AI Agent

EvoIR-Agent: Self-Evolving Image Restoration Agentic System via Experience-Driven Learning

EvoIR-Agent: 通过经验驱动学习实现自进化图像修复智能体

Kailin Zhuang, Jiawei Wu, Zhi Jin

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

AI总结 本文提出EvoIR-Agent，通过经验驱动学习解决图像修复中经验不足导致的规划失败问题，通过构建分层经验池和自进化机制提升修复性能和效率，实验表明其在全参考指标上表现优异，且在性能与效率之间取得显著平衡。

Comments Temporarily withdrawn for institutional clearance and compliance review. A revised version will be uploaded once the process is finalized

2-Step Agent: A Framework for the Interaction of a Decision Maker with AI Decision Support

2-Step Agent: 一个用于决策者与AI决策支持交互的框架

Otto Nyberg, Fausto Carcassi, Davide Tugnoli, Giovanni Cinà

机构 * Department of Medical Informatics, Amsterdam UMC University of Amsterdam（医学信息学系，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹大学） ； Institute for Logic, Language and Computation, University of Amsterdam（逻辑、语言和计算研究所，阿姆斯特丹大学） ； Department of Mathematics and Earth Sciences, University of Trieste（数学与地球科学系，特里埃斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出2-Step Agent框架，用于研究决策者如何学习和利用基于机器学习的决策支持，并揭示了即使在理想条件下，ML-DS也可能导致更严重的负面影响。

Comments 17 pages, 17 figures

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

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

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Goal-Oriented Reasoning for RAG-based Memory in Conversational Agentic LLM Systems

面向目标的推理用于基于RAG的记忆在对话型代理LLM系统中

Jiazhou Liang, Armin Toroghi, Yifan Simon Liu, Faeze Moradi Kalarde, Liam Gallagher, Scott Sanner

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Goal-Mem框架，通过目标导向的推理提升RAG记忆在复杂任务中的表现，尤其在多跳推理和隐含推理中效果显著。

Systems-Level Planning and Coordination of Truck-Drone Collaborative Delivery Networks

卡车-无人机协同配送网络的系统级规划与协调

Didem Cicek, Burak Kantarci

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science at the University of Ottawa（渥太华大学电气工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 针对城市最后一英里配送，提出分层规划与协调框架，通过任务编排与智能体同步，实现卡车-无人机协同配送，相比纯卡车模式，总配送时间减少42.4%，能耗降低44.2%。

Comments 6 pages, 4 figures, Accepted to 2026 IEEE HPSR on Network Architectures and Intelligence for Smart Mobility and Autonomous Systems (TRAVERSAL)

HARPO: Hierarchical Agentic Reasoning for User-Aligned Conversational Recommendation

HARPO：面向用户对齐的对话推荐的分层代理推理

Subham Raj, Aman Vaibhav Jha, Mayank Anand, Sriparna Saha

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

AI总结 HARPO通过分层代理推理框架优化多维推荐质量，结合上下文依赖的偏好学习、 deliberative树搜索和领域无关的推理抽象，提升推荐质量与用户对齐性。

Comments Accepted at the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

From Conflict to Consensus: Boosting Medical Reasoning via Multi-Round Agentic RAG

从冲突到共识：通过多轮代理RAG提升医疗推理

Wenhao Wu, Zhentao Tang, Yafu Li, Shixiong Kai, Mingxuan Yuan, Zhenhong Sun, Chunlin Chen, Zhi Wang

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

AI总结 本文提出MA-RAG框架，通过多轮代理循环迭代优化外部证据和内部推理历史，提升医疗复杂推理能力，实验显示在7个医疗问答基准上表现优于现有方法。

Comments 27 pages, 8 figures, 18 tables

Observability for Delegated Execution in Agentic AI Systems

自主AI系统中委托执行的可观测性

Abhinav Mishra, Kumar Sharad

机构 * Splunk ； Cisco Inc（思科公司） 纠错

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

AI总结 针对基于LLM的自主系统中委托执行轨迹难以归因的问题，提出一种轻量级网关和通用信息模型，在运行时绑定委托上下文，实现跨工具委托范围的可靠重建和直接取证查询。

SpaceVLN: A Zero-Shot Vision-and-Language Navigation Agent with Online Spatial Cognitive Memory and Reasoning

