AI Agent

Silent Failure in LLM Agent Systems: The Entropy Principle and the Inevitable Disorder of Autonomous Agents

LLM Agent系统中的静默故障：熵原理与自主智能体的不可避免的无序性

Dexing Liu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,title_cn)；autonomous agent(title,abstract)

AI总结 通过分析4万次受控试验和10万次生产交互，发现LLM agent系统存在无外部触发的静默故障，提出熵原理S(t)=S0*e^(αt)描述无序累积，并设计PIG引擎与ADE协议套件作为工程对策。

Comments 10 pages, 7 figures

DeltaBox: Scaling Stateful AI Agents with Millisecond-Level Sandbox Checkpoint/Rollback

DeltaBox: 通过毫秒级沙箱检查点/回滚扩展状态化AI代理

Yunpeng Dong, Jingkai He, Shiqi Liu, Yuze Hou, Dong Du, Zhonghu Xu, Si Yu, Baochuan Yang, Yubin Xia, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） ； Engineering Research Center for Domain-specific Operating Systems, Ministry of Education, China（领域特定操作系统工程研究中心，中华人民共和国教育部，中国） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DeltaBox，一种通过DeltaFS和DeltaCR机制实现毫秒级检查点/回滚的新型AI代理沙箱，解决了传统方法在高频状态探索中的延迟问题。

TAME: A Trustworthy Test-Time Evolution of Agent Memory with Systematic Benchmarking

TAME: 一种可信的智能体记忆测试时演化与系统化基准测试

Yu Cheng, Yongkang Hu, Jiuan Zhou, Yushuo Zhang, Yihang Chen, Huichi Zhou, Mingang Chen, Zhizhong Zhang, Kun Shao, Yuan Xie, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Computer Software Evaluating and Testing（上海计算机软件评测与测试重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TAME框架，通过执行器-评估器循环实现记忆的可信演化，解决良性任务演化中智能体可信度下降问题，在GPT-5.2 AIME上准确率提升14.6个百分点。

Rivaling Transformers: Multi-Scale Structured State-Space Mixtures for Agentic 6G O-RAN

媲美Transformer：用于智能体6G O-RAN的多尺度结构化状态空间混合模型

Farhad Rezazadeh, Hatim Chergui, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对6G O-RAN中多时间尺度动态下的近实时控制需求，提出轻量级多尺度结构化状态空间混合模型（MS3M），通过HiPPO-LegS核混合和双线性离散化实现高效时序预测，在保持精度前提下将推理延迟降至Transformer的1/3至1/10。

Comments 12 pages, 2 Figures, 5 Tables

Semantic Quorum Assurance: Collective Certification for Non-Deterministic AI Infrastructure

语义法定数保证：面向非确定性AI基础设施的集体认证

Jun He, Deying Yu

机构 * OpenKedge.io 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出语义法定数保证（SQA），一种通过多样化验证者群体和风险自适应法定数谓词，将非确定性LLM代理的不安全操作批准率从18.5%降至0.3%的控制平面原语。

Comments 21 pages, 2 figures, 6 tables

Rosetta Memory: Adaptive Memory for Cross-LLM Agents

Rosetta Memory: 跨LLM智能体的自适应记忆

Hao Yang, Shiqi Shen, Haoxuan Li, Zhipeng Wang, Zhi Gong, Xu Chen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Weixin, Tencent（腾讯微信） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出记忆中心式LLM自适应方法，通过双轮廓条件算子与最小增益采样课程，解决上游记忆激活下游LLM的跨模型适应问题，在多项QA任务中优于基线。

Comments 19 pages, 7 figures

MASS: Deep Research for Social Sciences with Memory-Augmented Social Simulation

MASS：基于记忆增强社会模拟的深度社会科学研究

Yongrui Liu, Deyi Xiong

机构 * The International Joint Institute of Tianjin University, Fuzhou, Tianjin University, China（天津大学福州国际联合学院） ； TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MASS范式，通过动态目标路径规划、多学科行为数据集和艾宾浩斯遗忘机制增强社会模拟真实性，提升LLM生成研究的洞察力与创新性，整体质量提升6.81%，洞察力提升17.19%。

Reflection in the Dark: Exposing and Escaping the Black Box in Reflective Prompt Optimization

暗箱中的反射：在反射提示优化中揭示并逃离黑箱

Shiyan Liu, Qifeng Xia, Qiyun Xia, Yisheng Liu, Xinyu Yu, Rui Qu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出VISTA框架，通过解耦假设生成与提示重写，实现可解释的提示优化，有效解决GEPA在缺陷种子下的性能下降问题。

Comments Accepted at ACL SRW 2026

DIVERGE: Diversity-Enhanced RAG for Open-Ended Information Seeking

DIVERGE: 面向开放式信息检索的多样性增强RAG

Tianyi Hu, Niket Tandon, Akhil Arora

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 针对现有RAG系统忽略开放式信息检索中多样性需求的问题，提出Diverge框架，通过迭代反思引导的多样化视角探索和多样性感知检索支持，在保持质量的同时将多样性提升约2倍。

