AI Agent

Software Delegation Contracts: Measuring Reviewability in AI Coding-Agent Work

软件委托合约：衡量AI编码代理工作中的可审查性

Vincent Schmalbach

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究通过显式委托合约提升AI编码代理工作可审查性，实验发现合约虽不改善任务正确性，但显著提高证据充分性和降低审查歧义。

Comments 11 pages; empirical pilot study with 64 coding-agent runs and 192 blinded reviews

A T-API-Compliant ReAct Agentic Loop for Optical Networks: Generic vs. Domain-Specific Tool Abstractions

一种符合T-API规范的ReAct智能循环用于光网络：通用与领域特定工具抽象

Seyed Morteza Ahmadian, Paolo Monti, Carlos Natalino

机构 * Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出首个符合T-API规范的推理与行动（ReAct）循环，通过领域特定复合工具实现90%的oracle验证正确性，并节省三倍令牌。

Comments 4 pages, 2 figures, accepted for presentation at the 52nd European Conference on Optical Communications (ECOC), 2026

Beyond Parallel Sampling: Diverse Query Initialization for Agentic Search

超越并行采样：面向智能搜索的多样化查询初始化

Sidhaarth Murali, João Coelho, Jingjie Ning, João Magalhães, Bruno Martins, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Instituto Superior Técnico and INESC-ID, University of Lisbon（里斯本大学高等技术学院和INESC-ID） ； NOVA LINCS, NOVA School of Science and Technology（新里斯本大学科学与技术学院NOVA LINCS） 纠错

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

AI总结 针对智能搜索中的广度缩放，提出DivInit方法，通过在第一轮生成多样化查询而非独立采样，缓解查询冗余问题，在多跳问答任务中平均提升5-7个点。

Comments 15 pages, 8 figures; under review at EMNLP 2026

SpecGen: Accelerating Agentic Kernel Optimization with Speculative Generation

SpecGen: 利用推测生成加速智能体内核优化

Jihu Guo, Sitian Lu, Tenghui Ma, Wei Gao, Zhisheng Ye, Xingcheng Zhang, Dahua Lin

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对智能体内核优化中生成延迟长、反馈不足和资源利用率低的问题，提出SpecGen系统，通过推测生成在推理过程中提前产生候选内核，并行验证剖析，动态调整资源，并利用远程KV缓存减少前缀重计算，显著降低端到端时间并提升内核加速比。

SING: Synthetic Intention Graph for Scalable Active Tool Discovery in LLM Agents

SING: 用于LLM代理中可扩展主动工具发现的合成意图图

Qiao Xiao, Haochen Shi, Yisen Gao, Wenbin Hu, Huihao Jing, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Ziheng Zhang, Weiqi Wang, Haoran Li, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 提出SING框架，通过构建意图-工具图并动态检索工具，在长周期任务中提升工具发现准确率，Global Recall@5提高59.8%，下游成功率提高28.9%。

LoopCoder-v2: Only Loop Once for Efficient Test-Time Computation Scaling

LoopCoder-v2: 仅循环一次以实现高效的测试时计算扩展

Jian Yang, Shawn Guo, Wei Zhang, Tianyu Zheng, Yaxin Du, Haau-Sing Li, Jiajun Wu, Yue Song, Yan Xing, Qingsong Cai, Zelong Huang, Chuan Hao, Ran Tao, Xianglong Liu, Wayne Xin Zhao, Mingjie Tang, Weifeng Lv, Ming Zhou, Bryan Dai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research ； Langboat（浪波） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文提出并行循环Transformer（PLT）并研究循环次数选择，发现两循环变体在代码生成等任务上显著提升，而三循环以上性能下降，揭示了增益-成本权衡。

Beyond Domains: Reusing Web Skills via Transferable Interaction Patterns

超越领域：通过可迁移交互模式重用网络技能

Shiqi He, Yue Cui, Feijie Wu, Xinyu Ma, Jiaheng Lu, Yaliang Li, Bolin Ding, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Purdue University（普渡大学） ； McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillMigrator代理，通过学习可迁移交互模式（TIP）匹配布局结构而非元素引用，实现跨站点技能重用，在WebArena和Mind2Web上成功轨迹的LLM动作数减少8-10%。

Model Validation of Agentic AI Systems: A POMDP-Based Framework for Belief-State, Forecast, and Policy Validation

智能体AI系统的模型验证：基于POMDP的信念状态、预测与策略验证框架

Matthew Francis Dixon

机构 * Quiota LLC（Quiota公司） 纠错

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

AI总结 提出基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的智能体AI模型验证框架，将自主决策分解为信息、信念、预测、动作和效用组件独立验证，并通过投资组合管理案例展示其有效性。

Comments 28 pages, 3 figures, 6 tables. Source code available from https://github.com/mfrdixon/agentic-AI-as-POMDP

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 提出WEQA框架，通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型，实现可穿戴健康数据问答，在基准测试中准确率提升24%，专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

