AI Agent

Agentic Symbolic Search: Characterizing PDEs Beyond Hand-crafted Expressions, Meshes, and Neural Networks

智能符号搜索：超越手工表达式、网格和神经网络的PDE特征化

Zongmin Yu, Liu Yang

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

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

AI总结 提出ASYS框架，通过智能体将PDE理论转化为可微分符号程序，结合进化搜索和梯度优化自动发现解析形式或近似，在多个问题中生成可解释表示。

Efficient and Sound Probabilistic Verification for AI Agents

高效且可靠的AI智能体概率验证

Alaia Solko-Breslin, Pramod Kaushik Mudrakarta, Mihai Christodorescu, Somesh Jha, Krishnamurthy Dj Dvijotham

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google（谷歌） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出基于分布鲁棒优化的框架，为AI智能体在复杂数字环境中的概率策略违规提供可靠上界，无需独立性假设，在终端和工具调用智能体基准上优于现有方法。

Beyond Global Replanning: Hierarchical Recovery for Cross-Device Agent Systems

超越全局重规划：跨设备智能体系统的分层恢复

Shu Yao, Yuhua Luo, Qian Long, Jingru Fan, Zhuoyuan Yu, Yuheng Wang, Lin Wu, Yufan Dang, Huatao Li, Chen Qian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出分层重规划框架H-RePlan，通过统一API-CLI-GUI执行和跨层失败抽象，区分设备本地策略恢复与全局重规划，在HeraBench基准上显著提升跨设备任务完成率和指令遵循度。

LeWRON: Agentic Analysis of Electroweak Phase Transitions

LeWRON：电弱相变的智能体分析

Isaac R. Wang

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出LeWRON框架，通过智能体编排从拉格朗日量到引力波谱的完整电弱相变分析流程，支持复现和探索模式，并开源代码。

LedgerAgent: Structured State for Policy-Adherent Tool-Calling Agents

LedgerAgent: 策略遵从工具调用代理的结构化状态

Md Nayem Uddin, Amir Saeidi, Eduardo Blanco, Chitta Baral

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 针对客服领域策略遵从工具调用代理，提出LedgerAgent方法，通过独立账本维护任务状态并渲染到提示中，在执行工具调用前检查状态依赖策略约束，提升多轮一致性。

Comments Work in Progress

Uncertainty Decomposition for Clarification Seeking in LLM Agents

LLM代理中寻求澄清的不确定性分解

Gregory Matsnev

机构 * AI Talent Hub, ITMO University（AI Talent Hub, ITMO大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于提示的不确定性分解方法，将行动置信度与请求不确定性分离，使代理能在任务规范模糊时主动寻求澄清，在五个LLM骨干上平均澄清F1提升36%-73%。

Comments 26 pages, 8 figures. Source code: https://github.com/PE51K/udcs-in-llm-agents

PACMS: Submodular Context Selection as a Pluggable Engine for LLM Agents

PACMS: 作为LLM代理可插拔引擎的子模上下文选择

Manu Ghulyani, Arunabh Singh, Karan Bharadwaj, Ankit Nath, Suranjan Goswami

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 提出PACMS，一种基于子模函数最大化的上下文选择方法，在提示组装时按相关性从会话、记忆和工具输出中挑选内容，替代截断机制，提升长对话中的信息保持能力。

LLM-Mediated Human-AI Interaction in Search and Rescue: Impact of Expertise on Attentional Allocation

LLM介导的人机交互在搜索与救援中的应用：专业知识对注意力分配的影响

Elahe Oveisi, Hemanth Manjunatha

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过模拟搜索救援任务，比较有无大语言模型（LLM）指导的条件，结合眼动追踪和行为分析，发现LLM提升任务效率但未增加总救援人数，并揭示了注意力-指导权衡，其中专业知识调节了用户对AI的依赖模式。

HEACalculator: An Open-Source Python Tool for Thermodynamic Property Calculation and Solid Solution Prediction in High-Entropy Alloys

HEACalculator：用于高熵合金热力学性质计算和固溶体预测的开源Python工具

Doğuhan Sarıtürk, Yunus Eren Kalay, Raymundo Arróyave

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 本文介绍HEACalculator，一个开源Python包，可计算16种常用热力学和结构描述符，并评估8种固溶体形成规则，支持CLI、GUI和API三种使用模式。

