AI Agent

Beyond Static Evaluation: Building Simulation Environments for Scalable Agentic Reinforcement Learning

超越静态评估：构建用于可扩展智能体强化学习的模拟环境

Akshay Arora, Ishan Nigam, Ashutosh Aggarwal, Shefali Bansal, Krishna Singh, Sweta Kumari, Nikhil Mittal, Shariq Farhan, Siddarth Malreddy

机构 * Uber AI Solutions（优步人工智能解决方案） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型成为自主智能体后传统静态评估失效的问题，引入AgenticAI-Supervisor平台，通过API和UI驱动构建强化学习环境，运用可验证执行结果、多维奖励塑造及严格验证测试，以客户支持智能体案例展示核心能力及未来工作重点。

Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering

通过特定标题激活控制工具使用

Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

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

AI总结 研究工具增强大语言模型中工具使用决策的稳定内部表示，通过从标题锚点位置提取引导向量对工具调用行为进行双向因果控制，发现其因果有效性与线性结构不符，还区分了工具使用引导向量与参数化概念的引导向量，二者关系待解。

aiAuthZ: Off-Host, Identity-Bound Authorization for AI Agents

aiAuthZ：人工智能代理的远程、身份绑定授权

Sai Varun Kodathala

机构 * SportsVision AI 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理授权问题，提出aiAuthZ授权网关，通过消息签名验证身份、评估策略，加入审计日志并生成认证收据，有效降低攻击成功率，保障代理调用安全，减少决策延迟。

Comments Technical Report

AgoraSim: A Hybrid Agent-Based Modeling Framework

AgoraSim：一个基于混合智能体的建模框架

Chung-Chi Chen

机构 * Human-Agent Ally Lab (HAA Lab)（人机协作实验室（HAA实验室）） ； National Institute of Informatics, Japan（日本国立信息学研究所） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型智能体模拟输出易被过度解读及难与社会动态比较的问题，提出AgoraSim框架，能将文本等解析为可编辑配置，运行混合智能体群体并比较场景，通过多种接口公开，助用户检查轨迹、比较假设及识别需验证的案例。

When Lower Privileges Suffice: Investigating Over-Privileged Tool Selection in LLM Agents

当较低权限足够时：探究LLM代理中的过度权限工具选择

Kaiyue Yang, Yuyan Bu, Jingwei Yi, Yuchi Wang, Biyu Zhou, Juntao Dai, Songlin Hu, Yaodong Yang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

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

AI总结 针对LLM代理在工具选择中偏好高权限工具的安全问题，提出ToolPrivBench评估框架，发现主流代理普遍存在过度权限选择且被瞬态故障放大，并设计权限感知后训练防御方法有效减少不必要的高权限工具使用。

Comments code: https://github.com/AISafetyHub/agent-tool-selection-bias

When Does Tool Use Increase the Expressive Power of Finite-Precision Recurrent Models?

工具使用何时会增强有限精度循环模型的表达能力？

Nikola Zubić, Qian Li, Yuyi Wang, Davide Scaramuzza

机构 * Robotics and Perception Group University of Zurich（机器人感知组苏黎世大学） ； Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics（深圳国际工业与应用数学中心） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究 institute） ； Tengen Intelligence Institute CRRC Zhuzhou Institute（腾云智能研究院 CRRC 长沙研究所） 纠错

专题命中 工具调用 ：tool use(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究工具使用对有限精度循环模型表达能力的影响，通过将模型建模为与预言机交互的有限状态控制器，得出有限状态工具基本不增加表达能力，单个无限状态磁带使系统图灵完备，且特定单层控制器可实现此构造的结论。

Comments 24 pages

AutoSpec: Safety Rule Evolution for LLM Agents via Inductive Logic Programming

AutoSpec: 通过归纳逻辑编程实现LLM智能体的安全规则演化

Pingchuan Ma, Zhaoyu Wang, Zimo Ji, Yuguang Zhou, Zhantong Xue, Zongjie Li, Shuai Wang, Xiaoqin Zhang

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoSpec框架，利用归纳逻辑编程引导的CEGIS自动演化专家定义的安全规则，平衡精确率和召回率，在代码执行和具身智能体领域将F1提升至0.98和0.93，减少高达94%的误报。

Reward-Density Heuristic for Dynamic Multi-Vehicle Routing: Performance and Computational Efficiency

动态多车辆路径规划的奖励密度启发式算法：性能与计算效率

Manish Kolachalam, Rani Malhotra

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

AI总结 研究动态多车辆路径规划问题，提出奖励密度启发式算法（效率启发式算法），在自主无人机任务分配和城市出租车调度等领域评估，该算法与多种经典和元启发式算法比较，在奖励与计算前沿占优，解质量相当但规划时间少，为实时分配调度系统提供实用原则。

