AI Agent

Plover: Steering GUI Agents through Plan-Centric Interaction

Plover：通过以计划为中心的交互来操控图形用户界面代理

Madhumitha Venkatesan, Shicheng Wen, Jiajing Guo, Jorge Piazentin Ono, Liu Ren, Dongyu Liu

机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Bosch Research North America（博世北美研究院） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 研究针对现实中GUI自动化难题，提出以计划为中心的Plover系统，通过规划器-执行器架构，支持多方式监督与修正，经形成性研究和评估表明，该系统能让GUI自动化更透明、可控与可适应，利于修复故障。

Mixed-Agent Museum Tour Guide Design Improves Gendered Learning Outcomes and Visitor Preferences

混合智能体博物馆导游设计提升性别化学习成果及游客偏好

Annette M. Masterson, Wonse Jo, Helena C. Sieh, Lionel P. Robert,, Dawn Tilbury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Incheon National University（仁川国立大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究博物馆中机器人导游，提出结合实体与虚拟智能体的混合导游系统，经30人受试者内研究验证，发现其提升女性学习表现，各条件下参与度和体验质量一致，且无论性别参与者都更偏好混合智能体团队。

Comments Accepted on IROS 2026, 8 pages

HyMobileAgent: Data-Environment Co-Scaling for Efficient GUI Agents

HyMobileAgent：用于高效GUI代理的数据-环境协同扩展

Hy Vision Team, Huawen Shen, Zhengyang Tang, Shangpin Peng, Liang Wu, Anran Zhang, Weinong Wang, Yiduo Guo, Chenxin Li, Zhengyao Fang, Yang Ding, Junyi Li, Fei Tang, Zheng Ruan, Yi Zhang, Xingran Zhou, Dingchen Yang, Sunqi Fan, Zhiyi Wan, Han Hu, Xin Lai, Pengyuan Lyu, Chengquan Zhang

机构 * PhoneWorld Mock App Factory（手机世界模拟应用工厂） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究移动GUI代理在数字环境中的运行，基于Hy3.0-VL-A3B构建HyMobileAgent，开发数据和环境协同扩展框架，集成多种机制和管道，提出渐进式训练方法，解决移动交互关键瓶颈。

Grow-Prune-Freeze Networks: Adaptive & Continual Learning Technique for Olfactory Navigation

生长-剪枝-冻结网络：用于嗅觉导航的自适应与持续学习技术

Kordel K. France, Ovidiu Daescu

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

AI总结 提出生长-剪枝-冻结（GPF）网络框架，通过动态调整策略网络层数实现持续学习，在湍流羽流导航任务中达到94%成功率，并推广到其他机器学习任务。

Comments Accepted as poster to the Reinforcement Learning in Big Worlds Workshop at the 2026 Reinforcement Learning Conference

Tactile: Giving Computer-Using Agents Hands and Feet

触觉：赋予使用计算机的智能体双手和双脚

Yong Liu, Zhenyi Zhong, Zhanpeng Shi

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

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

AI总结 研究针对计算机使用智能体操作层脆弱的问题，提出开源工具Tactile，将异构UI证据转换为基于动作的接口状态，通过特定循环操作。在相关任务中能提升Codex Success@100，证明可靠计算机使用需更强模型及可重用执行基础。

Deep Reinforcement Learning Based Navigation with Macro Actions and Topological Maps

基于宏观动作和拓扑地图的深度强化学习导航

Simon Hakenes, Tobias Glasmachers

机构 * Institute for Neural Computation, Faculty of Computer Science, Ruhr University Bochum, Germany（神经计算研究所，计算机科学学院，博德姆鲁尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于拓扑地图和宏观动作的深度强化学习导航方法，通过简化问题复杂度实现高效的样本学习。

Comments 14 pages, 6 figures

Journal ref Machine Learning, Optimization, and Data Science. LOD 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16467

SoftNav: Injecting 3D Scene Tokens into VLMs for Embodied Navigation

SoftNav：将3D场景令牌注入视觉语言模型以进行具身导航

Yi Wu, Junjie An, Xiao Liu, Yiqun Zhou, Yuechen Wu, Xiaoqing Guan, Shuyang Yu, You Wang, Guang Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对具身导航中3D场景理解与导航推理协同问题，提出SoftNav方法，通过轻量级投影仪将3D连续表示作为软令牌注入VLM隐藏空间，在HM3D-OVON上超越先前方法，且能零样本转移到其他场景，弥合表征差距实现可转移导航。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026