Comments 7 pages, 1 figure

AI Economist Agent: An Agentic Framework for Model-Grounded Economic Analysis with RAG, Knowledge Graphs, and Large Language Models

AI经济学家代理：一种基于模型的经济分析代理框架，结合RAG、知识图谱和大语言模型

Masahiro Kato

机构 * Mizuho-DL Financial Technology, Co., Ltd.（Mizuho-DL金融科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种基于RAG的AI经济学家代理框架，利用知识图谱和大语言模型进行经济情景分析，通过代理规划、检索证据、选择模型并生成报告，提高经济叙事的连贯性和可追溯性。

Beyond Static Endpoints: Tool Programs as an Interface for Flexible Agentic Web Services

超越静态端点：工具程序作为灵活智能体网络服务的接口

Mugeng Liu, Shuoqi Li, Yixuan Zhang, Yun Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China ； School of Software \& Microelectronics, Peking University, Beijing, China ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出ToolPro，将工具意图表示为可执行程序，通过约束引导构建、效应感知重放和策略决策，在MCP服务上实现最高53.4%的延迟降低和96.1%的流量减少。

Comments Accepted by ICML 2026

Deontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems

面向自主AI系统运行时治理的道义策略

Anupam Joshi, Tim Finin, Karuna Pande Joshi, Lalana Kagal

机构 * CSEE Department UMBC Baltimore, MD, USA ； Center for AI UMBC Baltimore, MD, USA ； Information Systems Department UMBC Baltimore, MD, USA ； CSAIL MIT Cambridge, MA, USA 纠错

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

AI总结 针对大语言模型驱动的自主AI系统在安全、隐私和合规方面的治理挑战，提出AgenticRei框架，利用基于Rei的道义策略语言（OWL表示）在运行时通过逻辑引擎强制执行义务、豁免、冲突解决等治理约束，并兼容A2AS等标准。

Comments 10 pages, 1 figure. To be published in the 2026 IEEE Symposium on Agentic Services which is part of the IEEE Conference on Web Services

ENPIRE: Agentic Robot Policy Self-Improvement in the Real World

ENPIRE: 现实世界中智能体机器人策略的自我改进

Wenli Xiao, Jia Xie, Tonghe Zhang, Haotian Lin, Letian "Max" Fu, Haoru Xue, Jalen Lu, Yi Yang, Cunxi Dai, Zi Wang, Jimmy Wu, Guanzhi Wang, S. Shankar Sastry, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan, Yuke Zhu, Guanya Shi

机构 * NVIDIA（英伟达） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出ENPIRE框架，通过环境重置、策略执行、结果验证和迭代优化的闭环反馈，使编码智能体自主改进机器人操作策略，在灵巧操作任务上达到99%成功率。

RACL: Reasoning-Agent Control Layers for Continuous Metaheuristic Learning

RACL：用于连续元启发式学习的推理代理控制层

Antón Asla Manzárraga

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出RACL方法，在元启发式优化器之上添加推理代理，通过观察、推理和干预控制搜索行为，在车辆路径问题上平均成本降低0.641%-8.337%。

Comments 10 pages, 5 tables

Measuring Biological Capabilities and Risks of AI Agents

测量AI代理的生物能力与风险

Patricia Paskov, Jeffrey Lee, Kyle Brady, Alyssa Worland

机构 * PATRICIA PASKOV, JEFFREY LEE, KYLE BRADY, ALYSSA WORLAND（PATRICIA PASKOV、JEFFREY LEE、KYLE BRADY、ALYSSA WORLAND） 纠错

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

AI总结 针对AI科学家等自主执行多步科学任务的代理系统，本文提出生物代理评估作为解释性工具，并基于实践经验给出定义、设计、运行、评分和记录评估的考量，以帮助决策者谨慎解读结果并指导投资。

SAGE-OPD: Selective Agent-Guided Intervention for Multi-Turn On-Policy Distillation

SAGE-OPD：面向多轮在策略蒸馏的选择性智能体引导干预

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Bo Peng, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 提出SAGE-OPD框架，通过环境反馈和教师判断选择性干预学生响应，结合置信度加权和损失归一化，解决多轮在策略蒸馏中的错误累积问题，在ALFWorld任务中取得13.3%的相对提升。

