue Huai, Chennuo Zhang, Ziyan Liu, Siran Zhao, Yao Yu, Jie Zhai, Tong Ruan

机构 * East China University of Science and Technology, Shanghai, China（东华大学上海科学技术学院） ； Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学中山医院） 纠错

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

AI总结 提出CAREAgent，通过两阶段推理数据构建和监督微调与强化学习，生成细粒度临床医嘱，在ClinicalBench上F1提升5.05%。

TrafficClaw: A Generalizable LLM Agent in the Unified Physical Environment for Urban Traffic Control

TrafficClaw：面向城市交通控制的统一物理环境中的可泛化LLM智能体

Siqi Lai, Pan Zhang, Yuping Zhou, Jindong Han, Yansong Ning, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） 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 提出TrafficClaw，一种基于大语言模型的可泛化交通控制智能体，通过统一物理环境、可执行时空推理与多阶段智能体强化学习，实现跨子系统的协调优化。

APEX-SQL: Talking to the data via Agentic Exploration for Text-to-SQL

APEX-SQL: 通过智能体探索与数据对话实现Text-to-SQL

Bowen Cao, Weibin Liao, Yushi Sun, Dong Fang, Haitao Li, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； LIGHTSPEED 纠错

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

AI总结 提出APEX-SQL框架，通过假设验证循环、逻辑规划、双路径剪枝、并行数据分析和确定性探索机制，解决静态模式表示在复杂企业数据库中的语义模糊和扩展性问题，在BIRD和Spider 2.0-Snow上取得领先性能。

Comments KDD 2026

BranPO: Scalable Contrastive Branch Sampling for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning

BranPO：面向长程智能体强化学习的可扩展对比分支采样

Yubao Zhao, Weiquan Huang, Sudong Wang, Ruochen Zhao, Chen Chen, Yao Shu, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对长程智能体强化学习中轨迹级奖励稀疏且信用分配困难的问题，提出一种无值函数方法BranPO，通过截断轨迹并重采样延续构建对比分支，实现局部对比监督，无需密集奖励。

Comments 26 pages, 5 figures

Skill or Skip? Learning Selective Skill Invocation in Agentic Tasks via Dual-Granularity Preference Learning

技能还是跳过？通过双粒度偏好学习在智能体任务中学习选择性技能调用

Chishui Chen, Jiaye Lin, Te Sun, Junxi Wang, Yi Yang, Cong Qin, Yangen Hu, Lu Pan, Ke Zeng

机构 * Meituan（美团） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出SelSkill框架，通过双粒度偏好学习实现选择性技能调用，在ALFWorld和BFCL上显著提升任务成功率和执行精度。

Comments 18 pages, 4 figures, 10 tables

AblationBench: Evaluating Automated Planning of Ablations in Empirical AI Research

AblationBench：评估实证AI研究中消融实验的自动规划

Talor Abramovich, Gal Chechik

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出AblationBench基准套件，包含作者消融和审稿人消融两个任务，用于评估语言模型在AI研究中规划消融实验的能力，实验表明当前最佳模型仅能识别45%的原始消融，低于人类水平。

Comments AI4Science Workshop, ICML 2026; Project page: https://ablation-bench.github.io/

Scaling Agentic Capabilities via Grounded Interaction Synthesis

通过基于交互合成扩展智能体能力

Wenhang Shi, Jinhao Dong, Yiren Chen, Zhe Zhao, Shuqing Bian, Wei Lu, Xiaoyong Du

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出GAIS框架，通过两阶段接地机制（协议锚定环境和结构引导规划）自动生成多样化的环境和复杂任务，显著提升智能体在BFCL、τ²-Bench和ACEBench上的性能。

ANDES: Agent Native Data Evolving Synthesis Tool for Autonomous Instruction Alignment

ANDES：用于自主指令对齐的智能体原生数据演化合成工具

Zhengyang Zhao, Shengjie Ye, Lu Ma, Hao Liang, Hengyi Feng, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Sichuan University, Chengdu（四川大学，成都） 纠错

