AI Agent

MyAG: A Graph-Based Framework for Designing and Analyzing Composable LLM Agent Systems

MyAG：一种用于设计和分析可组合大语言模型智能体系统的基于图的框架

Zhisong Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于设计和分析可组合大语言模型智能体系统的MyAG框架，它将构建分为三个图抽象，支持分层组合，提供监控和可视化工具，实验表明其能支持灵活设计并助于分析性能-效率权衡，且已开源。

Evaluating Frontier AI Agents as Autonomous Clinical Security Auditors

评估前沿人工智能代理作为自主临床安全审计员

Michael O. Eniolade

机构 * University of the Cumberlands（坎伯兰大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在评估前沿人工智能代理能否自主进行临床人工智能安全审计。基于METR任务标准构建评估任务，让代理按要求实施攻击、计算得分并编写报告。通过对三个前沿模型在不同数据集和模型架构上的评估，得出各模型表现及成本等情况，部分成果已公开。

Comments 29 pages, 2 figures, 7 tables

Where Should RL Post-Training Compute Go? Model Size, Search, Learning, and Feedback

强化学习训练后计算资源应投向何处？模型大小、搜索、学习与反馈

Patrick Wilhelm, Odej Kao

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

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

AI总结 研究强化学习训练后计算资源分配问题，引入浮点运算核算框架，通过LoRA适配的Qwen2.5策略发现条件分配前沿，揭示模型选择与训练分配关联及奖励系统对核算影响，提出RACE协议，建议相关论文报告总浮点运算及计算分配方式。

Dynamical Vehicle Orienteering Problem for Multi-Rotor Unmanned Aerial Vehicles

多旋翼无人机的动态车辆定向问题

František Nekovář, Matej Novosad, Martin Saska, Robert Pěnička

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 研究多旋翼无人机的动态车辆定向问题，提出结合非线性规划与混合整数线性规划的分支定界程序和大邻域搜索元启发式算法两种解决方案，实验表明改进显著，实际部署验证了所提质点模型解决方案轨迹。

Comments 28 pages, 10 figures, preprint submitted to European Journal of Operational Research

Intuitionistic Dynamic Logic

直觉主义动态逻辑

Lukas Zenger

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究直觉主义动态逻辑的数学理论，涵盖五种该逻辑。通过开发证明论工具、进行语义研究，建立相关性质与界限。主要贡献为开发演算、获有限模型性质及可判定性、给出直觉主义线性时态逻辑完备公理系统。

Comments PhD Thesis

SingGuard-NSFA: Extensible Guardrails for Agentic AI via Generative Reasoning and Real-Time Classification

SingGuard-NSFA：通过生成式推理和实时分类实现的可扩展智能体人工智能护栏

SingGuard Team

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体人工智能系统操作威胁，提出NSFA分类法构建基准套件，开发双模式方法，发布四个不同参数模型，在基准测试和跨源评估中表现出色，证明方法可扩展性与通用性。

ProfMalPlus: Agent-Coordinated Detection of Malicious NPM Packages via Static-Dynamic Analysis Synergy

ProfMalPlus：通过静态-动态分析协同实现代理协调检测恶意NPM包

Yiheng Huang, Zhijia Zhao, Bihuan Chen, Susheng Wu, Zhuotong Zhou, Yiheng Cao, Kun Hu, Xin Hu, Xin Peng

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

AI总结 研究针对NPM包恶意代码检测问题，提出ProfMalPlus，结合对象敏感行为图与大语言模型推理，经多步骤提取安全切片并评估，对不确定情况增强证据后再评估，最终定位恶意代码，F1分数高且发现多个未知恶意包，性能优于现有检测器。

Autonomous UAV Route Planning for Coverage Maximization in Environmental Monitoring: A Systematic Literature Review

环境监测中用于最大化覆盖的无人机自主路径规划：一项系统文献综述

Sebastian Jouannet-Contreras, Carola Figueroa-Flores

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

AI总结 该文献综述聚焦无人机环境监测的自主路径规划，遵循PRISMA 2020框架搜索相关研究。介绍筛选流程与初步分析结果，指出研究集中在特定方面，多依赖模拟验证，近期对强化学习等兴趣上升，凸显研究活跃但分散，需结构化综合以明确技术与差距。

