AI Agent

Declarative Skills for AI Agents in Knowledge-Grounded Tool-Use Workflows

知识驱动工具使用工作流中AI代理的声明式技能

M. Danish Lim, I. Danial Bin Sharudin, Wen Han Chen, Cedric Lim, Laura Wynter

机构 * School of Computing and Information Systems（计算与信息系统学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 提出声明式代理（通过自然语言技能文件控制流程）在知识密集型客服工作流中优于命令式状态机和无脚手架基线，但检索质量是主要瓶颈。

Superintelligent Retrieval Agent: The Next Frontier of Agentic Retrieval

超级智能检索代理：代理检索的下一个前沿

Zeyu Yang, Qi Ma, Jason Chen, Anshumali Shrivastava

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Rice University（里士满大学） 纠错

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

AI总结 提出SIRA，通过单次语料判别性检索压缩多轮探索，利用LLM丰富文档词汇、预测查询缺失词汇并基于语料统计过滤，在BEIR基准上取得最强平均检索性能，并在下游QA任务中超越RL训练的代理系统。

Exploring Agentic Tool-Calling Decisions via Uncertainty-Aligned Reinforcement Learning

通过不确定性对齐强化学习探索智能体工具调用决策

Yijin Zhou, Linqian Zeng, Xiaoya Lu, Wenyuan Xie, Dongrui Liu, Junchi Yan, Jing Shao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 针对智能体工具调用中错误累积问题，提出TRUST方法，将不确定性量化作为排斥力融入奖励设计，并标注轻量关键轮次用于多轮轨迹统一后训练，显著提升决策质量与智能体性能。

Latent Geometry Beyond Search: Amortizing Planning in World Models

超越搜索的潜在几何：在世界模型中摊销规划

Hoang Nguyen, Xiaohao Xu, Xiaonan Huang

机构 * Department of Robotics, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学机器人系，安阿伯） 纠错

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

AI总结 提出在正则化潜在几何下，将规划摊销为潜在逆动力学映射，以轻量级GC-IDM替代在线搜索，在七个环境协议中匹配或超越CEM，决策成本降低100-130倍。

Comments 31 pages

Towards Retrieving Interaction Spaces for Agentic Search

面向智能体搜索的交互空间检索

Shengyao Zhuang, Yuansheng Ni, Hengxin Fun, Jimmy Lin, Xueguang Ma

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

AI总结 提出RISE方法，通过BM25构建有边界的交互空间，并预处理文档支持shell式导航，在BrowseComp-Plus上以约四分之一成本达到78%准确率，优于纯shell基线。

Towards On-Policy Data Evolution for Visual-Native Multimodal Deep Search Agents

面向视觉原生多模态深度搜索智能体的在策略数据演化

Shijue Huang, Hangyu Guo, Guanting Dong, Chenxin Li, Junting Lu, Xinyu Geng, Zhaochen Su, Zhenyu Li, Shuang Chen, Hongru Wang, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；tool-use(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出在策略数据演化（ODE）框架，通过图像库引用协议和闭环数据生成器，解决多模态深度搜索中视觉证据不可复用和训练数据静态问题，在8个基准上显著提升性能。

Deterministic access to global viral sequence data enables robust agentic scientific discovery

确定性访问全球病毒序列数据实现稳健的自主科学发现

Ferdous Nasri, Sarah Gurev, Patrick Varilly, Krithik Ramesh, Nuala A. O'Leary, Jonah Cool, Bernhard Y. Renard, Pardis C. Sabeti, Laura Luebbert

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对基于大语言模型的科学代理在病毒数据检索中的高错误率问题，提出确定性查询框架gget virus，通过形式化NCBI Virus过滤流程、元数据约束和结构化记录检索，将检索准确率提升至90%以上，并减少98%数据传输。

Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?

你应该使用你的大语言模型进行探索还是利用？

Keegan Harris, Aleksandrs Slivkins

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究当前大语言模型在探索-利用权衡中的决策能力，通过分离探索和利用任务评估其表现，发现推理模型在利用任务上最有潜力但成本高，非推理模型通过工具使用和上下文总结可提升中等难度任务性能，但在所有任务中均不如简单线性回归，然而LLM在具有语义的大动作空间探索中有帮助。

Comments Accepted to UAI 2026

OpenAgenet / OAN Yellow Paper: Technical Architecture for Trust-Governed Resource Identity and Discovery

OpenAgenet/OAN：信任治理的智能体身份与发现技术架构

Jinliang Xu

机构 * OpenAgenet / OAN 纠错

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

AI总结 本文提出OpenAgenet/OAN协议中立信任层技术架构，通过角色架构、身份对象、注册工作流、根治理生命周期、根验证包模型、授权感知发现、签名可信调用、验证要求、状态转换、安全属性、实现边界和部署考虑，实现异构智能体框架（包括MCP、A2A、ANP类系统及领域特定协议）的身份准入、可发现、可验证和安全交互。

Lightfall: An API-first, LLM-addressable control platform for synchrotron beamlines