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

AI总结 提出ANDES框架，通过自进化世界树路由和可操作诊断报告，将数据生成重构为即插即用的智能体技能，使基础较弱的智能体在严格计算约束下实现自动对齐，在PostTrainBench上取得最先进性能。

TravelEval: A Comprehensive Benchmarking Framework for Evaluating LLM-Powered Travel Planning Agents

TravelEval：评估基于LLM的旅行规划代理的综合基准框架

Weiyi Chen, Shuaixiong Wang, Ziyun Gao, Kaichun Hu, Wangze Ni, Shimin Di, Chen Jason Zhang, Lei Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； HKUST (GZ) & HKUST Guangzhou（香港科技大学（广州）& 香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对现有基准过度关注约束合规、缺乏真实性和多维评估的问题，提出TravelEval，通过六维评估框架、真实数据沙盒和模拟全局评估方法，全面评估LLM在旅行规划中的表现。

Comments 31pages, 8 figures, accepted by KDD 2026

PEACE: A Planner-Executor Agent with Constraint Enforcement for UAVs

PEACE: 一种用于无人机的带约束执行的规划-执行智能体

Erdem Uysal, Timo Kehrer, Sebastiano Panichella

机构 * Institute of Computer Science, University of Bern（伯尔尼大学计算机科学研究所） ； AI4I - The Italian Institute of Artificial Intelligence（意大利人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于大语言模型的规划-执行智能体架构，通过解耦高层任务规划与低层控制，并引入约束执行层和有限重规划，实现无人机可解释、可约束的自主飞行。

Comments Accepted to ICRA 2026 Workshop on Semantics for Reliable Robot Autonomy: From Environment Understanding and Reasoning to Safe Interaction

Experiments in Agentic AI for Science

科学领域中的自主AI代理实验

Judy Fox, Geoffrey Fox

机构 * School of Data Science, Department of Computer Science, and Biocomplexity Institute, University of Virginia（数据科学学院、计算机科学系和生物复杂性研究所，弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出两种基于本地体-远程脑架构的自主AI代理框架，通过系统工程技术克服上下文和推理限制，分别用于时间序列数据集的大规模自动整理和物理讲座的结构化报告生成。

Ethical Hyper-Velocity (EHV): A Hardware-Rooted Zero-Trust Runtime Enforcement Architecture for Agentic AI Systems

伦理超高速 (EHV)：一种面向代理型AI系统的硬件根零信任运行时强制架构

Riddhi Mohan Sharma

机构 * Senior Member, IEEE（IEEE高级会员） 纠错

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

AI总结 提出伦理超高速 (EHV) 架构，通过结合语法约束解码、因果图CRDT、可信执行环境和OSCAL审计日志，实现硬件根的零信任运行时强制，将策略执行点嵌入推理管线，显著降低治理延迟并支持形式化验证。

Comments 12 pages, 3 TikZ Figures, 3 Tables

3rd Place at CVPR 2026 CASTLE Challenge: Agentic Multi-View Long-Context Video Understanding via Hierarchical Knowledge Graph Retrieval

CVPR 2026 CASTLE挑战赛第三名：基于层次化知识图谱检索的智能多视角长视频理解

Raghad Albusayes, Munirah Alyahya

机构 * TAHAKOM（塔哈科姆） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出一种免训练的智能框架，通过视频知识图谱和层次化检索索引，解决大规模多视角视频中的复杂时空推理问题，在CASTLE挑战赛中获得第三名。

TuneAgent: Agentic Operating System Kernel Tuning with Reinforcement Learning

TuneAgent: 基于强化学习的智能操作系统内核调优

Hongyu Lin, Yuchen Li, Haoran Luo, Zhenghong Lin, Libo Zhang, Mingjie Xing, Yanjun Wu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出TuneAgent框架，利用基于规则的强化学习使大语言模型自主探索Linux内核空间，通过结构化奖励函数和两阶段训练策略解决稀疏反馈问题，实现高达5.6%的性能提升。

Can LLM Agents Sustain Long-Horizon Organizational Dynamics?