Comments 21 pages, 3 figures

Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why

可配置的临床信息提取与智能体RAG：什么有效、什么失效及原因

Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Medicine Essen（埃森大学医学院人工智能医学研究所） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学计算机科学学院） ； Department of Physics, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学物理系） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学拉马尔机器学习和人工智能研究所） ； Advanced Clinical Research Center, Fukushima Medical University（福岛医科大学先进临床研究中心） ； Department of Cardiology and Vascular Medicine, University Hospital Essen（埃森大学医院心血管内科） 纠错

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

AI总结 针对临床文档元数据缺失问题，提出基于智能体RAG的ACIE系统，在埃森大学医学中心部署，通过完整患者上下文推理和源引用验证，在7326次临床判断中实现96.5%的提取接受率。

Increasing Resilience of Continuum Robots via Motion Planning Algorithms

通过运动规划算法提高连续体机器人的韧性

Oxana Shamilyan, Ievgen Kabin, Zoya Dyka, Oleksandr Sudakov, Peter Langendoerfer

机构 * IHP – Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik（莱布尼茨创新微电子研究所） ； BTU Cottbus-Senftenberg（科特博斯-塞芬堡工业大学） ； Technical Center, National Academy of Sciences of Ukraine（乌克兰国家科学院技术中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文实验研究运动规划算法对连续体机器人韧性的影响，通过改进遗传算法和A*算法，结合层次分析法评估路径质量，发现遗传算法生成更多样化路径，提升机器人韧性。

One-to-Two Acting: A Novel Framework for Single-arm Agent Action Expansion to Dual Arms

一对二执行：一种面向单臂智能体动作扩展至双臂的新框架

Youbin Yao, Nieqin Cao, Mingyan Li, Yan Ding, Fuqiang Gu, Chao Chen

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Lumos Robotics 纠错

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

AI总结 提出ExS2D层次化动作扩展框架，利用单臂监督实现双臂操作，通过时间优先关系提取、子任务引导动作映射和碰撞避免协调规划，在仿真中减少54.4%执行步骤并保持成功率。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables

SCAN-Planner: Spatial Collision-Aware Local Planning for Route-Guided Long-Range Quadruped Navigation

SCAN-Planner：用于路线引导的远程四足导航的空间碰撞感知局部规划

Han Zheng, Zhe Chen, Yiwen Fu, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SCAN-Planner框架，通过偏航感知双圆柱足迹和投影A*搜索实现空间碰撞感知的局部规划，在密集杂乱、3D非结构化环境和远程导航中生成安全平滑轨迹。

DIFF-IPPO: Diffusion-Based Informative Path Planning with Open-Vocabulary Belief Maps

DIFF-IPPO：基于扩散的开放词汇信念地图信息路径规划

Sausar Karaf, Oleg Sautenkov, Mikhail Martynov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, CDE, Skoltech（智能空间机器人实验室，CDE，斯科尔科沃科学技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出DIFF-IPPO框架，结合开放词汇信念地图生成器与扩散规划器，在非高斯信念图上生成全局轨迹，实现高效目标搜索，检测得分达81.49%-86.55%。

MedRLM: Recursive Multimodal Health Intelligence for Long-Context Clinical Reasoning, Sensor-Guided Screening, Evidence-Grounded Decision Support, and Community-to-Tertiary Referral Optimization

MedRLM：用于长上下文临床推理、传感器引导筛查、证据支持决策及社区到三级转诊优化的递归多模态健康智能

Aueaphum Aueawatthanaphisut

机构 * School of Information, Computer ； Communication Technology Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University Pathum Thani, Thailand 1 纠错

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

AI总结 提出MedRLM递归多模态健康智能框架，通过递归检查、分解、检索、验证和合成患者信息，协调多个专业代理并引入临床证据图记忆，实现长上下文临床推理和传感器引导筛查。

Comments 9 pages, 3 figures, 3 tables, 1 Algorithm, 29 equations

SoftSkill: Behavioral Compression for Contextual Adaptation

SoftSkill: 用于上下文适应的行为压缩

Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SoftSkill方法，通过可训练的软技能前缀压缩自然语言技能为紧凑连续向量，在冻结基模型上提升问答和数学任务性能，减少标记数量。

