AI Agent

Pepti-Agent: An AI Agent for Peptide Design and Optimization

Pepti-Agent: 一种用于肽设计与优化的人工智能代理

Houxu Chen, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Biomedical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（生物医学工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） 纠错

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

AI总结 提出Pepti-Agent，一种基于模型上下文协议（MCP）的闭环肽设计框架，通过可独立检查的生成、预测和突变工具，结合大语言模型控制器和实时属性预测，实现多目标优化与可复现基准测试。

EChO-Agent: Evidence Chain Orchestration Agent for Audio Reasoning

EChO-Agent: 用于音频推理的证据链编排智能体

Siyuan Zhang, Jian Zong, Junyu Wang, Peiyuan Jiang, Jiahao Yan, Jingyu Zhang, Tianrui Wang, Xiaobao Wang, Longbiao Wang, Jianwu Dang

机构 * School of Artificial Intelligence, Tianjin University（天津大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出EChO-Agent模块化框架，将复杂音频问答转化为规划、工具执行、证据整合和答案验证流程，在MMAR基准上提升准确率和评分。

Comments 5 pages, 2 figures. Accepted by Interspeech 2026

Protein Design with Agent Rosetta: A Case Study for Specialized Scientific Agents

基于Agent Rosetta的蛋白质设计：面向专业科学智能体的案例研究

Jacopo Teneggi, S. M. Bargeen A. Turzo, Tanya Marwah, Alberto Bietti, P. Douglas Renfrew, Vikram Khipple Mulligan, Siavash Golkar

机构 * Polymathic AI（多学科人工智能实验室） ； Center for Computational Biology, Flatiron Institute（计算生物学中心，Flatiron研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute（计算数学中心，Flatiron研究所） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent Rosetta，将大语言模型与Rosetta软件环境结合，通过迭代优化实现用户定义的蛋白质设计目标，在规范氨基酸设计上匹配专家，在非规范残基设计上超越现有ML方法。

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据

Reef Menaged, Gili Lior, Shauli Ravfogel, Roee Aharoni, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG：面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)（全球轮胎智能与解决方案（GTIS）） ； The Goodyear Tire & Rubber Company（固特异轮胎与橡胶公司） 纠错

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

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架，通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成，支持领域特定技术文献推理。

Assistance to Autonomy: A Systematic Literature Review of Agentic AI across the Software Development Life Cycle

辅助自主性：面向软件开发生命周期的代理AI系统文献综述

Spyridon Alvanakis Apostolou, Jan Bosch, Helena Holmström Olsson

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

AI总结 本文通过系统性文献综述，探讨了代理AI在软件开发生命周期中的应用现状，揭示了输出可验证性是推动代理AI应用的核心因素，并提出了基于Planner-Executor-Reviewer角色的专业架构模式。

Comments 17 pages

Green SARC: Predictive Cost and Carbon Governance for Agentic AI Systems

Green SARC：面向代理型AI系统的预测性成本与碳治理

Gaston Besanson

机构 * Universidad Torcuato Di Tella（托库托迪泰拉大学） 纠错

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

AI总结 提出Green SARC框架，通过架构级治理在代理循环中强制执行成本与碳预算，理论贡献包括预测性执行点，实验证明门控机制实现0%超支，端到端节省47-55%。

Comments 19 figures. Code: https://github.com/besanson/Greensarc -- Software DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20692196

