AI Agent

EasyScan_HEP 2: Agent-Ready Parameter Scans for High-Energy Physics

EasyScan_HEP 2：面向智能体的高能物理参数扫描

Yang Xiao, Yuanfang Yue, Yang Zhang

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 升级EasyScan_HEP为AI辅助参数扫描提供命令行和机器可读接口，支持自然语言生成配置，集成多种扫描方法，保持可重复性和用户控制。

Comments 16 pages, 3 figures

InfiniteWeb: Scalable Web Environment Synthesis for GUI Agent Training

InfiniteWeb: 面向GUI智能体训练的可扩展Web环境合成

Ziyun Zhang, Zezhou Wang, Xiaoyi Zhang, Zongyu Guo, Jiahao Li, Bin Li, Yan Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出InfiniteWeb系统，通过统一规范、任务驱动测试和多样化种子设计自动生成功能完备的Web环境，解决GUI智能体训练数据稀缺问题，在OSWorld和Online-Mind2Web上取得显著性能提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

LUMOS: A Semantic Operating-System Layer for Accessibility-Grounded AI Agents

LUMOS：面向无障碍AI代理的语义操作系统层

Yogeswar Reddy Thota

专题命中 GUI与网页智能体 ：AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LUMOS语义层，将操作系统无障碍元数据转化为机器可读蓝图，使AI代理通过结构化UI原语而非截图进行观察-行动循环，降低视觉依赖和成本。

Comments The LUMOS repository is available at https://github.com/thotayogeswarreddy/Lumos.git

GUIDE: Resolving Domain Bias in GUI Agents through Real-Time Web Video Retrieval and Plug-and-Play Annotation

GUIDE：通过实时网络视频检索和即插即用标注解决GUI代理的领域偏见

Rui Xie, Zhi Gao, Chenrui Shi, Zirui Shang, Lu Chen, Qing Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； State Key Laboratory for General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GUIDE通过实时网络视频检索和即插即用标注框架，解决GUI代理的领域偏见问题，通过视频语义分析和自动化标注流程提升代理对特定应用的操作流程和UI布局的理解，实验表明其在多代理系统和单模型代理中均能提升性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages: 15-page main paper followed by supplementary material as an appendix (Sections A-F). Project page: https://sharryXR.github.io/GUIDE/

The Organizational Behavior of Agentic AI: Collective Intelligence in Human-Agent Workflows

代理型人工智能的组织行为：人机协作中的集体智能

Canhui Liu

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

AI总结 本文探讨代理型AI集体在组织中的行为，提出其通过上下文架构而非人类动机维持组织模式，并发展上下文交易成本理论解释人机组织行为的异同。

Position: Collaborative Agentic AI Needs Interoperability Across Ecosystems

立场：协作式自主AI需要跨生态系统的互操作性

Rishi Sharma, Martijn de Vos, Pradyumna Chari, Ramesh Raskar, Anne-Marie Kermarrec

机构 * EPFL, Lausanne, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过采用最小标准实现互操作性，以构建开放、安全、可扩展的自主代理生态系统，并设计了名为“代理网络”的架构基础。

Comments Accepted at ICML 2026

Verification-Gated Agentic Mission-State Governance for Intelligent Industrial Multi-Robot Systems

验证门控的智能工业多机器人系统任务状态治理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Yichen Tan, Zeyuan Huang, Ning Ji, Gang Chen

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出验证门控任务状态治理框架，通过同步任务森林与黑板状态，经确定性验证后原子提交，减少无效提交和冲突，提升工业多机器人系统安全与效率。

ACE: Pluggable Adaptive Context Elasticizer across Agents

ACE: 跨智能体的可插拔自适应上下文弹性化器

Ning Liao, Zihao Long, Xiaoxing Wang, Xue Yang, Yaoming Wang, Ziyuan Zhuang, Xunliang Cai, Rongxiang Weng, Junchi Yan

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

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

AI总结 提出ACE模块，通过无损消息存储和自适应上下文编排，实现历史步骤信息的弹性化处理，在多种智能体框架中优于截断和摘要方法。

Prospect-Theory Behavior from Bellman Optimality in MDPs with Catastrophic States

具有灾难性状态的MDP中贝尔曼最优性产生的前景理论行为

Yujiao Chen

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究具有吸收灾难状态的马尔可夫决策过程中的风险中性控制，发现标准贝尔曼最优性产生前景理论特征：S形值函数、内生损失敏感系数和反射效应策略反转，并推导出渐近损失厌恶平台的闭式表达式。