Comments Accepted in CLEI 2026

Journal ref CLEI 2026

Learning Robust Execution in Robotic Manipulation with Agentic Reinforcement Learning

通过智能强化学习在机器人操作中学习鲁棒执行

Xiaopeng Zhang, Yueyang Weng, Qi Liu, Yongjin Mu, Yanjie Li

机构 * School of Inteligence Science and Engineering, the Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对机器人操作面临的挑战，提出用两个互补指标评估执行质量，构建智能强化学习框架，通过高级决策恢复有效执行，在LIBERO基准测试中提升了执行成功率，增强了执行鲁棒性。

nuTruck: Benchmarking Autonomous Driving Planning for Distributed Electric-drive Trucks

nuTruck：分布式电动卡车自动驾驶规划的基准测试

Jinyu Miao, Pu Zhang, Yifei He, Chengyao Zhang, Kun Jiang, Ke Wang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； KargoBot.AI Inc.（卡戈博特人工智能公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对分布式电动卡车自动驾驶规划，提出nuTruck基准测试。纳入高精度动力学模型，采用多种规划器为基线，利用真实场景闭环评估，可定量评估侧翻风险等，有望成为评估此类规划器的新标准。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables

VAMP-MR: Vector-Accelerated Motion Planning and Execution for Multi-Robot-Arms

VAMP-MR：多机器人手臂的向量加速运动规划与执行

Philip Huang, Chenrui Gao, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多机器人手臂运动规划这一关键挑战，结合经典规划算法与矢量化碰撞检查技术，引入新运动规划器，基于CPU SIMD指令加速碰撞检查，在运动规划和执行后处理中实现加速，并发布实现降低研发门槛。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables. To appear in the Proceedings of IROS 2026

Min-Max Regret Task Allocation and Planning of Heterogeneous Multi-Robot System in Partially Known Environments

部分已知环境中异构多机器人系统的最小-最大遗憾任务分配与规划

Xinkai Liang, Huixuan Chan, Ying Liu, Yangxi Shi, Hao Fang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对部分已知环境中异构多机器人系统任务分配难题，提出基于最小-最大遗憾优化的框架，用区域绑定原子命题捕获资源不确定性，借助扩展规划决策树及新型分支定界策略，实现近线性可扩展性，性能优于基线方法。

Parsimonious disturbance-aware minimum-time planning with parametric uncertainty

具有参数不确定性的简约干扰感知最短时间规划

Martino Gulisano, Matteo Masoni, Marco Gabiccini

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对赛车运动应用提出最小圈时规划框架，考虑状态干扰和参数不确定性，扩展公式并采用简约激活策略，通过MPC验证，相比无鲁棒性规划，鲁棒规划失败运行少、关键信号分散紧，提升了可跟踪性。

An ALNS Heuristic for Large-Scale Line Planning with Mode Choice and Line Generation

一种用于具有模式选择和线路生成的大规模线路规划的自适应大邻域搜索启发式算法

Siv Marie Cartland Hansen, Richard Martin Lusby, Rowan Hoogervorst, Otto Anker Nielsen

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对大规模公共交通线路规划中考虑需求响应性这一复杂问题，提出可扩展的ALNS算法，联合优化线路和频率，动态生成候选线路并评估解决方案，在丹麦欧登塞网络验证其适用性，优化后提升了服务水平，凸显校准需求模型的重要性。

Comments 47 pages, 7 figures

Direct probabilistic IMPT treatment planning with setup and range errors for neuro-oncological patients

针对神经肿瘤患者设置和范围误差的直接概率调强放疗治疗计划

Jelte R. de Jong, Sebastiaan Breedveld, Steven J. M. Habraken, Mischa S. Hoogeman, Jenneke I. de Jong, Danny Lathouwers, Zoltán Perkó

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对神经肿瘤患者，比较概率计划与稳健计划，采用基于百分位数的概率方法，通过嵌套结构和多项式混沌展开采样计算，实现更好的靶区覆盖与危及器官剂量降低权衡，优化时间有改善。

TRACE: Turn-level Reward Assignment via Credit Estimation for Long-Horizon Agents