Nemotron 3 Ultra: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning

Nemotron 3 Ultra: 开放、高效的混合专家Mamba-Transformer模型用于智能体推理

NVIDIA, :, Aaron Blakeman, Aaron Thomas, Aastha Jhunjhunwala, Abhibha Gupta, Abhinav Khattar, Adam Rajfer, Adi Renduchintala, Adil Asif, Aditya Vavre, Adriana Flores Miranda, Ahmad Bilal, Aileen Zaman, Ajay Hotchandani, Akanksha Shukla, Akhiad Bercovich, Aleksander Ficek, Alex Gronskiy, Alex Kondratenko, Alex Steiner, Alex Ye, Alexander Bukharin, Alexandre Milesi, Ali Taghibakhshi, Alice Gatti, Alisa Liu, Alok Kumar, Amar Phanishayee, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Amir Klein, Amit Zuker, Amnon Geifman, Anahita Bhiwandiwalla, Ananth Subramaniam, Andrea Santilli, Andrew Fulks, Andrew McHarg, Andrew Tao, Andrii Skliar, Anjulie Agrusa, Ankur Srivastava, Ankur Verma, Anna Shors, Anna Warno, Antoni-Joan Solergibert I Llaquet, Arham Mehta, Arkadiusz Nowaczynski, Arti Jain, Ashwath Aithal, Ashwin Poojary, Asif Ahamed, Asit Mishra, Asma Kuriparambil Thekkumpate, Atefeh Sohrabizadeh, Avinash Kaur, Avinash Vem, Ayush Dattagupta, Barath Subramaniam Anandan, Bardiya Sadeghi, Ben Lanir, Benedikt Schifferer, Besmira Nushi, Bilal Kartal, Bill Thiede, Bita Darvish Rouhani, Bo Deng, Bob Schatz, Boris Ginsburg, Boxin Wang, Brad Nemire, Brandon Norick, Brian Dang, Brian Westphal, Brian Yu, Brucek Khailany, Bryan Catanzaro, Carlo del Mundo, Caryln Aarish, Chankyu Lee, Chantal Hwang, Charbel Sakr, Charles Wang, Charlie Truong, Chen Cui, Cheng Cheng, Cheng-Ping Hsieh, Chenghao Zhang, Chenhui Deng, Chintan Patel, Chris Alexiuk, Christian Cosgrove, Christian Munley, Christine Harvey, Christopher Parisien, Chunyang Shen, Coco Li, Collin Neale, Cynthia Gao, Cyril Meurillon, Dan Gil, Dan Su, Dan Zhao, Dane Corneil, Daniel Afrimi, Daniel Egert, Daniel Korzekwa, Daniel Lo, Daniel Machlab, Daniel Serebrenik, Daniil Sorokin, Daria Gitman, Daria Levy, Darko Stosic, David Mosallanezhad, David Yu, Davit Karamyan, Deena Donia, Deep Debroy, Deepak Narayanan, Devin O'Kelly, Dheeraj Peri, Dhruv Nathawani, Di, Wu, Dima Rekesh, Divyanshu Kakwani, Donald Plummer, Dong Anh, Dongfeng Yu, Dongfu Jiang, Donnie Kim, Dorrin Poorkay, Duncan Riach, Dusan Stosic, Dustin VanStee, Eavan Meng, Edgar Minasyan, Edward Lin, Eileen Margaret Peters Long, Elad Sarafin, Elad Segal, Elena Lantz, Ellie Evans, Elliott Ning, Eric Chung, Eric Harper, Eric Pham-Hung, Eric Tramel, Eric Yang, Erick Galinkin, Erik Pounds, Erika Goncalves Goncalves, Evan Briones, Evan Wu, Evelina Bakhturina, Evgeny Tsykunov, Ewa Dobrowolska, Faisal Ladhak, Farzan Memarian, Fay Wang, Fei Jia, Felipe Soares, Felipe Vieira Frujeri, Feng Chen, Fengguang Lin, Ferenc Galko, Frank Sun, Frankie Siino, Frida Hou, Gal Hubara Agam, Gal Kaplun, Gantavya Bhatt, Gargi Prasad, Garvit Kulshreshtha, George Armstrong, Gerald Shen, Giulio Borghesi, Gordana Neskovic, Gorkem Batmaz, Grace Lam, Greg Mason, Greg Pauloski, Grigor Nalbandyan, Grzegorz