Contrastive Reflection for Iterative Prompt Optimization

对比反思：迭代提示优化

Derek Koh, Jinghui Mo, Benjamin H. Le, Jiening Zhan, Baofen Zheng, Kevin Bevis, Nathaniel C. Owen, Lauren Elizabeth Charney, Wenqiong Liu, Jingwei Wu

机构 * LinkedIn（领英） 纠错

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

AI总结 提出对比反思框架，通过对比失败与成功行为，迭代优化检索增强生成代理的提示，在HotpotQA上准确率从51.4%提升至60.4%。

Comments 6 pages, 1 figure. To appear at Agent4IR @ KDD 2026 (KDD 2026 Workshop on AI Agents for Information Retrieval)

When Regulation Has Memory: Hysteresis and Control Burden in Artificial Agency

当调控具有记忆：人工智能体中的迟滞与控制负担

Veronique Ziegler

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 通过自适应不确定性调控模型，发现智能体调控增益形成可复现的迟滞环，且提前稳定化可降低控制需求，表明评估智能体需考虑调控负担而非仅状态稳定性。

Comments 16 pages, 8 figures

Resolving Asynchronous Distributed Knowledge

解决异步分布式知识

Philippe Balbiani, Hans van Ditmarsch, Clara Lerouvillois

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出异步分布式知识解决逻辑，基于历史语义处理异步更新，解决同步逻辑中分布式知识公理失效问题，适用于分布式计算。

Comments In Proceedings AiML 2026, arXiv:2606.29444

Journal ref EPTCS 447, 2026, pp. 75-92

A Tunable Incentive Mechanism for Binary Aggregation Without Verification

一种无需验证的二元聚合可调激励机制

Chien-Chih Chen, Wojciech Golab

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对无验证二元聚合问题，提出一种可调奖惩机制，通过奖惩比率约束实现激励相容和个体理性，并分析可行区域及扩展方案。

Comments Preprint. 17 pages, 2 figures

Memory-Scalable and Hardware-Adaptive Matrix-Free Quantum Simulation

内存可扩展且硬件自适应的无矩阵量子模拟

Uriel Shafir, Ronnie Kosloff

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种内存可扩展、硬件自适应的无矩阵框架，通过块过程接口应用大算子，避免在单个加速器上实例化完整矩阵，从而突破量子模拟中哈密顿量存储的内存限制。

IPO Finance Agent: Benchmark of LLM Financial Analysts Beyond Finance Agent v2, with Automated Rubric Generation, on the SpaceX (SPCX) IPO

IPO金融分析师：超越Finance Agent v2的LLM金融分析师评估，带自动评分标准生成——以SpaceX (SPCX) IPO为例

Mostapha Benhenda

机构 * Vals AI 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,title_cn)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对IPO尽职调查中长文档检索的挑战，提出IPO Finance Agent框架，通过上下文检索和自动评分标准生成，在SpaceX S-1文件上评估多个LLM，最佳模型Qwen 3.7 Max准确率79.4%，成本$0.30/查询。

HealthAgentBench: A Unified Benchmark Suite of Realistic Agentic Healthcare Environments for Challenging Frontier AI Agents

HealthAgentBench：面向挑战性前沿AI代理的统一真实医疗环境基准套件

Qianchu Liu, Sheng Zhang, Guanghui Qin, Jeya Maria Jose Valanarasu, Maximilian Rokuss, Mingyu Lu, Timothy Ossowski, Juan Manuel Zambrano Chaves, Cliff Wong, Peniel Argaw, Yashna Hasija, Mu Wei, Wen-wai Yim, Qin Liu, Zilin Jing, Jason Entenmann, Naoto Usuyama, Tristan Naumann, Hoifung Poon

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agentic(title,abstract)；agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 提出包含54个医疗任务的基准套件HealthAgentBench，评估AI代理在真实临床工作流中的端到端多步推理能力，最强代理Codex GPT-5.5仅达42%成功率。

Securing the AI Agent: A Unified Framework for Multi-Layer Agent Red Teaming

保护AI代理：多层代理红队测试的统一框架

Yong Yang, Xing Zheng, Huiyu Wu, Huangsheng Cheng, Xiaorong Shi, Jing Guo, Bo Yang, Yi Zhou, Xiangfan Wu, Zonghao Ying