SpaceVLN：具有在线空间认知记忆与推理的零样本视觉与语言导航智能体

Yucheng Deng, Pingrui Lai, Xinhai Li, Chenjia Bai, Xiaoheng Deng, Chengnuo Sun, Xuelong Li, Hua Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； China Telecom（中国电信） ； Central South University（中南大学） ； Jiangsu University（江苏大学） 纠错

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

AI总结 提出SpaceVLN，通过空间认知记忆和任务引导的空间推理，在零样本设置下实现连续环境中的视觉与语言导航，在多个基准上达到最优性能。

Comments 23 pages, 9 figures, 7 tables

Self-Evolving Scientific Agent Discovers Generalizable Physically-Reasoned Fluid Control

自进化科学智能体发现可泛化的物理推理流体控制

Boai Sun, Wenjin Guo, Zongmin Yu, Liu Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种由大语言模型驱动的自进化科学智能体工作流，通过迭代代码生成和物理仿真诊断，自动构建可解释的控制器，并在欠驱动双关节狗鲨游泳器目标到达任务中实现零样本泛化。

QueryWeaver: Reliable Multi-Tool Query Execution Planning via LLM-Based Graph Generation

QueryWeaver: 基于LLM图生成的可靠多工具查询执行规划

Aishwarya Chakravarthy, Vidhi Kulkarni, Duen Horng Chau

机构 * School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（计算科学与工程学院，佐治亚理工学院，亚特兰大，GA，美国） 纠错

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

AI总结 提出将自然语言查询转换为结构化图并通过确定性规划器执行的系统，利用深度优先搜索解决跨工具依赖，实现高可靠性查询。

BRAIN: Bayesian Reasoning via Active Inference for Agentic and Embodied Intelligence in Mobile Networks

BRAIN: 通过主动推理进行贝叶斯推理以实现移动网络中的智能体与具身智能

Osman Tugay Basaran, Martin Maier, Falko Dressler

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, TU Berlin（技术大学柏林电气工程与计算机科学学院） ； Optical Zeitgeist Laboratory, INRS（光感知实验室，INRS） ； Federal Ministry of Research, Technology and Space (BMFTR, Germany)（德国联邦研究、科技与航天部） 纠错

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

AI总结 提出基于主动推理的贝叶斯推理智能体（BRAIN），利用深度生成模型和变分自由能最小化统一感知与行动，在动态无线资源分配中实现鲁棒因果推理、自适应性和实时可解释性。

SWE-Marathon: Can Agents Autonomously Complete Ultra-Long-Horizon Software Work?

SWE-Marathon: 智能体能否自主完成超长时程软件工作？

Rishi Desai, Jesse Hu, Joan Cabezas, Neel Harsola, Pratyush Shukla, Roey Ben Chaim, Adnan El Assadi, Omkaar Mukund Kamath, Fenil Faldu, Prannay Hebbar, Jiankai Sun, Yiyuan Li, Pramod Srinivasan, Ishan Gupta, Christopher Settles, Daniel Wang, Derek Chen, Pranav Raja, Albert Liu, Marek Šuppa, Nevasini Sasikumar, Luyang Kong, Erik Quintanilla, Xiangyi Li, Ivan Bercovich, Steven Dillmann

机构 * Abundant ； Zenity ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Gujarat Technological University（古吉拉特技术大学） ； Warping ； Stanford University（斯坦福大学） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Independent（独立） ； Refresh ； Soleda AI ； Near AI ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发Comenius大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； BenchFlow ； UC Santa Barbara（圣巴巴拉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出SWE-Marathon基准，包含20个超长时程任务，平均消耗2720万token，评估智能体在规划、长上下文理解和记忆方面的能力，当前前沿编码智能体解决率低于30%。

Path Planning Using Deep Deterministic Policy Gradient: A Reinforcement Learning Approach

使用深度确定性策略梯度的路径规划：一种强化学习方法

Qiang Le, Yaguang Yang, Isaac E. Weintraub

机构 * Hampton University（汉普顿大学） ； Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于深度确定性策略梯度的路径规划方法，将威胁建模为圆形禁行区，通过奖励函数引导智能体学习从状态到动作的映射，找到最大安全起始点集，相比传统最优控制方法速度更快，适用于实时应用。

Comments 14 pages, 12 figures

SafeRun: Enabling Determinism in LLM Planning for Running

SafeRun：在跑步规划中实现LLM的确定性

Meilin Chen, Zepeng Zhai, Jiaxuan Zhao, Yuan Lu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM在跑步规划中因概率性导致安全违规的问题，提出SafeRun框架，通过解耦架构将LLM的软解释与确定性求解器的硬约束分离，实现100%安全评分。