RTSGameBench: An RTS Benchmark for Strategic Reasoning by Vision-Language Models

RTSGameBench: 视觉语言模型战略推理的RTS基准

San Kim, Daechul Ahn, Reokyoung Kim, Hyeonbeom Choi, Seungyeon Jwa, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出RTSGameBench，基于Beyond All Reason游戏，通过多样化对战、迷你游戏诊断和自进化生成框架，评估视觉语言模型在实时策略游戏中的战略推理能力。

Comments First two authors contributed equally

Sensorimotor World Models: Perception for Action via Inverse Dynamics

传感器运动世界模型：通过逆动力学实现面向行动感知

Petr Ivashkov, Randall Balestriero, Bernhard Schölkopf

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） ； ELLIS Institute（ELLIS研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出传感器运动世界模型（SMWM），通过逆动力学正则化端到端训练潜空间世界模型，防止表示崩溃并学习与行动对齐的紧凑表示，在2D和3D控制任务中实现竞争性规划性能。

TelcoAgent: A Scalable 5G Multi-KPM Forecasting With 3GPP-Grounded Explainability

TelcoAgent: 一种可扩展的5G多KPM预测与3GPP基础可解释性

Geon Kim, Dara Ron, Sukhdeep Singh, Suyog Moogi, Pranshav Gajjar, V V N K Someswara Rao Koduri, Een Kee Hong, Vijay K. Shah

机构 * NextG Wireless Lab, North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学下一代无线实验室） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

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

AI总结 提出TelcoAgent框架，利用基础模型实现多KPM的零样本预测，通过3GPP知识图谱和可解释性管道提供可操作诊断。

Comments 6 pages, 6 figures. Submitted to IEEE GLOBECOM 2026

Can In-Context Learning Support Intrinsic Curiosity?

上下文学习能否支持内在好奇心？

Eric Elmoznino, Sangnie Bhardwaj, Johannes von Oswald, Rajai Nasser, Blaise Agüera y Arcas, João Sacramento, Rif A. Saurous, Guillaume Lajoie

机构 * Google – Paradigms of Intelligence Team（Google – 智能范式团队） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究利用序列模型的上下文学习能力作为即时无更新世界模型，以消除传统内在好奇心方法中梯度下降的计算瓶颈，理论证明在非时间设置下可渐近收敛到真实学习进度。

Integrating national forest inventory, airborne lidar, and satellite imagery for wall-to-wall mapping of forest structure with computer vision

整合国家森林清查、机载激光雷达和卫星影像，利用计算机视觉实现森林结构的全覆盖制图

Luke J. Zachmann, David D. Diaz, Vincent A. Landau, Chelsey Walden-Schreiner, Tony Chang, Nathan E. Rutenbeck, Katharyn A. Duffy, Kiarie Ndegwa, Andreas Gros, Scott Conway, Guy Bayes

机构 * Vibrant Planet Public Benefit Corporation（Vibrant Planet 公益公司） 纠错

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

AI总结 提出VibrantForests框架，结合卫星影像、激光雷达样本和计算机视觉，以10米分辨率生成美国本土的冠层覆盖、高度、生物量等森林属性图，减少饱和与回归均值问题。

DF-ExpEnse: Diffusion Filtered Exploration for Sample Efficient Finetuning

DF-ExpEnse: 扩散滤波探索用于高效样本微调

Calvin Luo, Chen Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出DF-ExpEnse探索技术，利用生成控制策略的多模态建模能力和评论家集成，在微调中高效收集在线经验，提升样本效率。

Comments ICML 2026

BioHarness: Substrate-Aware Evidence Assembly for Biomedical Question Answering across Literature, Knowledge Bases, and Biological Atlases

BioHarness：面向生物医学问答的底物感知证据组装——跨文献、知识库和生物图谱

Meng Xiao, Chuan Qin, Jinmiao Chen, Yihang Cheng, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 提出BioHarness，通过级联控制机制在文献检索、知识库和生物图谱间选择性组装证据，提升生物医学问答准确率，在19,302个问答项上得分从65.9提升至71.0。

Comments 14 Pages, 11 Figures, Keywords: biomedical question answering; retrieval-augmented generation; large language models; evidence assembly; biomedical knowledge bases; biological atlases