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；agentic(abstract)

AI总结 提出AI-Infra-Guard框架，通过分层攻击面（基础设施、协议/工具、代理行为、模型）匹配不同检测范式，覆盖75+组件和1400+漏洞规则，实现代理安全红队测试。

Understanding and Evaluating Claw-like Agent Security Through a Computer-Systems Lens

通过计算机系统视角理解与评估爪类智能体安全性

Peizhi Niu, Wenjie Qu, Shangding Gu, Tianneng Shi, Yuankai Li, Ahmad Tawaha, Hend Alzahrani, Vincent Siu, Boyi Li, Chenguang Wang, Jiaheng Zhang, Basel Alomair, Ming Jin, Muhao Chen, Chi Wang, Costas Spanos, Dawn Song

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NUS（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； KACST（阿卜杜勒阿齐兹国王科技城） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UW Seattle（华盛顿大学西雅图分校） ； HUMAIN（胡迈因研究所） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对爪类AI智能体安全漏洞，提出计算机系统类比，构建SafeClawArena基准测试，评估406个对抗任务，发现最高攻击成功率70%，恶意插件100%成功。

Large Language Model Evaluation Via Multi AI Agents: Preliminary results

通过多AI代理评估大型语言模型：初步结果

Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Kari Systä, Pekka Abrahamsson

专题命中 Agent评测 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出多AI代理模型评估不同LLM性能，通过代码检索与验证，初步结果显示GPT-3.5 Turbo表现更优，未来将引入MBPP基准提升评估精度。

Comments 10 pages, 1 figure

Journal ref ICLR 2024 Workshop on Large Language Model (LLM) Agents, 2024

A Semantic-Layer-Mediated Agent for Natural Language to SQL over Heterogeneous Enterprise Databases

一种语义层中介的智能体，用于异构企业数据库的自然语言到SQL转换

Ha Jeong Kim, Saksonita Khoeurn, Ye Ji Yoon

机构 * DAQUV Corp.（DAQUV公司） ； Chungbuk National University（忠北大学） ； BigDataLabs, Co., Ltd.（BigDataLabs有限公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种通过语义层中介的NL2SQL智能体，利用语义模型查询（SMQ）解耦语义与物理SQL，在Spider2-snow基准上达到94.15%执行准确率，排名第三。

Comments Submitted to FITAT 2026 for peer review

REMSA: Foundation Model Selection for Remote Sensing via a Constraint-Aware Agent

REMSA：通过约束感知代理进行遥感基础模型选择

Binger Chen, Tacettin Emre Bök, Behnood Rasti, Volker Markl, Begüm Demir

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； U AI（5U AI） ； Technische Universität Berlin & BIFOLD（柏林工业大学 & BIFOLD） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出REMSA，一种基于结构化数据库RS-FMD的约束感知代理，通过自然语言查询自动选择遥感基础模型，结合元数据检索与上下文学习，在专家评估基准中优于多种基线。

Comments Code and data available at https://github.com/be-chen/REMSA

Calibrating the Evaluator: Does Probability Calibration Mitigate Preference Coupling in LLM Agent Feedback Loops?

校准评估器：概率校准能否缓解LLM智能体反馈回路中的偏好耦合？

Zewen Liu

机构 * Qilu Institute of Technology, School of Software Engineering（齐鲁理工学院软件工程学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究通过概率校准评估器的成对判断来缓解LLM智能体反馈回路中的偏好耦合，实验表明校准将耦合系数降低20-49%，JS散度降低45-67%。

Comments 7 pages, 2 tables

The Decomposition Is the Fingerprint: Per-Component Identity for Agent Skills

分解即指纹：面向智能体技能的组件级身份标识

Hongliang Liu, Yuhao Wu, Tung-Ling Li

机构 * Palo Alto Networks 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出一种基于多组SimHash的局部敏感指纹，将技能分解为提示、代码和工具三元组，通过汉明距离比较实现技能家族识别与变更定位，AUC达0.974。

IterCAD: An Iterative Multimodal Agent for Visually-Grounded CAD Generation and Editing