Comments Workshop on Planning in the Era of LLMs (LM4Plan) at ICML 2026

Oversight Has a Capacity: Calibrating Agent Guards to a Subjective, Fatiguing Human

监督具有容量：将智能体守卫校准到主观且易疲劳的人类

Emre Turan

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

AI总结 针对LLM智能体动作审批中人类评审者主观且易疲劳的问题，提出将守卫建模为成本敏感的选择性分类，并引入负载感知策略，发现过度监督反而降低安全性，形成倒U型曲线。

Comments 12 pages, 4 figures. Code and interactive demo: https://github.com/turangenesis/headroom

Generative Frontier Planning for Adaptive Peer-Referral Recruitment under Covariate-Dependent Arrivals

协变量依赖到达下的自适应同伴推荐招募的生成前沿规划

Lingkai Kong, Hezi Jiang, Andrew Ma, Keyu Wang, Akseli Kangaslahti, Milind Tambe

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 针对同伴推荐招募中协变量依赖到达的现实问题，提出生成前沿规划（GFP），通过确定性备份和边际贪心分配实现高效规划，在模拟实验中优于基线方法。

MetaEvo: A Meta-Optimization Framework for Experience-Driven Agent Evolution

MetaEvo：一种基于经验驱动的智能体进化的元优化框架

Bowen Ren, Heyan Huang, Yinghao Li, Yang Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Beijing Institute of Technology Southeast Academy of Information Technology（北京理工大学东南信息技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出MetaEvo两阶段框架，通过偏好优化增强模型从任务经验中抽象原则的能力，并在模块化架构中积累复用，持续提升推理性能。

ReSkill: Reconciling Skill Creation with Policy Optimization in Agentic RL

ReSkill：在智能体强化学习中协调技能创建与策略优化

Zelin He, Haotian Lin, Boran Han, Wei Zhu, Haoyang Fang, Bernie Wang, Xuan Zhu, Runze Li, Matthew Reimherr

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出ReSkill框架，通过GRPO的组结构嵌入断言驱动技能创建、组内轨迹采样和自适应汤普森采样，实现技能与策略的协同进化，在多个领域超越现有方法。

Payoff scaling shapes cooperation in LLM agents across languages

收益规模塑造跨语言LLM代理的合作行为

Trung-Kiet Huynh, Dao-Sy Duy-Minh, Thanh-Bang Cao, Phong-Hao Le, Hong-Dan Nguyen, Phu-Quy Nguyen-Lam, Minh-Luan Nguyen-Vo, Hong-Phat Pham, Phu-Hoa Pham, Thien-Kim Than, Chi-Nguyen Tran, Huy Tran, Gia-Thoai Tran-Le, Alessio Buscemi, Le Hong Trang, The Anh Han

机构 * Faculty of Information Technology, University of Science (HCMUS), Ho Chi Minh City, Vietnam（信息技术学院，科学大学（HCMUS），胡志明市，越南） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), Ho Chi Minh City, Vietnam（计算机科学与工程学院，胡志明市技术大学（HCMUT），胡志明市，越南） ； Vietnam National University – Ho Chi Minh City (VNU-HCM), Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学——胡志明市（VNU-HCM），胡志明市，越南） ； Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), Luxembourg（卢森堡科学与技术研究所（LIST），卢森堡） ； School of Computing, Engineering and Digital Technologies, Teesside University, Middlesbrough, United Kingdom（计算、工程与数字技术学院，泰赛德大学，米德尔斯布罗，英国） 纠错

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

AI总结 通过监督分类器识别重复囚徒困境中的策略，结合演化博弈论基线，发现随着收益增加，LLM反而更合作，与演化预测相反，表明对齐训练和人类推理模式的影响。

Comments 44 pages, 17 figures, 4 tables

FF-JEPA: Long-Horizon Planning in World Models with Latent Planners

FF-JEPA：基于潜在规划器的世界模型中的长时域规划

Sergi Masip, Jonathan Swinnen, Yutong Hu, Renaud Detry, Tinne Tuytelaars

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

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

AI总结 提出FF-JEPA层次化方法，通过引入无动作潜在规划器预测子目标，将复杂轨迹分解为短期优化问题，解决长时域规划中计算昂贵和需要目标图像的问题。

Towards End to End Motion Planning and Execution for Autonomous Underwater Vehicles Using Reinforcement Learning

