AI Agent

Why Multi-Step Tool-Use Reinforcement Learning Collapses and How Supervisory Signals Fix It

为什么多步工具使用强化学习会崩溃以及监督信号如何修复它

Yupu Hao, Zhuoran Jin, Huanxuan Liao, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究发现RL训练LLM工具使用时会出现控制token概率尖峰导致性能崩溃，而交错SFT与RL可提升稳定性，但OOD评估下降。

The Unfireable Safety Kernel: Execution-Time AI Alignment for AI Agents and Other Escapable AI Systems

不可解雇的安全内核：面向AI代理及其他可逃逸AI系统的执行时AI对齐

Seth Dobrin, Łukasz Chmiel

机构 * ARYA Labs PBC 纠错

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

AI总结 提出一种架构性控制机制“不可解雇的安全内核”，通过进程隔离、前置强制、故障关闭和外部验证四个属性实现执行时AI对齐，在可逃逸AI系统中阻止逃逸尝试。

Comments Pre-print submitted for publication

Agentic System as Compressor: Quantifying System Intelligence in Bits

智能体系统作为压缩器：用比特数衡量系统智能

Zihan Qin, Hongrui Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出将智能体系统视为压缩器，通过算术编码等方法以比特数衡量系统智能，在五个任务中验证智能体组件能减少编码长度。

The Web4 Agent Economy: A Large-Scale Empirical Study of the Landscape, Challenges, and Opportunities

Web4 代理经济：景观、挑战与机遇的大规模实证研究

Yuhan Jin, Shuohan Wu, Chong Chen, Lingfeng Bao, Xiaohu Yang, Jiachi Chen

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

AI总结 通过分析99,448个多链身份注册、3.17亿交易日志、341个MCP项目源码和349个GitHub问题，首次大规模实证研究Web4代理生态，发现自主代理已建立活跃的机器对机器支付经济，但基础设施不成熟，支付互操作性是主要瓶颈。

Beyond Function Calling: Benchmarking Tool-Using Agents under Tool-Environment Unreliability

超越函数调用：工具环境不可靠性下的工具使用智能体基准测试

Yang Tian, Zhengpeng Shi, Yu Zhou, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出ToolBench-X基准，在工具环境中注入五种可恢复可靠性风险，评估智能体任务完成能力，发现可靠工具下表现良好的智能体在可恢复风险下失败，失败主因是诊断和恢复能力不足。

Constraint Tax in Open-Weight LLMs: An Empirical Study of Tool Calling Suppression Under Structured Output Constraints

开源大语言模型中的约束税：结构化输出约束下工具调用抑制的实证研究

Fangzheng Li, Aimin Zhang, Chen Lv

机构 * Focus AI Center, Focus Technology Co., Ltd.（焦点科技有限公司焦点人工智能中心） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实验发现，在同时启用工具调用和JSON Schema约束时，多个开源模型会抑制工具调用，并提出透明两遍执行策略来恢复工具调用同时保证结构化输出。

Comments 2 figures, 14 tables

FactorLibrary: From Polynomials to Circuits via Recursive Subgoals

FactorLibrary: 从多项式到电路通过递归子目标

Rohan Pandey, Michael Ruofan Zeng, Weikun K. Zhang, Kaijie Jin, Naomi Morato, Archit Ganapule, Bhaumik Mehta, Jarod Alper

机构 * University of Washington, Seattle, WA, USA（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 将有限域上多项式的最小算术电路发现建模为强化学习问题，提出FactorLibrary存储可分解子表达式作为子目标，使用PPO+MCTS的top-down方法在复杂度8以内达到91.8%的成功率。

Comments 14 pages, 8 figures, in 3rd AI for Math Workshop (ICML 2026)

TabClean: Reusable LLM-Synthesized Programs for Tabular Data Cleaning

TabClean: 用于表格数据清洗的可复用LLM合成程序

Yibo Wang, Riteng Zhang, Yinghao He, Yongye Su, Bharat Bhargava, Chunwei Liu

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 提出TabClean系统，通过将LLM推理编译为可复用的带守卫修复程序，实现无模型训练的表格数据清洗，在五个基准数据集上F1优于基线，并大幅降低重复运行成本。

Comments 13 pages

Dominance-Based Feasibility Inference for Packing-Constrained Pickup and Delivery Problems

