AI Agent

A Tool-Invariant Framework for Teaching and Assessing Computational Methods in the Age of Agentic AI

在智能人工智能时代用于教授和评估计算方法的工具不变框架

Larry Engelhardt

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

AI总结 探讨在智能人工智能时代计算方法教学与评估，提出工具不变框架，指出验证是关键技能，阐述评估变化，介绍针对小班课程的实际应对，强调计算物理课程中学生解释和捍卫计算工件能力的重要性。

Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud

云中可扩展的大语言模型智能体工具访问

Mingxin Li, Enge Song, Yueshang Zuo, Xiaodong Liu, Rong Wen, Qiang Fu, Gianni Antichi, Jian He, Jing Tie, Zhou Shao, Xiaobo Xue, Xiong Xiao, Luyao Zhong, Shaokai Zhang, Jiangu Zhao, Jianyuan Lu, Shize Zhang, Xiaoqing Sun, Changgang Zheng, Zihao Fan, Haonan Li, Tian Pan, Xiaomin Wu, Yang Song, Xing Li, Biao Lyu, Meng Li, Haipeng Dai, Guihai Chen, Shunmin Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。

SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery

SciForge：用于科学发现的人工智能原生多模态工作台

SciForge Team, Zhangyang Gao, Minghao Fang, Yifei Liu, Hanhui Yang, Xinyu Gu, Shixiang Tang, Siqi Sun, Lei Bai, Cheng Tan, Mengdi Liu, Hao Wu, Shuizhou Chen

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 SciForge针对科学工作中异构工件难保存为连贯可审计状态的问题，构建多模态工作台，围绕五个支柱运行，结合多种组件，通过多种应用场景展示实际影响，当前为桌面应用，未来深化团队协作且开源。

ToolSciVer: Multimodal Scientific Claim Verification with Visual Tool Augmented Reinforcement Learning

ToolSciVer：基于视觉工具增强强化学习的多模态科学声明验证

Binglin Zhou, Peng Shi, Ryo Kamoi, Nan Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 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 研究多模态科学声明验证问题，提出ToolSciVer框架，为视觉语言模型配备三种类型感知视觉工具，用组相对策略优化训练策略，实验证明该方法在多模型上性能优于竞争基线。

LLM-Powered Agentic AI for 5G/6G Networks: A Tutorial and Survey on Architectures, Protocols, and Standardization

用于5G/6G网络的基于大语言模型的智能体人工智能：架构、协议和标准化教程与综述

Mazene Ameur, Abdelkader Mekrache, Bouziane Brik, Adlen Ksentini

机构 * EURECOM ； University of Sharjah（谢贾学院） 纠错

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

AI总结 研究5G/6G网络中基于大语言模型的智能体人工智能，通过分为两部分的教程与综述，形式化5G和6G相关平面，涵盖智能体系统基础，映射其能力到控制面等，识别自主电信面临的开放挑战。

Comments 35 pages, 4 figures, Under review

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。

The Honest Quorum Problem: Epistemic Byzantine Fault Tolerance for Agentic Infrastructure

诚实仲裁问题：智能基础设施的认知拜占庭容错

Jun He, Deying Yu

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

AI总结 研究智能基础设施中因推理错误导致的诚实仲裁问题，定义认知拜占庭容错（EBFT）模型，用两个量增强传统拜占庭故障界限，推导相关仲裁阈值条件及校准方法，指出添加代理提高容错的条件。

Comments 26 pages, 2 figures, 5 tables

EpiNarrate: Agentic Generation of Grounded Narratives from Epidemiological Scenario Projections

EpiNarrate：基于流行病学情景预测的有智能体的叙事生成

Rituparna Datta, Srini Venkatramanan, Bryan L. Lewis, Yiqi Su, Harry Hochheiser, Lucie Contamin, Parantapa Bhattacharya, Naren Ramakrishnan, Anil Vullikanti

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Biocomplexity Institute（生物复杂性研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在生成公共卫生叙事，提出EpiNarrate框架，将数值推理与自然语言生成分离，通过提取情景轴、构建数据集等步骤，经实验验证该模型能生成事实依据更充分、覆盖范围更广且风格类似专家报告的叙事。

Vessel Trajectory Prediction using COLREGs-aware Optimal Planning

使用COLREGs感知最优规划的船舶轨迹预测

David Kaikkonen, Fredrik Ljungberg, Erik Frisk

机构 * ABB Corporate Research（ABB企业研究部） ； Department of Electrical Engineering, Linköping University（Linköping大学电气工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究船舶轨迹预测问题，核心方法是先利用A*搜索生成初始轨迹，再用数值优化器确保符合COLREG，以船舶当前位置、速度和目的地为输入，基于AIS数据验证，比基于学习的方法预测更快。

Comments 6 pages, 11 figures. This work has been accepted to IFAC2026 for publication under a Creative Commons Licence CC-BY-NC-ND

RAVEN: Reinforcement-Adaptive Visibility-Graph Planning for Robust Humanoid Navigation with Collision-Free MPC

RAVEN：用于稳健人形机器人导航的强化自适应可见性图规划与无碰撞MPC

Ruochen Hou, Shiqi Wang, Beom Jun Kim, Hanzhang Fang, Mehak Singal, Dennis W. Hong

