AI Agent

Localizing RL-Induced Tool Use to a Single Crosscoder Feature

将RL诱导的工具使用定位到单个交叉编码器特征

Andrii Shportko, Shubham Bhokare, Ahmed Zeyad A Alzahrani, Bowen Cheng, Gustavo Mercier, Jessica Hullman

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

AI总结 提出专用特征交叉编码器(DFC)隔离强化学习引入的紧凑特征集，通过编码-解码重建提升工具调用正确率31.1个百分点，并实现能力溢出至冻结基模型。

Comments Accepted as a spotlight at the ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop

Towards Recursive Self-Evolving Agentic Literature Retrieval

迈向自演化代理文献检索

Yuwen Du, Tian Jin, Jing Kang, Xianghe Pang, Jingyi Chai, Tingjia Miao, Fenyi Liu, WenHao Wang, Sikai Yao, Yuzhi Zhang, Siheng Chen

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出PaSaMaster系统，通过迭代意图分析、检索和排序，实现证据支持的文献推荐，解决传统关键词检索和生成式LLM的局限性，提升文献检索的准确性和效率。

The Open Source Economic Index of AI Adoption and Capability

AI采纳与能力的开源经济指数

Seamus Somerstep, Aritra Guha, Divesh Srivastava, Yuekai Sun

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室） ； IFM-MBZUAI 纠错

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

AI总结 通过公开聊天数据和O*NET任务构建开源经济指数，衡量AI在各职业的采纳率与任务执行能力，发现金融、计算机和艺术行业采纳率最高。

Closing the Loop to Discover Psychological Theories with an Automated Cognitive Scientist

闭环发现心理学理论：自动化认知科学家

Akshay K. Jagadish, Younes Strittmatter, Nori Jacoby, George Kachergis, Eric Schulz, Nathaniel Daw, Suyog H. Chandramouli, Thomas L. Griffiths

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

AI总结 提出AutoCog系统，利用大语言模型代理自动生成、测试和优化认知理论，在决策领域发现并验证了新理论。

Comments 44 pages, 9 figures

How Do Tool-Augmented LLM Agents Perform on Real-World Energy Analytics Tasks?

工具增强的LLM智能体在真实世界能源分析任务中的表现如何？

David Akinpelu, Akintonde Abbas, Rereloluwa Alimi, Ayodeji Lana

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Tume AI 纠错

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

AI总结 针对能源领域缺乏智能体评估基准的问题，构建了包含243个专家策划问题的测试环境，评估工具增强的LLM智能体在数据检索、知识解释和定量建模三类任务上的表现。

Agents That Know Too Much: A Data-Centric Survey of Privacy in LLM Agents

知道太多的智能体：LLM智能体中隐私的数据中心调查

Nada Lahjouji, Ashwin Gerard Colaco

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 从数据中心视角调查LLM智能体隐私风险，分类数据源、隐私风险及治理机制，发现信息流控制可覆盖组合和跨会话推理泄露，但缺乏统一隐私策略的基准。

Comments 17 pages, 4 figures, 7 tables

AXLE: A Cloud Infrastructure for Lean 4 Theorem Proving Utilities

AXLE：面向 Lean 4 定理证明工具的云基础设施

Jimmy Xin, Alex Schneidman, Chris Cummins, Karun Ram, Srihari Ganesh, Jannis Limperg

机构 * Axiom Math ； Recursive Superintelligence, Inc. 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出 AXLE 云服务，提供可扩展的 Lean 4 证明操作、提取与验证工具，支持多版本、多租户隔离，已处理超5亿请求并助力 Putnam 竞赛满分。

Comments Accepted at the 3rd AI for Math Workshop, ICML 2026

Orchestrating Black-Box Schema Converters: An Empirical Study of Automated, Quality-Ranked Conversion Across Heterogeneous Schema Languages