Chlebus, Grzegorz Karch, Guan-Ting Liu, Guoming Zhang, Guyue Huang, Haggai Maron, Haifeng Qian, Haim Elisha, Haoxing Ren, Haran Kumar Shiv Kumar, Haribhau Hud, Harris Nover, Harrison Saturley Hall, Hayate Iso, Helen Ngo, Herbert Hum, Herman Sahota, Hexin Wang, Himanshu Soni, Hovhannes Tamoyan, Hua Li, Huanhuan Chen, Hui Li, Hui Wang, Huy Nguyen, Ian Chiles, Ido Galil, Ido Shahaf, Igor Gitman, Igor Shovkun, Ilya Loshchilov, Ingo Guehring, Itamar Schen, Itay Levy, Itay Neeman, Ivan Moshkov, Izik Golan, Izzy Putterman, Jaemin Choi, Jakub Slowikowski, Jan Kautz, Jane Polak Scowcroft, Jared Casper, Jatin Mitra, Jeffrey Glick, Jenny Chen, Jesse Oliver, Jiacheng Xu, Jiafan Zhu, Jialin Song, Jian Zhang, Jiantao Jiao, Jiaqi Zeng, Jie Lou, Jim King, Jimmy Zhang, Jingquan Wang, Jinhang Choi, Jinju Chu, Joey Conway, Joey Guman, Johan Jatko, Johannes Rausch, John Kamalu, John Roberts, Johnny Greco, Johnny Mensel, Jonah Alben, Jonas Yang, Jonathan Cohen, Jonathan Raiman, Joseph Jennings, Joshua Mabry, Joshua Pierce, Joyjit Daw, Julien Veron Vialard, Junkeun Yi, Jupinder Parmar, Kajal Jain, Kan Zhu, Kari Briski, Katherine Cheung, Katherine Luna, Keith Willowhawk, Keith Wyss, Keshav Santhanam, Kevin Shih, Kezhi Kong, Khanh Nguyen, Khushi Bhardwaj, Kirthi Shankar Sivamani, Konstantinos Krommydas, Krishna C. Puvvada, Krzysztof Pawelec, Kumar Anik, Kyle Keprios, Kylie Day, Lawrence McAfee, Leo Du, Leon Derczynski, Li Ding, Linda Liu, Lingjie Wu, Lior Kadoch, Lizzie Wei, Luis Vega, Luke Robison, Lun Su, Maarten Van Segbroeck, Maciej Jakub Mikulski, Maer Rodrigues de Melo, Magda Sypula, Mahan Fathi, Makesh Narsimhan Sreedhar, Makesh Tarun Chandran, Manoj Kilaru, Maor Ashkenazi, Marc Cuevas, Marc Romeijn, Marcin Chochowski, Mark Cai, Mark Mozolewski, Markus Kliegl, Marta Stepniewska-Dziubinska, Martyna Patelka, Mattei Machczynski, Matvei Novikov, Mauricio Ferrato, Maximilian Golub, Mehrzad Samadi, Melissa Corpuz, Mengru Wang, Mengxi Wu, Meredith Price, Meriem Boubdir, Micah Schaffer, Michael Andersch, Michael Boone, Michael Gschwind, Michael Lightstone, Michael Loh, Michal Bien, Michal Zawalski, Michelle Gill, Miguel Martinez, Mikail Khona, Mike Chrzanowski, Mike Houston, Mingyuan Ma, Minseok Lee, Mohamed Fawzy, Mohammad Dabbah, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Nabin Mulepati, Najeeb Nabwani, Namit Dhameja, Narimane Hennouni, Natalie Hereth, Nathaniel Pinckney, Nave Algarici, Nave Assaf, Netanel Haber, Nicholas Knight, Nick Reamaroon, Nickson Quak, Nidhi Bhatia, Nikhil Desai, Nikolai Ludwig, Nima Tajbakhsh, Ning Xu, Nir Ailon, Nirmal Juluru, Nitin Nitin, Ofri Masad, Oleg Rybakov, Oleksii Hrinchuk, Oleksii Kuchaiev, Olivia Viessmann, Olivier Delalleau, Oluwatobi Olabiyi, Omer Ullman Argov, Omri Puny, Oren Tropp, Pablo Ribalta, Pallab Bhattacharya, Panos Lampropoulos, Parth Mannan, Pasha Shamis, Patrick Legresley, Paul Gibbons, Pavlo Molchanov, Pawel Morkisz, Peter Dykas, Peter Jin, Pierre-Yves Aquilanti, Pinky