面向自主水下机器人的端到端运动规划与执行：基于强化学习的方法

Elisei Shafer, Oren Gal

机构 * University of Haifa（海法大学） 纠错

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

AI总结 提出分层强化学习架构，将原始传感器数据直接映射为推进器指令，实现AUV端到端运动规划与执行，在HoloOcean仿真中轨迹长度接近RRT*基线（误差4%-6%），并具备鲁棒性。

Towards Healthy Evolution: Exploring the Role and Mechanisms of Human-Agent Interaction in Self-Evolving Systems

走向健康进化：探索人机交互在自我进化系统中的作用与机制

Dianxing Shi, Bowen Wang, Junqi He, Junhao Chen, Yuta Nakashima

机构 * The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出ANCHOR框架，通过模拟人类监督的反馈机制，在自我进化系统中缓解能力退化与安全漂移，实验表明有限监督可显著提升安全性与稳定性。

NavOne: One-Step Global Planning for Vision-Language Navigation on Top-Down Maps

NavOne: 一种基于顶部向下地图的视觉语言导航的一步全局规划

Dijia Zhan, Jinyi Li, Chenxi Zheng, Shaoyu Huang, Yong Li, Jie Tang, Xuemiao Xu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于顶部向下地图的视觉语言导航方法，通过引入NavOne框架，实现多模态地图的单步全局路径规划，显著提升了导航效率和性能。

Comments 10 pages, 7 figures

SAD-Flower: Flow Matching for Safe, Admissible, and Dynamically Consistent Planning

SAD-Flower：用于安全、可接受和动态一致规划的流匹配

Tzu-Yuan Huang, Armin Lederer, Dai-Jie Wu, Xiaobing Dai, Sihua Zhang, Hsiu-Chin Lin, Shao-Hua Sun, Stefan Sosnowski, Sandra Hirche

机构 * TUM School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Munich, Germany.（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Munich Institute of Robotics（慕尼黑机器人与智能机构研究所） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； National Taiwan University (NTU)（国立台湾大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence (NTU AI-CoRE)（国立台湾大学人工智能研究中心） ； University of Utah（犹他大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 提出SAD-Flower框架，通过虚拟控制输入增强流匹配，利用非线性控制理论提供状态约束、动作约束和动态一致性的形式化保证，无需重新训练即可在测试时满足未见约束。

Safe Polytope-in-Polytope Motion Planning and Control with Control Barrier Functions

基于控制障碍函数的安全多面体在多面体内的运动规划与控制

Alejandro Gonzalez-Garcia, Dries Dirckx, Jan Swevers, Wilm Decré

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种安全局部运动规划与控制方法，通过模型预测控制器中的离散时间控制障碍函数约束，保证多面体机器人足迹始终位于连续更新的凸自由空间内，计算时间随障碍物数量增加最多降低91倍。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

A Differentiable Simulation of the Eye for Patient-Specific Strabismus Surgery Planning

面向患者特定斜视手术规划的可微分眼睛模拟

Even Harsigny, Pablo Alvarez, Michel Duprez, Stéphane Cotin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出基于物理的可微分眼睛模拟器，结合患者特定几何与Hill型肌肉生物力学，通过优化求解手术剂量以最小化角度偏差，为解剖异常患者提供个性化手术规划。

Journal ref Int J Comput Assist Radiol Surg Int J Comput Assist Radiol Surg. 2026 Apr 30

Planning resilient hydrogen supply chains under disruption risk

规划中断风险下的弹性氢供应链

Silvian M. Radke, Philipp C. Verpoort, Falko Ueckerdt, Felix Müsgens

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 采用随机优化模型研究欧盟氢进口，发现考虑供应中断的风险感知规划可减少12%福利损失，并通过多样化进口走廊和战略超额投资实现弹性。

Comments 41 pages, 10 figures

Real-Time and Accurate Collision-Free Teleoperation via Differentiable Constraint-Based Trajectory Planning

基于可微约束轨迹规划的实时精确无碰撞遥操作

Max Grobbel, Tristan Schneider, Daniel Flögel, Sören Hohmann

机构 * FZI - Forschungszentrum Informatik（FZI 信息技术研究中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对遥操作中自碰撞与环境碰撞问题，提出基于对偶可微碰撞约束的轨迹规划方法，采用胶囊体与多面体建模，实现更低计算时间和更精确障碍物建模，保证平滑无碰撞遥操作。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted at ICRA2026