TRACE：通过信用估计进行长期奖励分配的回合级奖励分配

Leitian Tao, Baolin Peng, Wenlin Yao, Tao Ge, Hao Cheng, Mike Hang Wang, Jianfeng Gao, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对多轮智能体训练后的信用分配难题，提出TRACE方法，通过特定状态转换、对数概率获取及转换等步骤进行奖励分配。该方法无需额外训练，在长期复杂搜索任务中显著提升基础模型工具使用能力，在基准测试中表现良好且学习曲线更佳。

Comments 26 pages

SPyCE: Skill-Policy Co-evolution for Multimodal Agents

SPyCE：多模态智能体的技能-策略协同进化

Ru Zhang, Weijie Qiu

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

专题命中 规划决策 ：tool use(abstract)；tool-use(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多模态智能体，提出SPyCE框架，将推理轨迹提炼为分层技能库与策略协同进化，执行技能捕获局部操作，工作流技能编码高级先验，实验证明该框架优于基线，为构建多模态智能体提供新范式。

A Hybrid Sampling-Based Trajectory Planner with Game-Theoretic Guidance for Autonomous Racing

一种基于混合采样的具有博弈论引导的自主赛车轨迹规划器

Alexander Langmann, Frederico Pita de Araujo, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学工程与设计学院自动驾驶车辆系统教授组） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对自主赛车在多智能体场景下的规划问题，提出将博弈论推理集成到基于采样的运动规划器的混合架构，利用离线学习势函数和在线梯度优化生成交互参考路径，在模拟环境中验证该方法能诱导防御行为且无计算负担。

Comments Accepted to IEEE ITSC 2026

Improving Molecular Property Prediction in Small Language Models Using Graph-based Tools

使用基于图的工具改进小语言模型中的分子性质预测

Konstantinos Bougiatiotis, Dimitrios Kelesis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract,comments)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对小语言模型在分子性质预测时的结构盲目性问题，提出模块化上下文增强提示框架，通过GNN专家模型和提取子图来辅助预测，在MUTAG和Tox21数据集上实验表明该方法能显著提升预测准确性，验证了基序相关性，但与专门GNN模型仍有差距。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Grounded world models in biological organisms and future embodied AI

生物有机体和未来具身人工智能中的基础世界模型

Giovanni Pezzulo, Davide Nuzzi, Marco D'Alessandro, Riccardo Proietti, Roberto Bottini, Paul Cisek

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

AI总结 研究探讨生物有机体中基础世界模型，通过五个神经回路例子揭示当前具身人工智能缺失的特征，如内在动力学作用等，还讨论了生物系统原则对未来具身人工智能的影响。

Music-to-Dance Generation via Atomic Movements

通过原子运动生成音乐驱动的舞蹈

Xinhao Cai, Yixuan Sun, Minghang Zheng, Qingchao Chen, Xin Jin, Song-chun Zhu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究音乐驱动的舞蹈生成问题，提出结构感知框架，将编排建模为原子运动序列，经数据分割、聚类及大语言模型处理得到原子运动注释，设计两阶段生成框架，提升舞蹈生成的结构连贯性、节奏对齐和自然度，增强可解释性与可控编辑性。

Unleashing Multimodal Large Language Models for Training-free HOI Detection in the Wild

释放多模态大语言模型用于野外无训练的人机交互检测

Ting Lei, Jialin Liu, Zhu Xu, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对传统人机交互检测方法在开放世界和组合场景中泛化能力受限的问题，提出无训练的AgentHOI框架，利用基础模型多模态推理能力，通过上下文感知多轮推理和多方面交互定位机制，在实际场景中取得优于现有监督和弱监督方法的性能。

AI-Augmented Adaptive Digital Twin Modeling for Brain Tumor Evolution Prediction and Treatment Scheduling

用于脑肿瘤进化预测和治疗计划安排的人工智能增强自适应数字孪生建模

Wenxi Liu, Michael Trimboli, Xianqi Li

机构 * Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院） ； Department of Mathematics and Systems Engineering（数学与系统工程系） 纠错