编排黑盒模式转换器：跨异构模式语言的自动化、质量排序转换的实证研究

Felix Neubauer, Giridhar Chinnikkaramadom Govindan, Jürgen Pleiss, Benjamin Uekermann

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 通过将模式语言视为节点、转换器视为有向边，编排黑盒转换器实现自动化、可重复且质量排序的转换，在60个真实任务中43个成功，揭示了当前转换器生态的局限。

Comments 12 pages

DocArena: Turning Raw Documents into Controllable Training Environments for Document Search Agents

DocArena：将原始文档转化为可控的训练环境用于文档搜索代理

Jiamian Wang, Ruiyi Zhang, Tong Yu, Jing Shi, Samyadeep Basu, Rajiv Jain, Zhiqiang Tao, Tong Sun

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract,comments)

AI总结 提出DocArena自动化流程，通过多模态文档结构化、推理型QA对构建和质量控制，生成可控训练环境，使基于文本LLM的搜索代理在多模态文档检索和问答中取得最佳性能。

Comments search agent for documents

Monte Carlo Tree Search with Tensor Factorization for Optimization Problems in Robotics

基于张量分解的蒙特卡洛树搜索用于机器人优化问题

Teng Xue, Yan Zhang, Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 提出TTTS算法，利用张量分解压缩决策树分支间的隐式相关性，以线性复杂度降低MCTS的计算和存储开销，在逆运动学、运动规划、多阶段操作等任务中实现高效全局优化。

Comments 25 pages, 17 figures

SKILL-DISCO: Distilling and Compiling Agent Traces into Reusable Procedural Skills

SKILL-DISCO：将智能体轨迹蒸馏和编译为可重用的程序性技能

Zhongxin Guo, Danrui Qi, Hanwen Gu, Peng Cheng, Yongqiang Xiong

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Beijing Foreign Studies University（北京外国语大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillDisCo框架，从成功轨迹中蒸馏可重用参数化控制流子图并编译为可调用、可执行、可验证的程序性技能，在ALFWorld和WebArena上提升成功率并减少智能体步数。

Finding the Time to Think: Learning Planning Budgets in Real-Time RL

寻找思考时间：在实时强化学习中学习规划预算

Aneesh Muppidi, Firas Darwish, Dylan Cope, João F. Henriques, Jakob Nicolaus Foerster

机构 * British Open-ended Learning and Discovery Lab (BOLD)（英国开放性学习与探索实验室（BOLD）） ； University of Oxford（牛津大学） ； VGG（视觉信息小组） 纠错

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

AI总结 针对环境在决策期间持续运行的实时强化学习，提出一种轻量级门控策略，根据状态选择规划预算，在多个实时游戏中优于固定预算和启发式基线。

Adaptive Automatic Model Selection for Demand Forecasting under Heterogeneous Demand Patterns

面向 horizon 的决策支持框架：用于在鲁棒生产计划中选择需求预测模型

Adolfo González, Víctor Parada

机构 * Department of Computer Engineering and Informatics, Faculty of Engineering, University of Santiago of Chile（工程学院计算机工程与信息学系，智利圣塔克鲁斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向 horizon 的决策支持框架，用于在需求波动大、不确定性高的生产计划中选择需求预测模型，通过 MDFH 方法预测误差指标并提出 RMSSEh 和 AHSIV 作为改进的模型选择方法。

Comments 31 pages, 12 figures and Appendix

OPID: On-Policy Skill Distillation for Agentic Reinforcement Learning

OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏

Shuo Yang, Jinyang Wu, Zhengxi Lu, Yuhao Shen, Fan Zhang, Lang Feng, Shuai Zhang, Haoran Luo, Zheng Lian, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出OPID框架，通过从在策略轨迹中提取层级技能（回合级和步骤级）提供密集标记级监督，结合结果优势进行策略优化，提升智能体性能、样本效率和鲁棒性。