EnvRL: Learn from Environment Dynamics in Agentic Reinforcement Learning

EnvRL: 在智能体强化学习中从环境动力学中学习

Zhitong Wang, Songze Li, Hao Peng, Shuzheng Si, Yi Wang, Maosong Sun, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出EnvRL框架，通过状态预测和逆动力学两个辅助目标，将环境动力学学习融入智能体强化学习，在长周期任务中显著提升成功率。

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，实现个性化心脏电生理数字孪生构建，优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

OPD-Evolver: Cultivating Holistic Agent Evolver via On-Policy Distillation

OPD-Evolver：通过在线策略蒸馏培养整体智能体进化器

Guibin Zhang, Xun Xu, Yanwei Yue, Zikun Su, Wangchunshu Zhou, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * LV-NUS Lab（林文实验室） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 提出OPD-Evolver框架，通过快慢双循环和在线策略自蒸馏，使智能体学会选择、使用、编写和维护经验，在多个基准上超越现有方法，并让小模型挑战大模型。

ParkingTransformer: LLM-Enhanced End-to-End Trajectory Planning for Autonomous Parking

ParkingTransformer: 基于大语言模型增强的端到端自主泊车轨迹规划

Hauteng Wu, Xu Li, Dong Kong, Zihang Wang, Xieyuanli Chen, Benwu Wang, Wenkai Zhu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； College of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ParkingTransformer框架，利用多视角感知和大语言模型场景理解能力，结合轨迹查询与隐状态特征，直接输出规划轨迹，无需密集BEV表示，通过3D位置编码、固定窗口流机制和粗到细解码策略提升性能，在CARLA和实车实验中验证有效性。

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

DeSRPA: Decoupled Speech Role-Playing Agent via Inference-Time Intervention

DeSRPA: 通过推理时干预的解耦语音角色扮演智能体

Wenqiu Tang, Zhen Wan, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； National Institute of Informatics（国立情报学研究所） 纠错

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

AI总结 提出DeSRPA框架，通过推理时干预冻结骨干模型，利用双层控制向量机制解耦认知推理与副语言表达，在语音角色扮演中实现个性与情感一致性，超越端到端微调方法。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

DeNovoSWE: Scaling Long-Horizon Environments for Generating Entire Repositories from Scratch

DeNovoSWE：扩展长时域环境以从零生成完整仓库

Jiale Zhao, Guoxin Chen, Fanzhe Meng, Wayne Xin Zhao, Ruihua Song, Ji-Rong Wen, Kai Jia

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

AI总结 提出DeNovoSWE数据集，通过沙盒代理工作流自动构建4818个从文档生成完整仓库的实例，采用分治与批评修复策略及难度感知轨迹过滤，微调Qwen3-30B-A3B将BeyondSWE-Doc2Repo基准得分从5.8%提升至47.2%。

Intermittent Strategic Cooperation of Two Selfish Agents on Graphs

两个自私智能体在图上的间歇性战略合作

Itay Shedlezki, Noa Agmon

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

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

AI总结 研究两个自私智能体在时间与空间约束下的战略合作问题，通过IC2PP模型刻画纯纳什均衡结构，证明均衡存在性并提出多项式时间枚举算法。

Rethinking Groups in Critic-Free RLVR

重新思考无评论强化学习中的分组

Yihong Wu, Liheng Ma, Lingfeng Xiao, Muzhi Li, Xinyu Wang, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 针对无评论强化学习分组策略的数据低效和同步问题，提出负令牌过滤方法，实现单次 rollout 稳定训练，在推理和代理任务上表现相当或更优。

Knowledge Reutilization in Meta-Reinforcement Learning

元强化学习中的知识复用

Yuan Meng, Bo Wang, Juan de los Rios Ruiz, Xiangtong Yao, Zhenshan Bing, Fuchun Sun, Alois Knoll

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种元知识复用框架，通过动力学简化智能体学习任务知识并迁移至异构智能体，利用贝叶斯非参数先验和高层策略生成任务级指导，显著降低跟踪误差并提高样本效率。

Comments 18 pages initial submission

Learn to Quantify Social Interaction with Constraints for Pedestrian Walking

学习量化行人行走中的社交互动约束

Xiaodan Shi

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） 纠错

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

AI总结 提出Learn to Cluster方法，通过概率潜变量生成模型从轨迹观测中无监督学习社交互动模式，并有效集成到行人轨迹预测中，提升预测鲁棒性。

LongWebBench: Evaluating Structural and Functional Webpage Generation in Long-Horizon Settings

LongWebBench: 评估长程设置下的结构和功能性网页生成

Yi Zhao, Zhen Yang, Mengpan Chen, Mingde Xu, Shanghui Gong, Xijun Liu, Jibing Gong, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yanshan University（燕山大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LongWebBench基准，通过结构保真度和功能可执行性评估长网页生成，发现视觉相似性高但多步交互失败。