Faithful or Findable? Evaluating LLM-Generated Metadata for RDF Dataset Search

忠实还是可查找？评估用于RDF数据集搜索的大语言模型生成的元数据

Riccardo Terrenzi, Serkan Ayvaz

机构 * University of Southern Denmark（南部丹麦大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究RDF数据集六种元数据生成设置，评估其检索有效性与忠实性。发现无约束重写检索增益强但忠实性低，更有根据的设置提高了忠实性，基于配置文件的重写权衡最佳，将合成元数据定位为需综合评估多方面的系统级信息检索问题。

Comments 5 pages, 1 figure, accepted at SynthIR @ SIGIR 2026

Akashic: A Low-Overhead LLM Inference Service with MemAttention

Akashic：一种基于内存注意力机制的低开销大语言模型推理服务

Yang Liu, Zhaokai Luo, Huayi Jin, Ruozhou He, Chenchen Hong, Zhiyong Wang, Yifei Liu, Yunfei Gu, Chentao Wu, Junhao Hu

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； ShangHai JiaoTong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型推理中重放完整历史记录不切实际的问题，提出基于内存注意力机制的低开销内存系统Akashic，通过组织上下文成有界块、建模块间语义关系及应用软硬件协同设计内存放置，提升了任务准确率、吞吐量和可持续请求率。

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

Beyond the Leaderboard: A Synthesis of Tool-Use, Planning, and Reasoning Failures in Large Language Model Agents

超越排行榜：大语言模型智能体中工具使用、规划和推理失败的综合分析

Wael Albayaydh, Rui Zhao, Ivan Flechais

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；tool-use(title)；agent(abstract)；tool use(abstract)

AI总结 本文综合多篇论文形成大语言模型智能体局限性交叉分类法，识别出六个失败集群，通过迭代分组得出分类法，发现失败与任务长度非线性相关，单个子任务性能不能保证端到端成功，额外脚手架效果不佳，同时在部分任务上有进展。

Comments 16 pages, 3 tables, 1 figure

Proof of Execution: Runtime Verification for Governed AI Agent Actions

执行证明：受治理人工智能代理行动的运行时验证

James Rhodes, George Kang

机构 * AlphaBitCore, Inc.（AlphaBitCore公司） 纠错

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

AI总结 研究人工智能代理行动正确性验证问题，提出运行时证明（PoE）方法构建执行三元组及相关谓词和保证，证明其合理性，通过原型测试验证效果，能将多方面绑定到可检查对象，使受治理执行可证。

Comments 14 pages, 1 figure, 4 tables, 1 algorithm; includes formal soundness and replay theorems with witness constructions in appendix

Rethinking Scientific Discovery in the Agentic Era

在智能时代重新思考科学发现

Yining Zheng, Yuxin Wang, Jiahao Lu, Shicheng Fang, Weiyi Wang, Yongzhuo Yang, Bowen Li, Haochen Ma, Chen Hu, Bowen Chen, Yang Wang, Huanhui Chen, Yitong Chen, Jiajun Chen, Zhiyuan Li, Yanlin Li, Zhuo Yang, Qifeng Wu, Jiaying He, Zhijie Jinluo, Xiaohu Xu, Yi Feng, Juncheng Qian, Yizhou Chen, Yang Cheng, Tong Zhu, Tianlei Ying, Hongyu Yu, Hongjun Xiang, Xipeng Qiu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 研究提出智能科学操作系统SCION，以科学智能体为元工具连接科研要素，核心是研究执行计划，集成多种方法支持长期科研工作，经实验验证其在多方面优于现有基线，推动AI成为可溯源、可复用的科研创新协调操作层。

Comments 26 pages, 7 figures

TurnOPD: Making On-Policy Distillation Turn-Aware for Efficient Long-Horizon Agent Training

TurnOPD：使在线策略蒸馏具有转向意识以实现高效的长期智能体训练

Yuhang Zhou, Kai Zheng, Haoling Li, Dengyun Peng, Can Xu, Jingjing Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） 纠错

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

AI总结 研究针对在线策略蒸馏在长期智能体任务应用不足的问题，提出TurnOPD，通过自适应展开深度预算和渐进式转向归一化损失预算两个策略，在多任务实验中实现更高验证准确率，超越普通OPD，推进了准确率-时间前沿。

TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction

TACTIC-KG：面向网络威胁情报知识图谱构建的小型智能体团队

Mouhamed Amine Bouchiha, Gregory Blanc

机构 * SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（SAMOVAR， Telecom SudParis， Institute of Paris Polytechnic） 纠错

