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。

MENTOR: Reinforcement Learning via Flexible Teacher-Optimized Rewards for Tool-Use Distillation

MENTOR: 通过灵活的教师优化奖励进行工具使用蒸馏的强化学习

ChangSu Choi, Hoyun Song, Dongyeon Kim, WooHyeon Jung, Minkyung Cho, Sunjin Park, NohHyeob Bae, Seona Yu, KyungTae Lim

机构 * Seoul National University of Science and Technology（首尔科学技术大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； LG CNS 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出MENTOR方法，通过灵活的教师优化奖励结构，平衡行为对齐与下游性能，提升小模型在工具使用任务中的域外泛化能力。

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

The Autonomy Tax: Defense Training Breaks LLM Agents

自主性税：防御训练破坏LLM智能体

Shawn Li, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 揭示防御训练在提升LLM智能体安全性时，系统性地破坏其工具执行能力，导致任务失败率飙升，且无法有效防御复杂攻击。

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