Xu, Piotr Januszewski, Piotr Laskiewicz, Pooya Jannaty, Prakash Gurumurthy, Pranav Prashant Thombre, Prasoon Varshney, Pritam Gundecha, Przemek Tredak, Puhui Meng, Qiyu Wan, Rabeeh Karimi Mahabadi, Rachel Oberman, Rachit Garg, Radha Sri-Tharan, Rahul Kandu, Rakshit Sanadhya, Ran El-Yaniv, Ran Zilberstein, Rasoul Shafipour, Ray Macalisang, Rayen Tian, Reka Kovacs, Renjie Pi, Rick Izzo, Rima Shahbazyan, Rishabh Garg, Rishi Puri, Rita Fernandes Neves, Ritchie Zhao, Ritika Borkar, Ritu Gala, Riyad Islam, Robert Clark, Robert Hesse, Robert Kirby, Roger Waleffe, Rohit Watve, Roi Koren, Ron Banner, Ruoxi Zhang, Russell J. Hewett, Ryan Prenger, Ryan Stewart, Ryota Egashira, Sadegh Mahdavi, Saee Paliwal, Sagar Singh, Sahil Modi, Salika Dave, Samantha Shinagawa, Samuel Kriman, Sandip Bhaskar, Sangkug Lym, Sanjay Kariyappa, Sanjeev Satheesh, Saran Vikas Murari, Satish Pasumarthi, Saurabh Mishra, Saurav Muralidharan, Scott Hara, Sean Narentharen, Selvaraj Anandaraj, Seonjin Na, Seonmeyong Bak, Seonmyeong Bak, Sepehr Sameni, Seph Mard, Serge Panev, Seth Henneman, Seth Poulos, Shahar Mor, Shantanu Acharya, Shaona Ghosh, Sharath Turuvekere Sreenivas, Sharon Mendelson, Shaun Kotek, Shawn Wang, Shay Aharon, Shaya Gharghabi, Sheng-Chieh Lin, Shi Chen, Shiqing Fan, Shirish Baskaran, Shreya Gopa, Shrimai Prabhumoye, Shubham Pachori, Shubham Toshniwal, Shuoyang Ding, Shwetha Krishnamurthy, Siddharth Singh, Simeng Sun, Sirshak Das, Sivakumar Arayandi Thottakara, Smita Ithape, Somshubra Majumdar, Soumye Singhal, Sri Harsha Singudasu, Sridhar Bhuvanapalli, Srimukh Veccham, Stas Sergienko, Stefania Alborghetti, Stephen Ge, Su Rong, Sugam Dipak Devare, Sukrit Rao, Sumeet Kumar Barua, Sungsoo Ha, Sunny Gai, Suriya Gunasekar, Suseella Panguluri, Suyog Gupta, Sviataslau Hinzburh, Sweta Priyadarshi, Syeda Nahida Akter, Talor Abramovich, Tan Bui, Tanay Varshney, Tatevik Ter-Hovhannisyan, Teodor-Dumitru Ene, Terry Kong, Thanh Do, Tianhe Zhang, Tiffany Moore, Tijmen Blankevoort, Tim Moon, Tiyasa Mitra, Tom Balough, Tomasz Grzegorzek, Tomasz Hliwiak, Tomer Asida, Tomer Bar Natan, Tomer Keren, Tomer Ronen, Tony Salim, Tony Wang, Traian Rebedea, Tugrul Konuk, Twinkle Vashishth, Udi Karpas, Ushnish De, Vahid Noorozi, Venkat Srinivasan, Venmugil Elango, Vibhor Agrawal, Victor Cui, Vijay Korthikanti, Vikas Mehta, Vinay Rao, Virginia Wu, Vitaly Kurin, Vitaly Lavrukhin, Vladimir Anisimov, Vu Pham, Wanli Jiang, Wasi Uddin Ahmad, Wataru Ishihara, Wei Du, Wei Ping, Weiheng Chai, Wenliang Dai, Wesley Helmholz, Will Jennings, Will Zhu, Wojciech Prazuch, Xiaowei Ren, Xiwen Yu, Yan Breek, Yang Chen, Yang Yu, Yangyi Chen, Yaniv Galron, Yashaswi Karnati, Yejin Choi, Yev Meyer, Yi-Fu Wu, Yian Zhang, Ying Lin, Yonatan Geifman, Yonggan Fu, Youngeun Kwon, Yu Yao, Yugi Guvvla, Yuki Huang, Yunsheng Liu, Zach Moshe, Zachary Newell, Zhilin Wang, Zhiyu Li, Zhongbo Zhu, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Zijie Yan, Zsolt-Alon Wertheimer

