AI Agent

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

VeriDrive: Verifiable Counterfactual Supervision for Cost-Efficient Vision-Language Planning

VeriDrive: 可验证的反事实监督用于成本高效的视觉-语言规划

Zikai Zhang, Hubert P. H. Shum, Toby P. Breckon

机构 * Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出VeriDrive框架，通过结构化感知-评估-修正链生成可验证的反事实监督，降低视觉-语言驾驶规划的数据构建成本，并在nuScenes数据集上验证其有效性。

CAPE: Contrastive Action-conditioned Parallel Encoding for Embodied Planning

CAPE: 用于具身规划的条件对比动作并行编码

Cong Chen, Haowen Wang, Zhixiang Zhang, Pei Ren, Zhengping Che

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出CAPE框架，通过对比学习区分不同动作序列的未来结果，实现高效视觉动力学建模，在真实世界和零样本迁移任务中显著提升规划性能并降低推理成本。

Comments 19 pages, 7 figures

Coarse-to-Control: Action-Token Planning for Vision-Language-Action Models

粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划

Jinhao Wu, Shiduo Zhang, Yicheng Liu, Xiaopeng Yu, Sixian Li, Siyin Wang, Hang Zhao, Jing Huo, Yang Gao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。

Multi-Robot Planning and Control from CCTV Camera Networks in a Real Warehouse

基于真实仓库中闭路电视摄像机网络的多机器人规划与控制

Luke Robinson, Benjamin Ramtoula, Anas Izaaryene, Paul Newman, Daniele De Martini

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所，牛津大学，英国） ； Robot Systems Group, Technical University of Munich, Germany（机器人系统组，慕尼黑技术大学，德国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出仅利用分布式CCTV网络和边缘计算实现多机器人协调规划与控制的方法，在真实仓库中验证了四台机器人和30个摄像头的系统，首次实现仅依赖外部摄像头网络的现场多机器人协调。

CRAFT: Coaching Reinforcement Learning Autonomously using Foundation Models for Multi-Robot Coordination Tasks

CRAFT：利用基础模型自主教练强化学习以完成多机器人协调任务

Seoyeon Choi, Kanghyun Ryu, Jonghoon Ock, Negar Mehr

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出CRAFT框架，利用大语言模型分解任务、生成奖励函数，并通过视觉语言模型优化，实现多机器人协调学习，在四足导航和双臂操作任务中验证有效性。

Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation

像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航

Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao, Zimu Tang, Yue Liao, Dongyue Lyu, Guodong Wang, Junjie Liu, Si Liu

机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。

Uncertainty-Aware LLM-Guided Policy Shaping for Sparse-Reward Reinforcement Learning

不确定性感知的LLM引导策略塑形用于稀疏奖励强化学习

Ujjwal Bhatta, Utsabi Dangol, Sumaly Bajracharya, Rodrigue Rizk, KC Santosh

机构 * USD AI Research Lab（USD人工智能研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出ULPS框架，结合校准的大语言模型与不确定性估计，通过A*轨迹微调BERT模型提供动作建议，并用熵机制平衡LLM引导与PPO策略，在MiniGridUnlockPickup基准上显著提升成功率、奖励效率和样本复杂度。

Comments Accepted to the 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (IEEE CAI). 6 pages, 3 figures. Code available at: https://github.com/USD-AI-ResearchLab/uncertainty-aware-llm-rl

TRACE: Trajectory Reasoning through Adaptive Cross-Step Evidence Aggregation for LLM Agents

TRACE: 通过自适应跨步骤证据聚合的LLM智能体轨迹推理

Vijitha Mittapalli, Shreyaa Jayant Dani, Satya Srujana Pilli, Snigdha Ansu, Mohammadreza Teymoorianfard, Franck Dernoncourt, Hongjie Chen, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Nesreen K. Ahmed

机构 * University of Massachusetts at Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Dolby Labs（杜比实验室） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； Cisco（思科） 纠错

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

AI总结 提出TRACE框架，通过TIJ循环识别高信号区域、累积跨步骤证据并合成轨迹级判决，在SHADE-Arena的十个任务域上F1达0.713，召回率0.844，尤其擅长长距离证据链接。

Scenario Generation for Risk-Aware Reinforcement Learning with Probably Approximately Safe Guarantees

面向风险感知强化学习的情景生成与近似安全保证

Mohit Prashant, Arvind Easwaran

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

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

AI总结 针对强化学习策略对转移扰动敏感导致不安全行为的问题，提出使用变分自编码器近似状态空间分布，通过构造上下界屏障证书并采样非鲁棒区域状态来收紧概率安全保证。

Comments 8 pages, preprint

Robust Driving Control for Autonomous Vehicles: An Intelligent General-sum Constrained Adversarial Reinforcement Learning Approach

自动驾驶鲁棒控制：一种智能一般和约束对抗强化学习方法

Junchao Fan, Qi Wei, Ruichen Zhang, Yang Lu, Jianhua Wang, Xiaolin Chang, Bo Ai

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation（北京智能交通安全与隐私重点实验室） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Taiyuan University of Technology（太原科技大学） ； School of Electronics and Information Engineering（电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 针对深度强化学习在自动驾驶中易受对抗攻击的问题，提出智能一般和约束对抗强化学习（IGCARL），通过战略性目标对手和鲁棒驾驶代理的交互训练，在约束优化下提升策略稳定性，实验表明成功率比现有方法提高至少27.9%。

Is US Defense Acquisition Ready to Acquire AI-Enabled Capabilities? Assessing the DoD Software Acquisition Pathway Through a Scenario-Based Policy Analysis

美国国防采办是否准备好采办人工智能赋能能力？通过基于场景的政策分析评估国防部软件采办路径

Daniel Lugo, James C. Davis

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 通过基于场景的政策分析，评估美国国防部软件采办路径是否足以应对AI采办的独特需求，发现核心指南中存在可操作性不足，建议增设AI支持子路径并完善工件。

Comments Submitted to ACM Digital Government: Research and Practice Journal on April 2026

Self-evolving LLM agents with in-distribution Optimization

自演化分布内优化的LLM智能体

Yudi Zhang, Meng Fang, Zhenfang Chen, Mykola Pechenizkiy

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 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Q-Evolve框架，通过分布内强化学习统一过程奖励标注与策略学习，利用加权隐式Q学习稳定贝尔曼更新，实现智能体自演化，在AlfWorld等任务上优于基线。

Comments ICML 2026

Dash2Sim: Closed-Loop Driving Simulation from in-the-wild Dashcam Videos

Dash2Sim: 来自野外行车记录仪视频的闭环驾驶仿真

Anurag Ghosh, Francesco Pittaluga, Khiem Vuong, Angela Chen, Juan Alvarez-Padilla, Manmohan Chandraker, Srinivasa Narasimhan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NEC Labs America（NEC美国实验室） ； MIT（麻省理工学院） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出Dash2Sim框架，将单目行车记录仪视频转化为度量级、地理参考的4D驾驶日志，用于闭环仿真，并构建ROADWork4D基准数据集，验证了施工区场景对规划器的挑战。

Accounting for Context: Shaping Moral Credences for Value Alignment

考虑情境：塑造道德信念以实现价值对齐

Jazon Szabo, Sanjay Modgil

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对价值对齐中道德多元性问题，提出在聚合道德评估时必须考虑情境因素，并形式化道德不确定性下的决策，揭示弱帕累托原则的违反是辛普森悖论的一种变体。