Comments 49 pages, 38 figures

Transformer-Based Warm-Starting for Feasible and Optimal Terminal Approach to Tumbling Objects with Space Manipulators

基于Transformer的可行且最优末端接近翻滚目标的空间机械臂热启动方法

Yuji Takubo, Maximilian Adang, Mac Schwager, Simone D'Amico

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对空间机械臂末端接近翻滚目标的实时轨迹生成问题，提出基于因果Transformer的热启动方法，通过分解规划并热启动姿态-力矩分配阶段，在300个测试场景中减少28%迭代次数和23%运行时间，同时保持控制成本分布。

Comments 8 pages, 4 figures

Household coping mechanisms under grid failure: Evidence from a high electrification context in Lebanon

电网故障下的家庭应对机制：黎巴嫩高电气化背景下的证据

Majd Olleik, Haytham M. Dbouk, Anne Neumann, Elsa Bou Gebrael, Sebastian Zwickl-Bernhard

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 基于黎巴嫩1000户家庭调查数据，研究家庭在电网故障下通过柴油发电机和光伏电池系统等供给侧应对机制及需求侧适应行为，揭示社会经济地位对应对方案获取和需求满足程度的关键影响。

Comments Submitted to a peer-reviewed journal

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive

MaineCoon: Pursuing A Real-Time Audio-Visual Social World Model

MaineCoon: 追求实时音视频社交世界模型

Lichen Bai, Tianhao Zhang, Shitong Shao, Dingwei Tan, Qiyu Zhong, Zhengpeng Xie, Haopeng Li, Qinghao Huang, Dandan Shen, Tengjiao Ji, Wei Wang, Peicheng Wu, Yuxuan Zhao, Xiangyu Zhu, Welly Luo, Shurui Yang, Zeke Xie

机构 * Catnip AI Team（Catnip AI团队） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出MaineCoon，首个22B参数的实时音视频自回归模型，支持单GPU上高达47.5 FPS的流式生成和亚秒级交互，专为社交互动应用优化，引入自重采样、跨模态对齐、领域偏好优化和强化在线策略蒸馏等技术。

Comments 32 pages, 13 figures, 3 tables

Instability Caused by Integration of IBRs under Strong Grid Connections -- A Practical Case Study on Large-scale Energy Storage Systems

强电网连接下IBR集成引起的失稳——大规模储能系统的实际案例研究

Qiang Fu, Siqi Bu, Zijun Bin, Peng Li, Tong Wang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文通过大规模储能系统案例，揭示强电网连接下逆变器基资源（IBR）因PCS间动态交互叠加导致振荡失稳，强调功能控制设计与规模规划的重要性。

Comments This paper has been accepted for publication in IEEE TRANS POWER SYSTEMS, 2026. The final version of record will be available via IEEE Xplore

RICH-SLAM: Radar SLAM with Incremental and Continuous Hilbert Mapping

RICH-SLAM：基于增量连续希尔伯特映射的雷达SLAM

Bingbing Zhang, Huan Yin, Yang Xu, Shuo Liu, Shaojie Shen, Fumin Zhang, Wen Xu

机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing, Zhejiang University（浙江大学海洋传感国家重点实验室） ； Interdisciplinary Student Training Platform for Marine areas, Zhejiang University（浙江大学海洋交叉学科学生培养平台） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子与计算机工程系） ； School of AI and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院） ； Institute of Deep-Sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深海科学与工程研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出RICH-SLAM框架，采用Rao-Blackwellized粒子滤波后端和增量希尔伯特空间降秩高斯过程映射，从稀疏雷达测量中构建连续占用地图，并支持不确定性感知规划。

Comments 12 figures

PepsiCo Deploys AI-Driven Pricing and Promotion Optimization at Scale

百事公司大规模部署AI驱动的定价与促销优化

Aleix Llenas, Eduardo Salazar-Treviño, Francisco Leskovar, Francesc Pons-Llopis, Federico Todeschini, Deepika Gowda, David Bofill, Laxmi Anish, Michael Cleavinger

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文介绍百事公司部署的PromoAI和PricingAI两个大规模优化系统，分别通过混合整数线性规划和非线性规划，结合机器学习与贝叶斯模型，实现促销日历和基础定价的自动优化，提升收入管理效率。

Comments 40 pages, 1 figure

Journal ref INFORMS Journal on Applied Analytics (2026)

Two-Echelon Delivery Vehicle Sharing and Repositioning in Hyperconnected Urban Logistic Networks

超连接城市物流网络中的两梯队配送车辆共享与重新定位

Xiaoyue Liu, Benoit Montreuil

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对可持续高效城市配送需求，提出超连接物流系统中两梯队车辆共享与重新定位问题，利用物理互联网三层枢纽网络，通过整数规划与分解启发式方法，实现车辆共享与动态重定位，降低排放与成本。