AI Agent

Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation

Qwen-Image-Agent：弥合真实世界图像生成中的上下文差距

Zekai Zhang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiaoyue Chen, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Yixian Xu, Yuxiang Chen, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Chenfei Wu

机构 * Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation（Qwen-Image-Agent：弥合现实世界图像生成中的上下文缺口） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,title_cn)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出Qwen-Image-Agent框架，通过上下文感知规划和上下文接地，整合规划、推理、搜索、记忆和反馈，弥合用户上下文与生成上下文之间的差距，在IA-Bench等基准上达到最优性能。

Training Observable Control Policies to Expose Agent State Through Actions

训练可观测控制策略以通过动作暴露智能体状态

Andres Enriquez Fernandez, John J. Bird

机构 * Department of Aerospace and Mechanical Engineering（航空航天与机械工程系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究在通信受限下，通过强化学习训练智能体策略，使其动作更易用于状态估计，并在飞机跟踪问题中验证了可观测性提升对任务性能影响极小。

Journal ref Journal of Aerospace Information Systems (2026): 1-11

Agentic Episodic Control

智能体情节控制

Xidong Yang, Wenhao Li, Junjie Sheng, Yun Hua, Haosheng Chen, Chuyun Shen, Xiangfeng Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出智能体情节控制（AEC），利用大语言模型增强情节强化学习，通过语义增强器和关键状态识别器提升数据效率和泛化能力，在BabyAI-Text环境中实现2-6倍数据效率提升。

Comments Accepted to Findings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Supersede: Diagnosing and Training the Memory-Update Gap in LLM Agents

Supersede: 诊断和训练LLM智能体中的记忆更新差距

Vedant Patel

机构 * Vrin ； Prime Intellect Hub 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文发现LLM智能体在长对话中无法有效更新事实（如用户搬家、价格变动），导致准确率从92%降至77%，并证明该差距源于记忆维护而非理解，且无法通过扩大记忆解决；为此提出Supersede强化学习环境，通过GRPO微调将小模型在真实对话中的更新准确率从9.0%提升至16.7%。

Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables. Code, environment, model, and dataset: https://github.com/Vrin-cloud/supersede

DMV-Bench: Diagnosing Long-Horizon Multimodal Agents' Visual Memory with Incidental Cue Injection

DMV-Bench: 通过偶然线索注入诊断长程多模态智能体的视觉记忆

Yujin Tang, Chenming Shang, Ruize Xu, Nikhil Singh

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出首个交互式多模态智能体视觉记忆基准DMV-Bench，基于双编码理论设计DualMem架构，在长链任务中优于现有方法。

Comments 16 pages