基于支配性的可行推断用于带装箱约束的取送货问题

Siqiao Li, Mahnam Saeednia, Patrick Stokkink

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 针对带二维装箱约束的取送货问题，提出一种基于支配性的可行推断框架，通过保序映射和搜索规则减少精确装箱验证调用，将可行性检查时间降低高达42%。

Comments 34 pages, 11 figures

Collaborating with Artists in the Search for Life

与艺术家合作寻找生命

Jack Madden, Cybele Collins, Mia Rollins, Ashika Capirala

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 本文探讨艺术与科学协作在天体生物学中的价值，通过案例展示艺术家在问题解决、情境化和设计思维方面的独特贡献，并提出资助艺术家咨询、恢复驻留项目等建议。

Comments NASA-DARES 2025 white paper, 5 pages, 3 figures. Originally submitted in 2025 under topic 8 (Prepare for the Discovery of Life Beyond Earth and Subsequent Post-Discovery Activities), which now falls under focus area 9 (Astrobiology in Society)

From Causal Discovery to Implementation: An Agentic AI Framework for E-Scooter Mobility Hub Planning Across 29 German Cities

从因果发现到实施：面向29个德国城市的电动滑板车出行枢纽规划的智能体AI框架

Meng Jin, Melanie Handrich, Simone Martinenz, Nicholas Hoeser, Ziyue Li

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

AI总结 提出一个三阶段智能体AI框架，利用29个德国城市的公共GBFS数据构建因果模板库，通过LLM驱动的因果发现揭示城市类型与集群类型对热点需求的因果驱动差异，并在海尔布隆指导两个枢纽站点建设。

Comments 32 Pages, Submitted to Transportation Research Part D: Transport and Environment. Under review

MemDreamer: Decoupling Perception and Reasoning for Long Video Understanding via Hierarchical Graph Memory and Agentic Retrieval Mechanism

MemDreamer: 通过分层图记忆和智能体检索机制解耦感知与推理以实现长视频理解

Cong Chen, Guo Gan, Kaixiang Ji, ZhaoYang Zhang, Zhen Yang, Guangming Yao, Hao Chen, Jingdong Chen, Yi Yuan, Chunhua Shen

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Central South University（中南大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学(广州)） 纠错

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

AI总结 提出MemDreamer框架，通过分层图记忆和智能体检索机制解耦感知与推理，将长视频理解转化为智能体探索过程，在四个基准上达到SOTA，推理上下文窗口仅占全量2%且准确率提升12.5点。

Explainable Control Framework (XCF) based on Fuzzy Model-Agnostic Explanation and LLM Agent-Supported Interface

基于模糊模型无关解释与LLM智能体支持接口的可解释控制框架(XCF)

Faliang Yin, Hak-Keung Lam, David Watson

机构 * Department of Engineering, Faculty of Natural, Mathematical & Engineering Sciences, King’s College London（工程系，自然、数学与工程科学学院，伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 提出可解释控制框架XCF，通过分层模糊模型无关解释方法HFMAE-C和LLM智能体接口，为闭环控制器提供模型无关的解释，并在倒立摆和Turtlebot避障案例中验证有效性。

Beyond Next-Observation Prediction: Agent-Authored World Modeling for Sequential Decision Making

超越下一观测预测：面向序贯决策的智能体自创世界建模

Guangfeng Cai, Kaibing Yang, Shuo He, Yu Li, Shengtian Yang, Jiaqi Lv, Lei Feng

机构 * Southeast University（东南大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 提出智能体自创世界建模（AAWM），根据策略决策需求构建训练目标，而非预测下一观测，实验证明其比下一观测预测提供更有效的学习信号。

Comments 16 pages, 4 figures, 6 tables

UniTeD: Unified Temporal Diffusion for Joint Perception and Planning in Autonomous Driving

UniTeD: 面向自动驾驶联合感知与规划的时域统一扩散模型

Bo Zhao, Xinting Zhao, Naifan Li, Erkang Cheng, Haibin Ling

机构 * Nullmax ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出UniTeD框架，通过共享生成空间的迭代去噪统一建模感知与规划，引入时域过渡模块和锚点刷新策略，在多个基准上达到最先进性能。

Comments Accept to ECCV 2026

ASSCG: Just-Right Gating over Chattering for Fast-Slow LLM Planning in Autonomous Driving

