AI Agent

OmniGAIA: Towards Native Omni-Modal AI Agents

OmniGAIA：迈向原生全模态AI代理

Xiaoxi Li, Wenxiang Jiao, Jiarui Jin, Haoxuan Li, Hao Wang, Shijian Wang, Guanting Dong, Jiajie Jin, Yinuo Wang, Yuan Lu, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou, Zhouchen Lin

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Peking University（北京大学） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniGAIA基准和OmniAtlas代理，通过全模态事件图和后见引导树探索策略，实现跨视频、音频和图像的深度推理与工具使用。

Janus: a Playground for User-Involved Agentic Permission Management

Janus：用户参与的智能体权限管理实验平台

Natalie Grace Brigham, Eugene Bagdasarian, Tadayoshi Kohno, Franziska Roesner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Georgetown University（乔治城大学） 纠错

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

AI总结 提出Janus系统，通过模块化框架和自动化评估工具，研究用户参与AI智能体权限管理的设计空间，发现用户输入可增强隐私安全，AI辅助可降低认知负担，但需考虑权限疲劳等现实行为。

Comments Code and data released on GitHub: https://github.com/GraceBrigham/Janus

Auto-FL-Research: Agentic Search for Federated Learning Algorithms

Auto-FL-Research: 联邦学习算法的智能搜索

Holger R. Roth, Ziyue Xu, Chester Chen, Daguang Xu, Peter Cnudde, Andrew Feng

机构 * NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达，美国圣克拉拉） 纠错

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

AI总结 提出Auto-FL-Research (AFR)，一种约束编码代理工作流，用于自动搜索联邦学习算法，在五个医疗和六个LEAF任务上验证了有效性，并分析了搜索结果的机制。

Comments 8 pages; 5 figures; 6 tables

Monadic Context Engineering

单子上下文工程

Yifan Zhang, Yang Yuan, Mengdi Wang, Andrew Chi-Chih Yao

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文提出Monadic Context Engineering，利用函子、应用函子和单子的代数结构，为智能体设计提供形式基础，通过分层方法构建高效可靠的AI智能体。

Comments We found some issues in the categorical foundations of this work, so we respectfully withdraw it

Bringing Agentic Search to Earth Observation Data Discovery

将智能搜索引入地球观测数据发现

Minghan Yu, Youran Sun, Chugang Yi, Yixin Wen, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 提出一个基于智能搜索的系统，利用知识图谱和大型语言模型，从自然语言查询中返回匹配的地球科学数据集和工具，显著提升检索性能。

Comments 19 pages, 1 figure, 6 tables

SkillFuzz: Fuzzing Skill Composition for Implicit Intents Discovery in Open Skill Marketplaces

SkillFuzz: 面向开放技能市场中隐式意图发现的技能组合模糊测试

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillFuzz，首个无需执行的模糊测试方法，通过提取结构化技能契约并利用契约引导的蒙特卡洛树搜索，在开放技能市场中高效发现因技能组合导致的隐式意图，验证了80%以上高风险组合。

Comments Under Review

Object Aligner: A Configurable JSON Schema Similarity Score for Graphs, Applied to LLM Prompt Optimization

Object Aligner: 一种可配置的图结构JSON模式相似度评分，应用于LLM提示优化

Jan Drchal

机构 * Artificial Intelligence Center, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出Object Aligner，一种基于递归树对齐和引用对齐的JSON相似度评分方法，通过Weisfeiler-Leman颜色细化近似图同构，用于LLM输出评估和提示优化。

Comments 28 pages, This is a submitted version of a manuscript under review at IEEE Access; it has not been peer reviewed

Beyond Next-Token Prediction: An RLVR Proof of Concept for Tool-Use Agents on Atlassian Workflows

超越下一个词预测：Atlassian工作流中工具使用代理的RLVR概念验证

Karthikeya Aditya Vissa, Sankalp Mane, Ananya Mantravadi, Harshit Rajgarhia, Abhishek Mukherji

机构 * Centific 纠错

专题命中 工具调用 ：tool-use(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对企业SaaS工作流中LLM因目标不匹配导致的静默失败，提出在目标环境中直接应用可验证奖励强化学习（RLVR），在五个合成Jira/Confluence环境中训练Qwen模型，将平均奖励从0.35-0.92提升至0.95-1.00。

SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering

SPADER: 面向多答案问答的逐步同伴优势与多样性感知探索奖励

Qiming Shi, Zhaolu Kang, Yunfan Zhou, Di Weng, Yingcai Wu

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出SPADER强化学习框架，通过逐步同伴优势（SPA）机制和多样性感知探索奖励，解决多答案问答中长程工具使用的细粒度信用分配与持续探索问题，实验表明在多个数据集上提升了召回率和F1分数。

Translating Natural Language to Strategic Temporal Specifications via LLMs

通过大语言模型将自然语言翻译为策略时序规范

Marco Aruta, Francesco Improta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Vladana Perlić

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信，巴黎理工学院） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型将自然语言描述的策略需求翻译为ATL/ATL*公式，构建专家验证数据集，通过领域内微调小模型达到与强少样本专有API基线相当的语义准确性（0.84 vs 0.86），并集成到模型检查器中支持非专家用户。

Ophiuchus: Incentivizing Tool-augmented "Think with Images" for Joint Medical Segmentation, Understanding and Reasoning

Ophiuchus: 激励工具增强的“图像思考”用于联合医学分割、理解与推理

Yankai Jiang, Yujie Zhang, Peng Zhang, Wenjie Li, Yichen Li, Jintai Chen, Xiaoming Shi, Shihui Zhen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Information Hub, HKUST (Guangzhou)（信息枢纽，香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Ophiuchus框架，通过三阶段训练策略（冷启动SFT、自反思微调、工具强化学习）使MLLM动态聚焦细粒度视觉区域，实现精准医学分割与诊断。

SkillDAG: Self-Evolving Typed Skill Graphs for LLM Skill Selection at Scale

SkillDAG：面向大规模LLM技能选择的自演化类型化技能图

Tong Bai, Zhenglin Wan, Pengfei Zhou, Xingrui Yu, Yang You, Ivor W. Tsang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； CFAR A*STAR 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillDAG，通过类型化有向图建模技能间关系，并作为推理时可调用的结构化检索接口，支持在线演化，在ALFWorld和SkillsBench上显著超越基线。

Comments 19 pages, 5 figures

Substrate-Agnostic 3x: Biosignatures, Technosignatures, Ecologies

底物无关的3x：生物印记、技术印记、生态学

Lukáš Likavčan

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出底物无关生态学概念，整合生物印记与技术印记研究，基于生态位构建理论建立统一视角。

Comments 5 pages