Autoformalization of Agent Instructions into Policy-as-Code

智能体指令的自动形式化为策略即代码

Adam Mondl, Matthew Maisel, John H. Brock

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

AI总结 提出自动形式化流水线，通过LLM生成-批评循环将智能体提示和自然语言策略转化为Cedar策略语言，在MedAgentBench上比手工编码覆盖更多规范。

Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD), ICML 2026

BOWConnect: Parallel Bayesian Optimization over Windows with Learned Local Cost Maps for Sample-Efficient Kinodynamic Motion Planning

BOWConnect: 基于学习局部代价图窗口的并行贝叶斯优化用于样本高效的运动动力学运动规划

Sourav Raxit, Abdullah Al Redwan Newaz, Jose Fuentes, Leonardo Bobadilla

机构 * Louisiana State University New Orleans（路易斯安那州立大学新奥尔良分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出BOWConnect双向并行运动动力学规划器，通过窗口贝叶斯优化学习局部代价图引导采样，解决高维空间样本效率低、动态约束下代价启发式不可靠及窄通道规划难题，在基准测试中实现100%成功率。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

PlanRL: A Trajectory Planning Architecture for Reinforcement Learning-based Driving Experts

PlanRL: 一种用于基于强化学习的驾驶专家的轨迹规划架构

Joonhee Lim, Yongjae Lee, Jangho Shin, Dongsuk Kum

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Hyundai Motor Company（现代汽车公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种将强化学习策略与多项式轨迹规划器结合的轨迹规划架构，通过Frenet坐标系简化道路几何并加入运动学可行性检查，在CARLA基准上驾驶评分提升5%-11%，成功率提升8%-19%。

Comments Accepted at IROS 2026

PRISM: Efficient and Locally Optimal Probabilistic Planning with Reachability Guarantees

PRISM：具有可达性保证的高效且局部最优的概率规划

Alex Rose, Christopher Jewison, Jonathan P. How

机构 * Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） ； Draper 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出PRISM算法，通过将信念空间规划分解为确定性均值规划和协方差收缩，并引入在线局部优化，在满足状态和控制约束下实现高覆盖率和低成本，同时提供可达性保证。

Air cargo load and route planning in pickup and delivery operations

航空货运在取送货作业中的装载与路线规划

A. C. P. Mesquita, C. A. A. Sanches

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对航空取送货中的负载不平衡风险，提出一种结合标准化托盘和固定位置的数学模型，并设计专用启发式算法，在便携计算机上快速求解实际规模问题。

Journal ref Expert Systems with Applications, Vol. 249, Part B, 1237111, 2024

Event-Adaptive Motion Planning with Distilled Vision-Language Model in Safety-Critical Situations

安全关键场景下基于蒸馏视觉语言模型的事件自适应运动规划

Zhenwei Huang, Changsheng You, Shuai Wang, Chao Zhou, Wei Xu, Yi Gong

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Manifold Tech Limited（曼孚科技股份有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过可配置语义事件触发器、蒸馏视觉语言模型和语义模型预测控制，在安全关键场景中实现高层推理与底层控制的协同，提升动态安全裕度并保持实时性。

Comments 8 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted by IROS 2026

Unlocking the Informational Value of Marginal Costs for Exact Time Series Aggregation in Generation Expansion Planning

解锁边际成本的信息价值用于发电扩展规划中的精确时间序列聚合

Luca Santosuosso, Sonja Wogrin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对发电扩展规划问题的计算复杂性，提出一种基于边际成本的理论化时间序列聚合方法，通过保留完整模型的活跃约束实现精确聚合，并嵌入迭代算法提供误差上界的性能保证，在完整优化不可行时恢复可解性。

Visual-Language-Guided Task Planning for Horticultural Robots

面向园艺机器人的视觉-语言引导任务规划

Jose Cuaran, Kendall Koe, Aditya Potnis, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种模块化框架，利用视觉语言模型（VLM）主动查询异构数据源来引导机器人任务规划，在单作和混作环境中进行短期和长期作物监测任务基准测试，发现零样本VLM在短期任务中表现稳健（成功率87%），但长期多目标任务成功率低于10%，且依赖噪声语义地图时性能下降。

Comments 18 pages, 6 figures

Governing Actions, Not Agents: Institutional Attestation as a Governance Model for Autonomous AI Systems

治理行动，而非智能体：机构证明作为自主AI系统的治理模型

Jakob Salfeld-Nebgen

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

AI总结 针对自主AI系统可能执行不可逆高风险行动的问题，提出一种基于机构证明的计算治理模型，将执行权限与规划推理分离，通过独立权威源证明前提条件，并采用防篡改日志记录决策。

Advancing Omnimodal Embodied Agents from Isolated Skills to Everyday Physical Autonomy

推进全模态具身智能体：从孤立技能到日常物理自主

Junhao Shi, Zezheng Huai, Siyin Wang, Jia Chen, Yubang Wang, Zhaoye Fei, Hechang Chen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

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

AI总结 提出OmniAct框架，通过分层异步架构统一规划、记忆和验证，实现机器人在非结构化环境中的持久自主，在40项真实任务中提升成功率并降低token消耗。

Context Recycling for Long-Horizon LLM Inference

长程LLM推理的上下文回收

Derek Thomas

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出ContextForge系统，通过结构化查询生成、外部记忆检索和受控合成实现上下文回收，在15轮对话基准中减少令牌消耗并保持回答质量。

Deterministic Pareto-Optimal Policy Synthesis for Multi-Objective Reinforcement Learning

多目标强化学习的确定性帕累托最优策略综合

Aniruddha Joshi, Niklas Lauffer, Sanjit Seshia

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

AI总结 提出一种基于切比雪夫标量化的偏好条件贝尔曼算子，用于计算多目标马尔可夫决策过程中的确定性帕累托最优策略，并证明其单调收敛到帕累托前沿的覆盖集。

Guided Persona-based AI Surveys: Can we replicate personal mobility preferences at scale using LLMs?

引导式基于人设的AI调查：能否利用LLMs在大规模上复制个人移动偏好

Ioannis Tzachristas, Santhanakrishnan Narayanan, Constantinos Antoniou

机构 * Chair of Transportation Systems Engineering, TUM School of Engineering and Design, TUM, Germany（交通系统工程教授、技术大学工程与设计学院、技术大学、德国） 纠错

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

AI总结 本研究探讨LLMs生成人工调查的潜力，通过'人设'结合现实数据，有效捕捉德国个人移动偏好中的复杂依赖关系，为交通规划提供可扩展、低成本的数据生成方案。

Joint Learning of Experiential Rules and Policies for Large Language Model Agents

大型语言模型智能体的经验规则与策略联合学习

Shicheng Ye, Chao Yu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出JERP框架，通过联合更新经验规则库和策略，使规则与演化策略对齐，在AlfWorld和WebShop上提升复杂交互任务的决策性能。

A Generalization Theory for JEPA-Based World Models

基于JEPA的世界模型的泛化理论

Jingyi Cui, Qi Zhang, Hongwei Wen, Yisen Wang

机构 * State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文首次为JEPA世界模型建立泛化理论，将其预训练表述为条件谱图学习问题，并证明JEPA目标等价于动作条件共现矩阵的低秩分解，进而推导出有限样本泛化界，揭示了潜在维度在近似误差与样本误差之间的权衡。

In-Context Model Predictive Generation: Open-Vocabulary Motion Synthesis from Language Models to Physics

上下文模型预测生成：从语言模型到物理的开放词汇运动合成

Xiaomeng Fu, Junfan Lin, Yang Liu, Yaowei Wang, Guanbin Li, Liang Lin, Ziliang Chen

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） ； Department of Networked Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室网络智能部） ； School of Computer Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出ICMPG框架，结合语言模型规划与推理时物理反馈，通过上下文感知运动生成和模型预测生成模块实现语义忠实且物理合理的开放词汇运动合成。