机构 * Robotics and Mechanisms Laboratory (RoMeLa), Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California, Los Angeles（机器人与机构实验室（RoMeLa），机械与航天工程系，加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对人形机器人在动态环境中的导航问题，提出RAVEN框架，通过强化学习自适应调整可见性图规划器几何结构，结合无碰撞MPC层跟踪轨迹，经实验评估，该方法能减少超调、提高狭窄通道稳健性及在延迟噪声下可靠导航。

A Generative Partially Specified Finite State Machine Approach to Complex Behaviour Planning

一种用于复杂行为规划的生成式部分指定有限状态机方法

Kalana Ratnayake, Michael Pritchard, David Hinwood, Maleen Jayasuriya, Damith Herath

机构 * University of Canberra（堪培拉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究为自主机器人在动态环境中的行为规划，提出生成式部分指定有限状态机（GPSFSM）神经符号架构，利用Fabric等组件实现标准化语义能力描述，实验表明该方法计划生成成功率高、延迟低，还能生成复杂行为，且开源堆栈使其实用可重复。

Comments Accepted for publication in the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 9 pages, 10 figures, 1 table

Adaptive Fault Injection Planning for Multi-Layer Self-Healing AI Infrastructure

用于多层自愈人工智能基础设施的自适应故障注入规划

Saurabh Kulkarni, Yuxin Yang, Rohan Kulkarni, Gautam Nayak

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 研究多层自愈人工智能基础设施故障注入规划问题，提出ADA-ST自适应方法，用加权故障传播图指导跨层场景选择，构建平台故障传播图，弥补现有测试覆盖不足，通过迭代达全边覆盖，还能跨硬件代际传递知识，揭示跨层漏洞。

Searching Videos as Trees: Self-Correcting Agents for Grounded Long Video QA

将视频搜索为树：用于有基础的长视频问答的自校正智能体

Ce Zhang, Ziyang Wang, Yulu Pan, Oluwatumininu Oguntola, Pranav Wagh, Qiyu Wu, Hiromi Wakaki, Mohit Bansal, Gedas Bertasius

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Sony（索尼） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究有基础的长视频问答问题，提出VideoTreeSearch框架，通过构建自适应时间树及可学习的离散操作让智能体导航，经监督微调与强化学习训练，在多个基准测试中表现出色，证明自校正分层搜索是关键机制。

From Feasibility to Desirability: Plan, Learn, Adapt (PLA) Framework for Personalized On-Device Itinerary Generation

从可行性到合意性：用于个性化设备端行程生成的计划、学习、适应（PLA）框架

Himel Dev, Tanmoy Sen, Madhusudan Basak, Bashima Islam

机构 * Tech LLC（529科技有限责任公司） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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

AI总结 研究针对个性化设备端行程生成问题，提出PLA框架，分计划、学习、适应三阶段，通过构建规划器集合、拟合奖励模型及进行局部优化来生成行程，实验表明该框架在可行性和胜率上表现出色，还提升了生产部署中的行程完成率并降低延迟。

Recursive Harness Self-Improvement

递归工具自我改进

Hyunin Lee, Jinglue Xu, Jeffrey Seely, Donghyun Lee, Matei Zaharia, Yujin Tang

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

AI总结 研究在模型-工具协同进化中，通过递归工具自我改进（RHI）优化用户构建工具，以提高执行轨迹质量和智能体性能。RHI将工具表示为提示级规范，经成对反馈迭代改进，在多任务中提升了低推理能力智能体性能，降低推理成本。

Comments This work addresses the first half of the model-harness coevolution loop

MSTF-Net: A UAV-Oriented Multi-Spectral Video Segmentation Method via Modality-Robust, Scale-Adaptive, and Consistent Fusion

MSTF-Net：一种通过模态稳健、尺度自适应和一致融合的面向无人机的多光谱视频分割方法

Chenwei Wang, Zhida Wang, Zelin Li, Elif Ozden-Yenigun, Houde Liu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对无人机多光谱视频分割面临的模态融合困境和时间变化问题，提出MSTF-Net框架，通过模态稳健、尺度自适应融合有效建模跨模态融合与时间一致性，在公共数据集实验中取得出色分割性能。

Data and Learning Where it Matters for Contact-Rich Manipulation

数据与学习在高度依赖接触的操作中的关键作用

Oliver Hausdörfer, Linus Schwarz, Gabor Marko, Christian Dietz, Timo Class, Luka Hofer, Jim Yun-Jin Li, Johannes Hechtl, Ralf Römer, Angela P. Schoellig

机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Siemens AG（西门子公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对高度依赖接触的操作中数据与学习的问题，提出结合离线深度强化学习的自动数据收集方案，仅用少量自主数据收集，在四个现实任务中平均成功率达96%，为相关任务的数据收集和精密应用高成功率奠定基础。

Comments Project webpage: https://anonymous.4open.science/w/data_and_learning_where_it_matters/

Day-Ahead Forecasting of Largest Single Infeed/Outfeed on the Irish Power Grid: A Generative Artificial Intelligence Approach

爱尔兰电网最大单一馈入/馈出的提前一天预测：一种生成式人工智能方法

Amir Moshari, Mo Cloonan, Taulant Kerci, Zhi Li, