AI Agent

Agentic-Ideation: Sample Efficient Agentic Trajectories Synthesis for Scientific Ideation Agents

Agentic-Ideation: 面向科学构思智能体的样本高效智能体轨迹合成

Keyu Zhao, Lingyan Kong, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,title_cn)；agent(abstract)；workflow(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出Agentic-Ideation框架，通过Oracle引导的数据合成策略和掩码训练，高效生成高质量智能体轨迹，在科学构思任务上整体质量提升11.91%，数据合成效率提高10倍以上。

Delegation Rights: Property, Agency, and Investment Incentives in the Age of AI Agents

委托权：AI代理时代中的财产、代理与投资激励

Yukun Zhang, Kemu Xu

专题命中 工具调用 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文定义委托权为账户持有人授权代理执行的可撤销、身份保留、范围受限且模式特定的权限，通过三方不完全契约模型分析平台控制、用户控制与认证委托三种机制对投资激励和风险分配的影响。

ForecastAgentSearch: Towards a Multi-Expert Agent Search System for Geopolitical Event Forecasting

ForecastAgentSearch：面向地缘政治事件预测的多专家智能体搜索系统

Miaomiao Cai, He Chang, Yunshan Ma, See-kiong Ng

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 提出ForecastAgentSearch框架，将地缘政治事件预测建模为多专家智能体搜索问题，通过检索、排序和协调专业智能体生成预测，并讨论关键设计挑战与评估方案。

Journal ref SIGIR 2026 AgentSearch Workshop

SimpleSearch-VL: A Simple Recipe for Multimodal Agentic Deep Search

SimpleSearch-VL：多模态智能深度搜索的简单配方

Ming Dai, Zhihong Lu, Jinjie Gu, Jiedong Zhuang, Yefeng Liu, Wankou Yang, Jian Wang, Chunhua Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出SimpleSearch-VL框架，通过因子化自适应展开和证据验证推理提升多模态智能搜索的效率与可靠性，仅用少量数据即显著超越基线。

Comments Technical Report

Think in English, Answer in Korean: Efficient Adaptation of Multilingual Tool-Using Agents

用英语思考，用韩语回答：多语言工具使用智能体的高效适配

Utsav Garg, Sungjin Hong, Jason Jung, Justin Lee, Shaan Desai, Joon Hee Kim, Anirudh Shrinivason, Edmond Wen, Susie Park

机构 * Cohere ； LG CNS 纠错

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

AI总结 提出LuckyStar 111B混合推理模型，通过多语言监督微调、可验证奖励强化学习、语言一致性奖励和4-bit量化，高效适配多语言工具使用智能体，提升数学推理、函数调用和NL2SQL性能。

From Grasps to Dexterity: Large-Scale Grasp Pretraining for Dexterous Manipulation

从抓取到灵巧：大规模抓取预训练用于灵巧操作

Ying Yuan, Xinyu Liu, Sriram Krishna, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结 本文提出一种层次化模仿学习框架，利用大规模灵巧抓取数据集预训练低级控制器，再微调于下游工具使用任务，在仿真和真实实验中显著提升成功率。

Comments Project page: https://yingyuan0414.github.io/grasp2dexterity/

ComAct: Reframing Professional Software Manipulation via COM-as-Action Paradigm

ComAct: 通过COM即行动范式重构专业软件操作

Jiaxin Ai, Tao Hu, Xuemeng Yang, Shu Zou, Hairong Zhang, Daocheng Fu, Yu Yang, Hongbin Zhou, Nianchen Deng, Pinlong Cai, Zhongyuan Wang, Botian Shi, Kaipeng Zhang, Licheng Wen

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

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

AI总结 提出COM即行动范式，将专业软件交互转化为确定性程序合成，解决GUI代理的脆弱性和API代理的异构性问题；构建ComCADBench基准和ComActor自校正代理，在工业CAD软件上实现SOTA性能。

Failure-Based Testing for Deep Reinforcement Learning Agents

基于失败的深度强化学习智能体测试方法

Weibin Lin, Jiangtao Meng, Zheng Zheng

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 针对深度强化学习智能体测试中奖励信号失效的问题，提出一种基于任务失败洞察的黑盒测试方法PRT，通过优先测试高难度任务来提升故障检测效率，在四个基准上测试成本降低超50%。

Comments 22 pages

Visual Prompt Discovery via Semantic Exploration

通过语义探索发现视觉提示

Jaechang Kim, Yotaro Shimose, Zhao Wang, Kuang-Da Wang, Jungseul Ok, Shingo Takamatsu

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SEVEX算法，通过抽象思想空间和语义反馈自动探索任务级视觉提示，提升LVLM图像感知能力。

Comments Accepted to ECCV 2026, project page: https://jaechang.dev/projects/SEVEX/

Beyond Her: Safety Dynamics in Role-play AI Companions

超越《她》：角色扮演AI伴侣中的安全动态

Zehang Deng, Zhaoyang Xie, Changzhou Han, Hiran Thabrew, Wanlun Ma, Yue Huang, Jason, Xue, Sheng Wen, Tianqing Zhu, Yang Xiang

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)

AI总结 通过混合方法研究，揭示角色扮演AI伴侣使用中用户内化问题、AI角色人格和风险互动模式共同塑造安全动态，并发现短期情绪缓解与长期恶化并存的趋势，提出自适应安全防护设计。

Comments Under review

NanoVer: An open-source framework for interactive molecular dynamics in extended reality (iMD-XR) on commodity hardware

NanoVer: 一个用于在消费级硬件上进行扩展现实交互式分子动力学（iMD-XR）的开源框架

Mark D. Wonnacott, Luis Ernesto Toledo Castro, Harry J. Stroud, Ludovica Aisa, Mohamed Dhouioui, Rhoslyn Roebuck Williams, Denis Protopopov, Sila Sobrado, David R. Glowacki

专题命中 工具调用 ：AI agent(abstract)

AI总结 本文介绍NanoVer，一个开源框架，允许多人共处同一虚拟空间，以原子级精度实时操控柔性3D分子结构的分子动力学模拟，支持消费级独立XR硬件，并实现多客户端通信与多种任务。

Adaptive fine-tuning of foundation models for crystal structure prediction: Discovery of high-pressure phases in the CaFeNi system

基础模型的自适应微调用于晶体结构预测：CaFeNi体系中高压相的发现

N. M. Chtchelkatchev, M. V. Magnitskaya, R. E. Ryltsev

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 提出一种结合进化搜索与自适应数据选择及微调的自洽基础模型辅助晶体结构预测工作流，通过迭代选择代表性结构进行DFT标记，高效探索Ca-Fe-Ni三元体系，预测了高压下稳定的新化合物Ca6FeNi。

Comments 10 pages, 13 figures