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出550B总参数量、55B激活参数的混合专家Mamba-Attention语言模型Nemotron 3 Ultra，通过20T tokens预训练、1M上下文扩展及后训练，在推理吞吐量提升约6倍的同时保持与顶尖模型相当的精度。

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

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

AI总结 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

AgenticRec: A Recommendation-Oriented Agentic Framework with Progressive Tool-Integrated Reasoning Optimization

AgenticRec：面向推荐的智能体框架与渐进式工具集成推理优化

Tianyi Li, Zixuan Wang, Guidong Lei, Xiaodong Li, Hui Li

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 提出AgenticRec框架，将推荐建模为工具集成推理过程，并设计两阶段训练范式，通过隐式反馈激活和渐进偏好细化提升推荐准确性。

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。

StagePilot: Stage-Level Planning for Long-Horizon Dialogue Simulation in Cybergrooming

StagePilot: 网络诱骗中长程对话模拟的阶段级规划

Heajun An, Qi Zhang, Minqian Liu, Xinyi Zhang, Sang Won Lee, Lifu Huang, Pamela J. Wisniewski, Jin-Hee Cho

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出StagePilot框架，通过分离阶段级规划与响应生成，结合强化学习学习阶段策略，实现网络诱骗对话的结构化、连贯模拟，相比基线减少对话停滞，IQL+AWAC变体最终阶段到达率提升43%。

Comments Accepted at the 27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2026)

S1-DeepResearch: Beyond Search, Toward Real-World Long-Horizon Research Agents

S1-DeepResearch：超越搜索，迈向真实世界的长周期研究智能体

Yao Dong, Xinglin Xiao, Liwei Dong, Xinlong Jin, Zhengbo Li, Heng Zhang, Duyun Wang, Nan Xu

机构 * XScience Lab（XScience实验室） ； Wenge AI（问格人工智能） 纠错

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

AI总结 提出统一轨迹构建范式，结合封闭式问答与开放式探索，通过图基任务构建、智能体轨迹生成和多维验证，合成高质量长链推理轨迹，训练出在20个基准上达到开源最优的32B模型。

MIRAGE: Auditing Anti-Muslim Bias in Frontier LLMs Across Reasoning, Agentic, and Time-Coupled Conditions

MIRAGE: 审计前沿大语言模型在推理、智能体与时间耦合条件下的反穆斯林偏见

Noor Islam S. Mohammad, Tamim Sheikh

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE基准，包含1200个提示，覆盖直接完成、思维链推理和模拟智能体决策三种部署场景，发现思维链放大偏见、智能体决策存在不对称性、偏见与检索新闻时间耦合，现有缓解措施效果有限。

HOLO-MPPI: Multi-Scenario Motion Planning via Hierarchical Policy Optimization

HOLO-MPPI：通过分层策略优化的多场景运动规划

Youngjae Min, Jovin D'sa, Faizan M. Tariq, David Isele, Navid Azizan, Sangjae Bae

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Honda Research Institute, USA（本田研究所（美国）） 纠错

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

AI总结 提出HOLO-MPPI框架，结合离线高层策略学习与在线低层随机最优控制，实现多场景运动规划，无需针对每个场景重新调整参数，在自动驾驶中优于MPPI和端到端RL基线。

PO-PDDL: Learning Symbolic POMDPs from Visual Demonstrations for Robot Planning Under Uncertainty

PO-PDDL: 从视觉演示中学习符号化POMDP以实现不确定性下的机器人规划

Wenjing Tang, Xuanjin Jin, Yuan Liu, Renming Huang, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出PO-PDDL符号化POMDP框架，通过从机器人执行视频中重建潜在状态轨迹、识别部分可观测性并学习随机转移与观测模型，实现不确定性下的鲁棒任务规划。