Lightfall: 一种面向同步辐射光束线的API优先、LLM可寻址控制平台

Ronald J. Pandolfi, Damian Guenzing, Marcus M. Noack, Sophie A. Morley, Damon English

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

AI总结 针对同步辐射光束线控制界面定制化需求，提出Lightfall平台，采用API优先架构，通过统一可寻址接口暴露所有面板、设备和扫描计划，并嵌入语言模型代理驱动实验，支持自然语言修改界面，降低定制成本。

Comments 21 pages, 4 figures

NTILC: Neural Tool Invocation via Learned Compression

NTILC: 通过学习的压缩实现神经工具调用

Andrew Krikorian, Yayuan Li, Jason J. Corso

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学） ； Department of ECE, University of Michigan（电子工程与计算机科学系，密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出NTILC框架，用学习的潜在检索替代上下文工具查找，将工具选择与参数生成解耦，通过签名感知复合损失函数提升选择精度，相比基线减少95%上下文消耗和74%延迟。

Comments 10 Pages, 4 Figures, 5 Tables, 1 Algorithm

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

从“弱”信号到强模型：基于LoRA合并的偏好增量聚合

Qi Sun, Siyue Zhang, Yulin Chen, Yuxiang Xue, Ru Peng, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海校区） ； NTU（国立台湾大学） ； NYU（纽约大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出偏好增量聚合（PDA）框架，通过从弱-更弱模型对中提取偏好增量并转化为LoRA适配器，再经几何对齐合并（GAM）聚合多个“弱”信号，以提升强模型性能。

OpenACMv2: An Accuracy-Constrained Co-Optimization Framework for Approximate DCiM

OpenACMv2：面向近似数字存内计算的精度约束协同优化框架

Yiqi Zhou, Yue Yuan, Yikai Wang, Bohao Liu, Qinxin Mei, Zhuohua Liu, Shan Shen, Wei Xing, Daying Sun, Li Li, Guozhu Liu

机构 * Nanjing University of Science and Technology, China（南京理工大学） ； Shenzhen University, China（深圳大学） ； Beihang University, China（北京航空航天大学） ； University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学） ； The 58th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, China（中国电子科技集团第五十八研究所） 纠错

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

AI总结 提出OpenACMv2框架，通过两级优化（架构搜索和晶体管尺寸调整）实现精度约束下数字存内计算的功耗-性能-面积权衡，实验显示功耗延迟积降低50%以上。

Comments Accepted by DAC2026. Camera-ready version

Global-Local Monte Carlo Tree Search in Vision-Language Models for Text-to-3D Indoor Scene Generation

面向文本到3D室内场景生成的视觉-语言模型中的全局-局部蒙特卡洛树搜索

Mengshi Qi, Wei Deng, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种全局-局部蒙特卡洛树搜索方法，通过分层场景表示和PRM引导的MCTS解决文本到3D室内场景生成中的错误传播问题，并构建新基准数据集3DTindo-bench。

Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架

Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。

Toward Agentic Governance: What Shapes LLM-Agent Intervention in Public Forums?

走向代理治理：什么决定了LLM代理在公共论坛中的干预？

Luyang Zhang, Yi-Yun Chu, Ramayya Krishnan

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

AI总结 研究LLM代理在公共论坛中干预行为的变化，发现四个部署选择（模型版本、权重开放状态、服务提供商、系统提示策略）独立影响响应率，且开放权重与封闭权重模型在可见挑战上的拒绝倾向存在系统性差异。

Act As a Real Researcher: A Suite of Benchmarks Evaluating Frontier LLMs and Agentic Harnesses in Research Lifecycle

像真正的研究者一样行动：一套评估前沿LLM和研究生命周期中智能体框架的基准测试套件

Jiayu Wang, Weijiang Lv, Bowen Fu, Jing Fu, Jiayi Song, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Luodi Chen, Zepeng Xin, Kaiyu Li, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AARR基准系列，通过AARRI-Bench评估智能体在细粒度研究场景中模拟人类研究者的专业性、全面性和细微推理能力，发现最佳配置成功率仅68.3%。

AutoTool: Dynamic Tool Selection and Integration for Agentic Reasoning

AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Mengting Ai, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang

机构 * 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)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出AutoTool框架，通过双阶段优化（SFT+RL轨迹稳定化和KL正则化Plackett-Luce排序）使大语言模型具备动态工具选择能力，在数学、科学、代码和多模态推理等任务上平均提升6.4%-7.7%。

Comments ICML2026; Best Paper Award at ICCV 2025 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

Attack Selection in Agentic AI Control Evaluations Meaningfully Decreases Safety

智能体AI控制评估中的攻击选择显著降低安全性

Catherine Ge-Wang, Tyler Crosse, Benjamin Hadad, Joachim Schaeffer, Ram Potham, Tyler Tracy

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

AI总结 本文研究攻击者策略性选择攻击时机对AI控制安全性的影响，通过分解攻击决策为开始和停止策略，实验表明两者均显著降低安全性，现有评估可能高估安全性。

GOPAgen: Motion-Aware and Efficient Agentic Long-Video Understanding with Structural Memory and Hierarchical Reasoning