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

AI总结 研究针对网络威胁情报报告构建知识图谱的问题，提出TACTIC-KG框架，将任务分解给模块化专业语言模型智能体，用轻量级模型提升性能并降低成本，实验表明优于整体式模型。

Comments 20 pages, 2 figures, 10 tables

CurateEvo: Data-Curation Evolving for Agentic Post-Training

CurateEvo：用于智能体训练后的数据管理进化

Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Keyan Xu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体训练后决策问题，提出CurateEvo框架，将数据管理策略表示为代码并迭代重写。通过诊断故障模式增强、过滤数据提高有效性，在成本感知下修剪训练轮次提高效率，实验证明其性能优于现有方法且降低管理开销。

Hypothesis-driven Model Expansion under Uncertainty for Open-World Robot Planning

不确定性下用于开放世界机器人规划的假设驱动模型扩展

Anxing Xiao, Hanbo Zhang, Tianrun Hu, David Hsu

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对开放世界机器人规划中传统方法失效的问题，提出假设驱动模型扩展框架，利用基础模型生成假设，结合自动规划与验证反馈进行迭代优化，实现自主知识扩展，推动家用服务机器人实际部署。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

FORGE: Towards Functional Tool-Use Generalization via Keypoint Trajectory Reasoning

FORGE：通过关键点轨迹推理实现功能工具使用的泛化

Chuhao Zhou, Liquan Wang, Shuxin Cao, Xiangyu Chen, Yuxuan Hu, Boyu Ma, Animesh Garg, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool-use(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对机器人功能工具使用泛化问题，提出FORGE两阶段策略，通过关键点轨迹推理解耦功能推理与动作执行，在七工具击打基准测试中，对未见工具表现优于现有方法，平均成功率显著提升。

Comments 15 pages, 8 figures, 6 tables

LLM Agents for Deliberative Collaboration: A Study on Joint Decision Making Under Partial Observability

用于协商协作的大语言模型智能体：部分可观测联合决策下的联合决策研究

Chenxu Wang, Yongkun Yang, Boyuan Du, Shiwei Lin, Huaping Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测联合决策任务下的协商LLM智能体，通过形式化问题、引入基准、实例化框架和协议并评估LLMs，发现复杂任务仍挑战语言模型，协商过程有反思纠错机会，为评估改进LLM智能体奠定基础。

Comments Code is available at https://github.com/wcx21/deliberative-collaboration-agents

Unified Audio Intelligence Without Regressing on Text Intelligence

不退化文本智能的统一音频智能

Zhifeng Kong, Sang-gil Lee, Jaehyeon Kim, Boxin Wang, Zihan Liu, Sungwon Kim, Yang Chen, Arushi Goel, Rajarshi Roy, Wenliang Dai, Zhuolin Yang, Yangyi Chen, Dongfu Jiang, Sreyan Ghosh, Tuomas Rintamaki, Andrew Tao, Jonathan Raiman, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出统一音频-文本大语言模型Audex，通过单Transformer解码器架构与多阶段训练，在实现多音频任务SOTA性能的同时，几乎不损失骨干文本LLM的原有文本智能能力。

Comments We release the Audex models at https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-labs-audex

i-EXAM: Instructable and Explainable Attack Connectivity Graph Modeler

i-EXAM：可指导且可解释的攻击连通性图建模器

Rakesh Podder, Wadia Ganim, Sarath Sreedharan, Indrajit Ray, Indrakshi Ray

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 i-EXAM工具借助规划编译，帮系统管理员创建复杂网络安全配置文件并做假设分析，可识别攻击路径、评估指标、生成强化策略，还能用大语言模型解释策略。

Comments In the Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2026)

Bridging Physical Reasoning and Task Generalization via Visual Action Outcome Reasoning Alignment

通过视觉动作结果推理对齐实现物理推理与任务泛化的桥梁

Han-Jun Ko, Jr-Jen Chen, Haobo Yuan, Hsin-Ying Lee, Tiancheng Shen, Ming-Hsuan Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； The University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对视觉语言模型在物理推理中难以泛化的问题，提出VAORA奖励设计，包括视觉对齐奖励和视觉-动作对齐奖励，通过预训练专家估计概率实现平滑密集奖励，经实验验证可有效提升模型在新任务和未见环境中的物理推理性能。

Comments ICML'26 Workshop RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

Information Gain-based Rollout Policy Optimization: An Adaptive Tree-Structured Rollout Approach for Multi-Turn LLM Agents

基于信息增益的展开策略优化：一种用于多轮语言模型智能体的自适应树结构展开方法

Yijun Zhang, Fan Xu, Jiaxin Ding, Yule Xie, Shiqing Gao, Xin Ding, Haoxiang Zhang, Luoyi Fu, Xinbing Wang