DiRecT: Safe Diffusion-Based Planning via Receding-Horizon Denoising

DiRecT：基于滚动去噪的安全扩散规划

Paolo Giaretta, Zeyang Li, Navid Azizan

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出DiRecT算法，通过随机最优控制仅在最终干净轨迹上施加约束，避免中间去噪步骤过度约束，实现安全扩散规划，提升安全性和任务性能。

Towards Verifiable Agentic Data Science: Solving Irregular TSQA Via Tool-Grounded Reasoning

迈向可验证的自主数据科学：通过基于工具的推理解决不规则时间序列问答

Sanhorn Chen, Xiaoyang Chen, Boyu Liu, Roy Zhao

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对现实世界时间序列数据的不规则性，提出IRTS-ToolBench基准（1700个问题，10种任务类型，13个领域），通过标准化输入和可复现评估协议，研究LLM和AI代理在不规则条件下的表现。

Comments 15 pages

A Security Analysis of Long-Horizon Agentic AI Systems: Threats, Evaluation, and Framework Development

长周期自主AI系统的安全分析：威胁、评估与框架开发

Ahmed Mohammed Almalki, Mehedi Masud

机构 * Department of Computer Science, College of Computers and Information Technology, Taif University, KSA (Summer 2026)（计算机科学系，计算机与信息科技学院，泰夫大学，沙特阿拉伯（2026年夏季）） 纠错

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

AI总结 本文系统分析长周期自主AI系统的安全挑战，提出威胁分类和攻击传播分析框架，以支持该领域未来研究。

Convex-Neural RRT*: Fast and Reliable Learning-Guided Sampling for High-Quality Robot Path Planning

Convex-Neural RRT*: 快速可靠的基于学习引导的高质量机器人路径规划采样

Hichem Cheriet, Badra Khellat Kihel, Samira Chouraqui, Bara J. Emran

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

AI总结 提出Convex-Neural RRT*算法，通过神经网络预测高质量路径附近的凸候选区域来引导采样，在多种环境中相比神经引导变体减少30-75%计算时间，路径长度平均减少约5%，成功率超99%。

Open-SWE-Traces: Advancing Dual-Mode Multilingual Distillation for Software Engineering Agents

Open-SWE-Traces：推进软件工程智能体的双模式多语言蒸馏

Wasi Uddin Ahmad, Nikolai Ludwig, Somshubra Majumdar, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 为解决软件工程智能体训练数据稀缺问题，构建包含20万条轨迹、覆盖9种编程语言的数据集，采用混合推理合成方法，微调Qwen3-30B-A3B系列模型，在SWE-bench基准上取得领先性能。

Comments Work in progress

HATS: A Human-Agent Teleoperation System for Multi-Arm Data Collection

HATS：用于多臂数据收集的人-智能体遥操作系统

Zesen Lin, Jian-Jian Jiang, Haoming Cen, Xiao-Ming Wu, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出HATS系统，由单操作员借助MLLM智能体控制两主臂和两辅助臂，实现高效多臂数据收集，性能媲美双人专家团队。

SemGeoNav:A Safety-Guided Visual Navigation Approach with Semantic Reasoning and Geometric Planning

SemGeoNav：一种结合语义推理与几何规划的安全引导视觉导航方法

Yu Liu, Zongyang Chen, Yan Guo, Chao Liu, Xianfei Pan

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SemGeoNav分层视觉导航框架，融合端到端模型的高层语义推理与几何方法的可靠局部规划，实现鲁棒图像导航并显著提升避障能力，在真实机器人上优于ViNT和NoMaD。

Comments The paper has been accepted by ICGNC 2026

GraphWorld: Long-Horizon Planning with World Models for End-to-End Autonomous Driving

GraphWorld: 基于世界模型的长时域规划实现端到端自动驾驶

Ziying Song, Caiyan Jia, Lin Liu, Lei Yang, Shengkai Zhang, Feiyang Jia, Fengda Zhao, Peiliang Wu, Shaoqing Xu, Chen Lv, Yadan Luo