LLM智能体能否维持长期组织动态？

Xuancheng Zhu, Yang Yue, Shuaibing Wan, Zihan Dou, Xiaohan Zhang, Yongrui Liu, Guoshun Nan

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出TaskWeave分层智能体框架，通过记忆中心的协调机制（规划-分解-诊断-对齐循环和依赖感知追踪记忆）实现长期组织模拟，实验表明该框架能维持连贯的组织动态并产生可靠的人工制品。

SIRI: Self-Internalizing Reinforcement Learning with Intrinsic Skills for LLM Agent Training

SIRI：具有内在技能的自我内化强化学习用于LLM智能体训练

Zhongyu He, Yuanfan Li, Fei Huang, Tianyu Chen, Siyuan Chen, Xingyang Li, Meng Hsuan Yu, Xiangrong Liu, Leyi Wei, Lu Pan, Ke Zeng, Xunliang Cai

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Meituan（美团） ； Macao Polytechnic University（澳门 polytechnic 大学） 纠错

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

AI总结 提出SIRI框架，通过自我技能挖掘、验证和内化，使LLM智能体无需外部技能生成器或推理时技能库即可提升长程任务性能，在ALFWorld和WebShop上优于基线方法。

SafeMCP: Proactive Power Regulation for LLM Agent Defense via Environment-Grounded Look-Ahead Reasoning

SafeMCP：基于环境接地前瞻推理的LLM智能体防御主动功率调节

Lichao Wang, Zhaoxing Ren, Tianzhuo Yang, Jiaming Ji, Chi Harold Liu, Yaodong Yang, Juntao Dai

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对LLM智能体因动作空间扩大而面临功率寻求风险，提出SafeMCP服务器端防御插件，通过内部世界模型进行前瞻推理，实现主动工具过滤和即时干预两级防御，在保持智能体效用的同时有效降低风险。

Comments Accepted to the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Main Conference

Beyond Trajectory-Level Attribution: Graph-Based Credit Assignment for Agentic Reinforcement Learning

超越轨迹级归因：基于图的智能体强化学习信用分配

Xin Cheng, Shuo He, Lang Feng, HaiYang Xu, Ming Yan, Lei Feng, Bo An

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出GraphGPO方法，通过构建状态转移图并利用全局信息估计各状态到任务目标的距离，实现步骤级信用分配，提升训练效率和性能。

Comments Accepted by ICML 2026

Beyond One-shot: AI Agents for Learning in Field Experiments

超越一次性：用于现场实验学习的AI智能体

Junjie Luo, Ritu Agarwal, Gordon Gao

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

AI总结 研究通过工具增强的智能体AI自动从实验数据中学习并生成新干预措施，在医疗处方消息现场实验中证明其优于人类+聊天机器人方法。

LLM-Evolved Pattern Generators for Optimal Classical Planning

LLM演化模式生成器用于最优经典规划

Windy Phung, Dominik Drexler, Arnaud Lequen, Jendrik Seipp

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

AI总结 提出首个通过LLM驱动的进化程序合成学习可容许启发式函数的方法，用于最优经典规划，结合饱和成本分区保证A*搜索的最优性。

From Capability Models to Automated Planning: An AAS-Native Approach for Automatic PDDL Generation

从能力模型到自动规划：一种面向AAS的自动PDDL生成方法

Hamied Nabizada, Thomas Wirt, Luis Miguel Vieira da Silva, Felix Gehlhoff, Alexander Fay

机构 * Institute of Automation Technology, Helmut Schmidt University Hamburg（海德堡-施密特大学汉堡自动化技术研究所） ； Chair of Automation Technology, Ruhr University Bochum（博尔塔伦大学博德姆自动化技术教授团） 纠错

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

AI总结 提出一种基于资产管理外壳（AAS）能力模型自动生成PDDL规划问题的方法，使工程师无需掌握PDDL语法即可进行生产系统布局验证。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026)

HarnessForge: Joint Harness and Policy Evolution for Adaptive Agent Systems

HarnessForge：面向自适应智能体系统的协同框架与策略进化

Mingju Chen, Can Lv, Guibin Zhang, Heng Chang, Shiji Zhou

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出HarnessForge元自适应框架，通过框架-策略协同进化实现LLM智能体系统的全系统自适应，在多个基准上显著提升性能。

Comments 25 pages, 13 figures