ASSCG：自动驾驶中快慢LLM规划的恰到好处门控

Sining Ang, Yuan Chen, Liu Haiyan, Xuanyao Mao, Jason Bao, Xuliang, Bingchuan Sun, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出自适应慢系统控制门（ASSCG），通过帧级查询/缓存/丢弃决策优化快慢规划器调用，结合RWKV骨干网络和GRPO风格强化学习，在nuPlan和NAVSIM上分别提升性能并降低延迟。

SAGE-Nav: Leveraging LLM Planning and Alignment Fusion for Hierarchical Scene Graph-Guided Navigation

SAGE-Nav：利用LLM规划与对齐融合的分层场景图引导导航

Hao Su, Yuehao Huang, Yukai Ma, Yong Liu, Jiajun Lv

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SAGE-Nav分层框架，结合大语言模型与动态场景图，通过解耦全局语义规划与高频反应控制，实现高效目标导航，在i-THOR和RoboTHOR中达到最优性能。

Comments Accepted by IROS 2026

HEART: Coordination of Heterogeneous Expert Agents for Physically Grounded Robotic Task Planning

HEART: 异构专家智能体协调实现物理接地机器人任务规划

Junho Lee, Seabin Lee, Wonjong Lee, Nayoung Kim, Moonjeong Kang, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出异构多LLM框架HEART，将指令分解为原子推理任务分配给角色专家，通过约束驱动规划合成，提升机器人任务规划的物理可行性和效率。

Comments 9 pages, 3 figures

Line Planning at Scale: Models, Methods, and Insights

大规模线路规划：模型、方法与见解

Rolf van Lieshout, Bart van Rossum

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文比较了精确换乘网络与三种紧凑模型在铁路线路规划中的性能，发现紧凑直接连接模型在大型网络上表现最佳，精确模型仅适用于小规模问题。

BiPACE: Bisimulation-Guided Policy Optimization with Action Counterfactual Estimation for LLM Agents

BiPACE：基于双模拟引导与动作反事实估计的LLM智能体策略优化

Hanyang Wang, Weijieying Ren, Yuxiang Zhang, Ding Cao, Zhizhao Zeng, Ke Zeng, Tianxiang Zhao

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 针对分组强化学习中状态-动作信用分配不匹配问题，提出BiPACE优势估计器，通过双模拟引导的状态聚类和动作反事实基线，在无需批评网络或额外采样的前提下提升LLM智能体训练效果。

NeuXtalViz: Interactive Three-Dimensional Visualization and Analysis for Single-Crystal Neutron Diffraction

NeuXtalViz：单晶中子衍射的交互式三维可视化与分析

Zachary Morgan, Zhongcan Xiao, Sylwia Pawledzio, Iris Ye, Kathleen Loughlin, Shiyun Jin, Vickie Lynch, Thomas Proffen, Christina Hoffmann, Xiaoping Wang

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

AI总结 开发了基于Python的NeuXtalViz软件，利用Mantid框架和PyVista/Matplotlib实现单晶中子衍射数据的交互式三维可视化与分析，支持UB矩阵确定、实验规划、倒易空间可视化和实空间结构计算。

Generation of synthetic CT images from optical scanning for superficial mold brachytherapy

基于光学扫描的表浅模具近距离治疗合成CT图像生成

Scott B. Crowe, Emily Simpson-Page, Jenna Luscombe, Rachael Wilks, Tanya Kairn

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

AI总结 提出利用光学3D扫描数据生成合成CT图像，结合3D建模和商业治疗计划系统，实现表浅近距离治疗模具的导管定位和剂量优化，无需内部解剖信息。

Comments 8 pages, 3 figures, accepted for publication in the IFMBE Proceedings on the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2022

Neglected Free Lunch from Post-training: Progress Advantage for LLM Agents

被忽视的免费午餐：后训练中的进展优势用于LLM智能体

Changdae Oh, Wendi Li, Seongheon Park, Samuel Yeh, Tanwi Mallick, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出进展优势概念，利用强化学习后训练中的隐式优势函数作为无标注、领域无关的步骤级评分，在测试时扩展、不确定性量化和失败归因中超越专用奖励模型。

Expresso-AI: Explainable Video-Based Deep Learning Models for Depression Diagnosis