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

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体长期搜索任务中展开预算分配不合理问题，提出基于信息增益的展开策略优化（IGRPO），通过按节点信息性分配预算进行树结构展开，并利用诱导教师分布指导策略优化，实验验证该方法在相同预算下优于基线。

Large Language Models Have Unreliable Understanding of Software Engineering Terminology

大语言模型对软件工程术语的理解不可靠

Huzaifa Ejaz, Fabian C. Peña, Steffen Herbold

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究大语言模型对软件工程术语的理解程度，通过用正确及伪造定义提示，测量分类准确率与推理令牌合理性，发现多数模型虽能检测伪造定义，但存在拒绝正确定义的偏差，明确推理未持续改善结果，揭示了LLMs在术语理解上的问题。

Nemotron-Labs-Diffusion: A Tri-Mode Language Model Unifying Autoregressive, Diffusion, and Self-Speculation Decoding

Nemotron-Labs-Diffusion：一种统一自回归、扩散和自推测解码的三模式语言模型

Yonggan Fu, Lexington Whalen, Abhinav Garg, Chengyue Wu, Maksim Khadkevich, Nicolai Oswald, Enze Xie, Daniel Egert, Sharath Turuvekere Sreenivas, Shizhe Diao, Chenhan Yu, Ye Yu, Weijia Chen, Sajad Norouzi, Jingyu Liu, Shiyi Lan, Ligeng Zhu, Jin Wang, Jindong Jiang, Morteza Mardani, Mehran Maghoumi, Song Han, Ante Jukić, Nima Tajbakhsh, Jan Kautz, Pavlo Molchanov

机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室） 纠错

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

AI总结 介绍了统一AR、扩散和自推测解码的三模式语言模型Nemotron-Labs-Diffusion，通过联合目标训练，能切换模式。研究表明其目标互补，自推测模式表现优，有长期潜力，该模型家族在精度和速度上优于现有开源模型。

Learning When to Automate: Queue Control in Human-AI Service Systems

学习何时自动化：人机服务系统中的队列控制

Giovanni Montanari, Marco Scarsini, Vianney Perchet

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CREST（法国国立统计与经济管理学院） ； ENSAE（法国国立统计与经济管理学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） ； Luiss University（罗马路易斯大学） ； Criteo AI Lab（Criteo人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究人机服务系统中任务处理的资源分配问题，提出UCB - DPP策略，结合上置信界与漂移加惩罚控制学习未知参数并做队列感知决策，实现\(\widetilde{\mathcal{O}}(K\sqrt{T})\)遗憾值，保证人工服务队列平均速率稳定性，优于自然基线。

From Closed-Loop Optimization to Open Decision Making: Coupled Digital Twins for Predictive and Autonomous Microscopy

从闭环优化到开放决策：用于预测性和自主性显微镜的耦合数字孪生

Yu Liu, Boris Slautin, Ian Mercer, Jon-Paul Maria, Sergei V. Kalinin

机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee, 37996, USA（田纳西大学材料科学与工程系） ； Materials Science and Engineering Department, Materials Research Institute, the Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania, 16802, USA（宾夕法尼亚州立大学材料研究学院材料科学与工程系） 纠错

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

AI总结 研究从闭环优化到开放决策的自动化实验，提出耦合数字孪生框架，通过样本孪生和仪器孪生分别编码材料状态与信号等，用于预测显微镜操作等，以力 - 距离曲线编码器等实现框架，为预测性操作和自主实验规划奠定基础。

Network amplification of dengue declines as endemicity rises: climate-adjusted directional spread across Costa Rican cantons, 1993-2012

登革热的网络传播随着地方流行性增加而下降：1993 - 2012年哥斯达黎加各县经气候调整的定向传播

Fabio Sanchez

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究哥斯达黎加1993 - 2012年登革热传播，通过每周病例数重建县间传播地图，经气候调整后发现传播具方向性且集中在特定区域，局部疫情会放大，随病例数增加放大效应下降，可为监测和控制提供依据。

Comments 20 pages, 12 figures

Clustering-Embedded Model Predictive Path Integral Control: Avoiding Averaging-Induced Failure and Enabling Efficient Cluster Selection for Dynamic Obstacles

聚类嵌入模型预测路径积分控制：避免平均诱导失效并实现动态障碍物的高效聚类选择

Zidong Liu, Kaixin Chang, Xu Chen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对MPPI在杂乱环境中平均诱导失效问题，提出聚类嵌入MPPI框架。通过集成高保真修剪和聚类阶段重新定义控制律，利用DBSCAN等分离可行轨迹模式，结合智能选择逻辑。实验表明该方法能减轻障碍物前犹豫，缩短目标到达时间和末端执行器路径。

Journal ref IROS 2026