Memory Beyond Recall: A Dual-Process Cognitive Memory System for Self-Evolving LLM Agents

超越回忆的记忆：用于自进化LLM代理的双过程认知记忆系统

Tianxiang Fei, Mingyang Song, Mao Zheng, Xiang Yu

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出DCPM系统，基于双过程理论将代理记忆组织为认知能力层次，通过同步日间写入器和异步夜间引擎分别处理信念修正和模式归纳，在隐式跨会话推理任务上提升显著。

S3Mem: Structured Spatiotemporal Scene-Event Memory for Long-Horizon Interactive Question Answering

S3Mem：用于长时域交互式问答的结构化时空场景-事件记忆

Encheng Su, Jianyu Wu, Jinouwen Zhang, Qiucheng Yu, Chen Tang, Pengze Li, Lintao Wang, Aoran Wang, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Yizhou Wang, Houqiang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出S3MEM框架，通过结构化场景-事件记忆和锚点敏感检索，在长时域交互式问答中实现比通用记忆接口更优的准确率-效率平衡。

ANNEAL: Adapting LLM Agents via Governed Symbolic Patch Learning

ANNEAL：通过受控符号补丁学习适应大语言模型代理

Safayat Bin Hakim, Keyan Guo, Wenkai Tan, Alvaro Velasquez, Shouhuai Xu, Houbing Herbert Song

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； University at Buffalo（布法罗大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Colorado Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多州立分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ANNEAL通过受控符号补丁学习适应大语言模型代理，解决重复故障问题，其核心机制FDKA能定位责任操作符并生成类型补丁，实现持久结构修复，优于现有方法。

Comments Code Implementation: https://github.com/sbhakim/anneal-agents

Helpful to a Fault: Measuring Illicit Assistance in Multi-Turn, Multilingual LLM Agents

有益于故障：测量多轮、多语言LLM代理中的非法协助

Nivya Talokar, Ayush K Tarun, Murari Mandal, Maksym Andriushchenko, Antoine Bosselut

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； independent（独立研究员） ； tubingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出STING框架，用于评估多轮多语言LLM代理在执行非法任务时的协助能力，发现低资源语言中攻击成功率不一致，提供实际部署中的压力测试方法。

Comments Accepted in ICML 2026

When Benign Inputs Lead to Severe Harms: Eliciting Unsafe Unintended Behaviors of Computer-Use Agents

当良性输入导致严重危害：引发计算机使用代理的不安全意外行为

Jaylen Jones, Zhehao Zhang, Yuting Ning, Eric Fosler-Lussier, Pierre-Luc St-Charles, Yoshua Bengio, Dawn Song, Yu Su, Huan Sun

机构 * DeepMind, London, UK（深度Mind，伦敦，英国） ； Stanford University, Stanford, CA, USA（斯坦福大学，斯坦福，加利福尼亚州，美国） ； UC Berkeley, Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校，伯克利，加利福尼亚州，美国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出AutoElicit框架，通过迭代扰动良性指令并利用CUA执行反馈，自动引发前沿CUAs（如Claude 4.5 Haiku等）的数百种有害意外行为，并验证其跨模型可迁移性。

Comments ICML 2026, Project Homepage: https://osu-nlp-group.github.io/AutoElicit/

GIFT: LLM-Guided State-Reward Interface for Financial Reinforcement Learning

GIFT: 基于LLM引导的状态-奖励接口用于金融强化学习

Yanyan Wu, Boyi Zhang, Yanlin Liu, Xinyu Fang, Jining Luan, Meiqi Zhang, Jiacheng Liu, Hao Zeng, Dexu Yu, Chang Liu, Hanwen Du, Yongxin Ni, Youhua Li

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GIFT框架，利用大语言模型引导PPO强化学习中的状态增强和奖励塑造，提升金融交易策略的样本外风险调整收益。

Comments 25 pages, 7 figures. Code and data are available at https://github.com/KAG778/GIFT . Equal contribution: Yanyan Wu and Boyi Zhang. Corresponding author: Youhua Li

Mean field games with option to buy information

具有购买信息选项的平均场博弈

Bernardo D'Auria, Markus Fischer

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究连续时间有限时域平均场博弈，其中代表性玩家的目标函数依赖于隐藏状态，玩家可选择付费观察该状态，通过连接最优控制与自由停止模型给出解的表征和显式示例。

Acquiring Human-Like Data-Efficient Mechanics Prediction from Deep Reinforcement Learning

从深度强化学习中获取类人数据高效的力学预测能力

Jingruo Peng, Shuze Zhu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出一种强化学习框架，通过跨相似观测的回合切换，仅用少量观测即可获得泛化到广泛参数范围的力学直觉，并在最速降线、大变形弹性板和量子谐振子问题上验证，通过跨参数贝尔曼一致性解释泛化机制。