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院，交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GraphWorld框架，通过潜在世界建模增强长时域规划，利用自车中心交互图建模邻车关系，并基于世界状态条件规划实现安全轨迹生成，显著降低碰撞率。

Comments 16 pages, 5 figures

Understanding and Modeling Perceived Cognitive and Physical Strain Dynamics for Planning-Oriented Human-Robot Collaboration in Prefabricated Construction

理解与建模感知的认知和体力应变动态：面向预制建筑中规划导向的人机协作

Yifan Wang, Bo Xiao, Shane T. Mueller

机构 * Department of Civil, Environmental, and Geospatial Engineering, Michigan Technological University（土木、环境与地理空间工程系，密歇根技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过受控重复工作-休息实验，建立基于经验数据的线性混合效应模型描述认知应变积累和非线性恢复，为预制建筑中人机协作的规划提供依据。

Comments 53 pages, 15 figures

Exact, Efficient, and Safe Occlusion-Aware Planning Using AH-Polyhedrons

使用AH-多面体的精确、高效且安全的遮挡感知规划

Long Kiu Chung, David Isele, Toktam Mohammadnejad, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Shreyas Kousik, Jovin D'sa

机构 * Honda Research Institute (HRI)（本田研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出APRO框架，利用博弈论主动感知和AH-多面体可达性分析，通过线性规划实现精确安全验证，解决自动驾驶代客泊车中的遮挡问题，达到100%安全率且实时。

Comments 8 pages, 3 figures

Visual Generation in the New Era: An Evolution from Atomic Mapping to Agentic World Modeling

新时代的视觉生成：从原子映射到智能世界建模的演进

Keming Wu, Zuhao Yang, Kaichen Zhang, Shizun Wang, Haowei Zhu, Sicong Leng, Zhongyu Yang, Qijie Wang, Sudong Wang, Ziting Wang, Zili Wang, Hui Zhang, Haonan Wang, Hang Zhou, Yifan Pu, Xingxuan Li, Fangneng Zhan, Bo Li, Lidong Bing, Yuxin Song, Ziwei Liu, Wenhu Chen, Jingdong Wang, Xinchao Wang, Xiaojuan Qi, Shijian Lu, Bin Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； StepFun ； MiroMind ； Baidu（百度） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出五级分类法（原子生成、条件生成、上下文生成、智能生成、世界建模生成），分析流匹配、统一理解与生成模型等关键技术，并指出现有评估高估感知质量而忽视结构、时序和因果缺陷。

Comments Project Page: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/Evolving-Visual-Generation

LoRaWAN Gateway Placement for Network Planning Using Ray Tracing-Based Channel Models

基于射线追踪信道模型的LoRaWAN网关部署网络规划

Cláudio Modesto, Lucas Mozart, Glauco Gonçalves, Cleverson Nahum, Bruno Castro, Aldebaro Klautau

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究不同信道模型对LoRaWAN网关部署的影响，提出结合射线追踪与离散事件仿真的优化框架，发现模型选择显著影响部署方案，存在计算成本与现实保真度的权衡。

Comments This paper has been accepted at IEEE Open Journal of the Communications Society (DOI: https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2026.3704345)

Multi-Robot Motion Planning from Vision and Language using Heat-Inspired Diffusion

基于热启发的扩散模型实现从视觉和语言的多机器人运动规划

Jebeom Chae, Junwoo Chang, Seungho Yeom, Yujin Kim, Jongeun Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Yonsei University（燕山大学机械工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出LHD框架，结合CLIP语义先验与碰撞避免扩散核，实现语言条件化的多机器人无碰撞轨迹规划，在成功率上优于先前方法并降低延迟。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7118-7125, June 2026

Planning with Unified Multimodal Models

统一多模态模型规划

Yihao Sun, Zhilong Zhang, Yang Yu, Pierre-Luc Bacon

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Uni-Plan框架，利用统一多模态模型同时作为策略、动态模型和价值函数，通过自判别过滤避免动态预测幻觉，在具身决策任务中优于VLM方法，无需专家演示且数据可扩展。

Comments 29 pages, 11 figures