Expresso-AI: 基于可解释视频的深度学习模型用于抑郁症诊断

Felipe Moreno, Sharifa Alghowinem, Hae Won Park, Cynthia Breazeal

机构 * Media Lab MIT Cambridge, USA（媒体实验室 MIT 摄影实验室 美国剑桥） 纠错

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

AI总结 提出一种可解释的深度学习框架，通过微调动作识别预训练的DCNN，分析面部视频中的时空特征，生成显著性图以解释模型决策，同时提升抑郁症严重程度预测性能。

Comments 8 pages. Accepted at the 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). Code: https://github.com/felmoreno1726/Expresso-AI

Journal ref 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2023, pp. 1-8

RAVEN: Long-Horizon Reasoning & Navigation with a Visuo-Spatio-Temporal Memory

RAVEN: 基于视觉-空间-时间记忆的长期推理与导航

Yixun Hu, Zhicheng Zheng, Lihan Zha, Chunwei Xing, Rajdeep Singh, Omar Hossain, Antonio Loquercio, Dhruv Shah

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN记忆系统，通过存储视觉嵌入与位姿时间信息，实现长期机器人问答与导航，在多个基准上超越字幕记忆系统，以10倍更低检索成本匹配前沿VLM。

Comments Project website: https://ravenmem.github.io/

Adapt Only When It Pays: Budgeted Decision-Loss Priority for Delayed Online Time-Series Adaptation

仅在有利可图时适应：延迟在线时间序列自适应的预算决策损失优先级

Xibai Wang

机构 * Xibai Wang（王希拜） 纠错

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

AI总结 提出ADOWIP框架，通过决策损失优先级门控在反馈到达时选择性更新，在有限预算下降低决策损失，并在公共数据集上验证有效性。

Power-Flexible AI Data Centers: A New Paradigm for Grid-Responsive Compute

灵活功率的AI数据中心：一种电网响应式计算的新范式

Chris Williams, Philip Colangelo, Ayse Coskun, Ethan Levine, Andy Neale, Ciaran Roberts, Shayan Sengupta, Nikhil Shirolkar, Varun Sivaram, Sarah Soares, Ethan Tiao, Scott Underwood, Daniel Wilson, Frank Sharp, Luke Wainwright, Harry Petty, Scott Wallace, Brandon Records

机构 * Emerald AI ； Electric Power Research Institute (EPRI)（电力研究研究院） ； National Grid（国家电网） ； NVIDIA ； Oracle 纠错

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

AI总结 本文提出将GPU集群作为电网交互式资产，通过软件编排实现负载快速削减、持续降载和碳感知运行，同时保持优先级任务服务水平，并实现跨地理集群的性能感知负载迁移。

Comments 14 pages, 7 figures, 1 table

AgentOdyssey: Open-Ended Long-Horizon Text Game Generation for Test-Time Continual Learning Agents

AgentOdyssey：面向测试时持续学习智能体的开放式长程文本游戏生成

Zheyuan Zhang, Zehao Wen, Alvin Zhang, Andrew Wang, Jianwen Xie, Daniel Khashabi, Tianmin Shu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出AgentOdyssey框架，通过程序化生成开放式文本游戏，评估智能体在测试时持续学习的关键能力，包括探索、知识获取、记忆和长程规划。

Comments Project page: https://agentodyssey.github.io/

Solving Markov Decision Processes with Future Information via MPC

通过MPC求解具有未来信息的马尔可夫决策过程

Shambhuraj Sawant, Akhil S Anand, Dirk Reinhardt, Sebastien Gros

机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种参数化模型预测控制（MPC）方法，可精确表示具有未来信息的MDP的最优价值函数和策略，并通过强化学习学习参数，在点质量赛车任务中验证有效性。

Comments 6 pages, accepted to IFAC World Congress 2026

Learning Optimization Proxies for Sequential Contextual Stochastic Programs: An Order Fulfillment Application

学习序列上下文随机程序的优化代理：订单履行应用

Tinghan Ye, Shuaicheng Tong, Changkun Guan, Beste Basciftci, Pascal Van Hentenryck

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院工业与系统工程系） ； Tippie College of Business, University of Iowa（爱荷华大学蒂普皮商学院） 纠错

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

AI总结 针对需要亚秒级响应的序列上下文随机程序，提出一种场景嵌入神经网络代理，通过离线训练和在线解码器保证可行性，在订单履行中实现2800倍加速和3.3%成本改进。