IterCAD：一种用于视觉引导的CAD生成与编辑的迭代多模态智能体

Tao Hu, Jiaxin Ai, Licheng Wen, Xueheng Li, Shu Zou, Siqi Li, Nianchen Deng, Xinyu Cai, Hongbin Zhou, Pinlong Cai, Daocheng Fu, Yu Yang, Hairong Zhang, Botian Shi, Xuemeng Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出IterCAD，一种闭环交互式CAD生成与编辑的多模态智能体框架，通过渐进式SFT和几何感知强化学习优化，在代码可执行性和几何精度上显著超越现有方法。

ReplicatorBench: Benchmarking LLM Agents for Replicability in Social and Behavioral Sciences

ReplicatorBench：用于社会科学和行为科学中可复制性评估的LLM代理基准测试

Bang Nguyen, Dominik Soós, Qian Ma, Rochana R. Obadage, Zack Ranjan, Sai Koneru, Timothy M. Errington, Shakhlo Nematova, Sarah Rajtmajer, Jian Wu, Meng Jiang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Old Dominion University（老道明大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Uppsala University（乌普萨拉大学） ； Center for Open Science（开放科学中心） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出ReplicatorBench，一个端到端的基准测试，用于评估AI代理在可复制性研究中的能力，涵盖数据提取、实验设计与结果解释三个阶段，并开发了ReplicatorAgent框架以评估不同LLM和编程语言的性能。

Comments Accepted to KDD 2026 AI4Sciences Track, Camera-ready version

Robust Autonomous UAV Landing on Maritime Platforms via Multimodal Agentic AI and Active Wave Compensation

基于多模态智能体AI和主动波浪补偿的自主无人机稳健海上平台着陆

Francisco S. Neves, Pedro N. Pereira, Raul D. S. G. Campilho, Andry M. Pinto

机构 * Fundação Para a Ciência e a Tecnologia（葡萄牙科学技术基金会） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 提出一种解耦的多飞行器着陆框架，利用双深度强化学习智能体（SAC和模态RL）实现无人机在海上平台的稳健着陆，在15次试验中达到100%成功率。

Making Image Editing Easier via Adaptive Task Reformulation with Agentic Executions

通过具有代理执行的自适应任务重构使图像编辑更易于实现

Bo Zhao, Kairui Guo, Runnan Du, Haiyang Sun, Pengshan Wang, Huan Yang, Kun Gai, Yixin Cao, Wei Ji

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； College of Artificial Intelligence, China University of Petroleum (Beijing)（中国石油大学（北京）人工智能学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 本文提出通过自适应任务重构框架提升图像编辑性能，通过代理分析和反馈优化任务描述，改进编辑效果，尤其在复杂案例中表现显著。

Comments 9pages

Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations

知识图谱：基于LLM的工业资产运营中缺失的数据层

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru

机构 * VaidhyaMegha Private Limited, India（印度VaidhyaMegha私人有限公司） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过类型化知识图谱作为数据层，将GPT-4在工业维护场景中的准确率从65%提升至99%，并引入生成增强知识（GAK）处理缺失数据，实现81.8%的场景可回答性。

Comments v4: Accepted at Agents+Graph (AG2026) @ VLDB 2026. Corrects claims to reproduced ground truth: base graph 9 labels/5 edge types/12,647 nodes (extended schema 14/21); GAK materializes 106 failure-mode nodes; FailureSensorIQ noted as a separate IBM benchmark; 467 FMSR overlap with GAK disclosed. 20 pages, 4 figures. Code: github.com/samyama-ai/assetops-kg

A Lifecycle and Application-Stack Survey of Large Language Model Vulnerabilities: Attacks, Risks, Defenses, and Open Problems

大语言模型漏洞的生命周期与应用栈调查：攻击、风险、防御与开放问题

Seyed Bagher Hashemi Natanzi, Bo Tang

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过生命周期与应用栈视角系统化梳理大语言模型系统的漏洞，涵盖数据收集、预训练、对齐、供应链、检索、推理、工具执行和部署等阶段，分析攻击、风险与防御，并提出安全研究议程。

AutoTrainess: Teaching Language Models to Improve Language Models Autonomously

AutoTrainess: 教语言模型自主改进语言模型

Zhaojian Yu, Penghao Yin, Shuzheng Gao, Shilin He, Kai Cai, Xiao-Ping Zhang

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出AutoTrainess智能体，通过外部化人类经验为工作流和约束，在PostTrainBench上超越CLI基线，平均得分从23.21提升至26.94。