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

AI总结 针对脑肿瘤进化预测和治疗计划难题，提出人工智能增强自适应数字孪生框架，集成多种模型与方法。实验表明该框架能有效提升预测准确性，降低肿瘤负荷，为患者特异性治疗优化提供统一框架，奠定向现实治疗计划转化基础。

Structured Reinforcement Learning for Bayesian Persuasion : Application to Intelligent Interactive Driving

用于贝叶斯说服的结构化强化学习：在智能交互驾驶中的应用

Merlin Paul, Anup Aprem

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究智能交互驾驶中主导者引导智能体决策的问题，提出在线结构化强化学习框架，贡献包括为单调智能体提出算法、确定相关条件、提出SQP，数值分析显示该方法在优化行驶奖励上比现有方法成本效率高30%。

Cost-Pragmatic Quality Gating and Selection-Fusion Multi-Model Combiners for BioASQ Phases A+ and B

用于BioASQ A+和B阶段的成本实用质量门控和选择融合多模型组合器

Dima Galat, Marian-Andrei Rizoiu

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对BioASQ任务14B 2026系统，围绕检索弱时的重新检索及多模型答案组合展开。采用混合与代理驱动管道结合质量门控，成本实用策略提升效果。还分解多模型集成，解析器在召回方面表现出色，团队在初步排行榜上成绩优异。

Comments CLEF2026, BioASQ2026

Learning Physics-Guided Residual Dynamics for Deformable Object Simulation

学习用于可变形物体模拟的物理引导残差动力学

Shivansh Patel, Kaifeng Zhang, Sanjay Pokkali, Svetlana Lazebnik, Yunzhu Li

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对可变形物体模拟中动力学预测难的问题，提出物理引导残差动力学（PGRD）框架，结合物理与学习方法优势，采用特定架构和公式，在多物体模拟上结果更准，还展示了其在操作规划和交互式模拟中的应用效用。

Comments Website: https://pgrd-robot.github.io/

Accuracy-Preserving Stability Regularization for Large-Scale Retail Demand Forecasting

大规模零售需求预测中保持准确性的稳定性正则化

Jize Li, Jiani He, Dishu Yang, Dingyan Shang, Jingjing Liu, Shiqi Huang

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

AI总结 研究大规模零售需求预测，提出在训练时对连续序列内变化施加惩罚的方法，结合多种特征评估稳定性。实验表明稳定性感知混合模型能提高预测稳定性得分，且RMSE变化小，拓展了零售预测从点误差最小化到准确性-稳定性权衡的评估视角。

Comments 9 pages, 5 figures, accepted for presentation at ICEME 2026

HRO: Hierarchical Room-to-Object Framework for Zero-Shot Object Goal Navigation with Large Language Models

HRO：用于基于大语言模型的零样本目标导航的分层房间到物体框架

Luyuan Jia, Yinfeng Yu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学具身智能联合研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对零样本目标导航问题，提出LLM驱动的分层房间到物体（HRO）框架，引导智能体粗到细探索导航至目标物体，实验表明该框架在Gibson和HM3D数据集上优于现有基于LLM的方法。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2026 (IEEE SMC 2026)

Discriminative Barrier Functions for Safe Adversarial Imitation Learning from Observation

用于从观察中进行安全对抗模仿学习的判别障碍函数

Anubhav Vishwakarma, Bhaumik Mehta, Caleb Hsu, Byron Boots, Karen Leung, Tyler Han

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 研究针对逆强化学习不安全及控制障碍函数设计难的问题，通过将奖励函数候选限制在CBF空间，实现安全在线控制与经验改进，能从无标签观察中恢复障碍函数，模拟实验显示其安全性能提升，并研究了不同IRL方法的权衡。

Comments 20 pages, 5 figures

Merging Reaction to Cognition: A Hybrid Cognitive Strategy for Odour Source Localisation in Natural Environments

融合反应与认知：自然环境中气味源定位的混合认知策略

Hugo Magalhães, Rui Baptista, Lino Marques

机构 * Institute of Systems and Robotics（系统与机器人研究所） ； University of Coimbra（科英布拉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究自然环境中气味源定位难题，提出混合认知策略，将生物启发反应性融入信念依赖运动规划，经模拟和实验验证，该策略能有效减少行进距离、提高成功率并降低定位误差。