GOPAgen: 基于结构记忆与层次推理的运动感知高效智能长视频理解

Haozhe Chi, Yang Jin, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出GOPAgen方法，通过视频编解码的GOP运动代理、GOP树推理算法和结构记忆机制，实现高效长视频理解，在多个VQA基准上取得领先性能。

PandaAI: A Practical Agent CQ2 for Neuro-symbolic Data Analysis And Integrated Decision-Making in Quantitative Finance

PandaAI: 一种用于量化金融中神经符号数据分析与集成决策的实用智能体CQ2

Yuqi Li, Siyuan Liu, Bingjun Liu

机构 * Panda AI 纠错

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

AI总结 针对金融数据低信噪比和非平稳性，提出PandaAI，一种结合市场状态建模与约束alpha生成的闭环神经符号LLM智能体，通过领域微调和模块化架构实现风险感知决策，在沪深300数据上Rank IC提升18.2%，最大回撤降低25.7%。

ChronoForest: Closed-Loop Multi-Tree Diffusion Planning for Efficient Bridge Search and Route Composition

ChronoForest: 用于高效桥接搜索和路线组合的闭环多树扩散规划

Jungmin Seo, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 针对仅依赖短程离线轨迹进行长程路线规划的问题，提出ChronoForest系统，通过锚链树扩散规划器和在线多树协调器实现局部桥接搜索与全局路线重解，在OGBench和哈密顿路线组合基准上显著提升成功率和效率。

Comments 40 pages, 4 figures, 7 tables, 3 algorithms

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

Compromise by "multimatum"

通过“multimatum”达成妥协

Federico Echenique, Matías Núñez

专题命中 规划决策 ：agent(summary_cn,abstract)

AI总结 本文提出了一种解决两agent社会选择问题的机制，通过构建共同的偏好基数化来实现两agent间的高效妥协，展示了multimatum在政治经济学、其他关照偏好和设施选址中的应用价值。

Neuro-Symbolic Learning for Long-Horizon Task Planning Under Complex Logical Constraints

复杂逻辑约束下长时域任务规划的神经符号学习

Qiwei Du, Zitong Zhan, Shaoshu Su, Bowen Li, Yi Du, Zhipeng Zhao, Taimeng Fu, Sebastian Scherer, Jiaoyang Li, Chen Wang

机构 * Spatial AI & Robotics (SAIR) Lab, University at Buffalo, NY 14260（空间人工智能与机器人实验室，布法罗大学，纽约州，14260） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University, PA 15213（机器人研究所，卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州，15213） 纠错

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

AI总结 提出基于命令学习的双层优化框架，通过神经评分器剪枝无关对象，并引入3R策略（修复、重启、回滚）稳定下层规划，在三个基准上实现失败率降低80.04%、规划时间减少57.14%。

Lane Change Trajectory Planning for Personalized Driving Comfort and Mobility Efficiency

车道变更轨迹规划：个性化驾驶舒适性与移动效率

Haoxuan Dong, Dongjun Li, Ziyou Song

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Computer Science（计算机科学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经网络驱动的轨迹规划器，结合三阶多项式轨迹生成与学习模块，通过双头共享骨干和基于误差胜者逻辑回归的统计门控机制，实现个性化舒适性与移动效率的平衡。

Comments Accepted by the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026), Detroit, MI, United States, June 22_25, 2026

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

SlideAgent: Hierarchical Agentic Framework for Multi-Page Visual Document Understanding

SlideAgent：用于多页视觉文档理解的分层代理框架

Yiqiao Jin, Rachneet Kaur, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Srijan Kumar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； J.P. Morgan AI Research（摩根大通AI研究） 纠错

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

AI总结 提出SlideAgent，一种用于多模态多页文档（如幻灯片）理解的分层代理框架，通过全局、页面和元素三级推理构建结构化表示，在专有和开源模型上分别提升7.9%和9.8%的准确率。

Comments ACL 2026 Main Conference. https://slideagent.github.io/

3D-Grounded Vision-Language Framework for Robotic Task Planning: Automated Prompt Synthesis and Supervised Reasoning

面向机器人任务规划的3D grounded视觉-语言框架：自动化提示合成与监督推理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Zeyuan Huang, Gang Chen, Ning Ji, Zhipeng Yao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出融合2D提示合成模块和小语言模型的框架，提升机器人3D场景理解与任务执行能力，实验显示任务成功率高达96.0%。

Journal ref Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 164, p. 113268, 2026

VISA: A Visual Information Strengthened Audio-Reasoning System for the Interspeech 2026 ARC Agent Track

VISA：面向Interspeech 2026 ARC智能体赛道的视觉信息增强音频推理系统

Wenming Tu, Jian Gao, Yanru Huo, Yixuan Wang, Jing Peng, Bohan Li, Ziyang Ma, Tao Liu, Shuai Fan, Kai Yu, Xie Chen, Zilong Zheng

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出VISA系统，通过多模态特征提取、模型投票推理和细粒度类别感知路由，增强大音频语言模型的音频推理能力，在ARC智能体赛道取得66.23%评分和77.40%准确率。

Comments Submitted to INTERSPEECH 2026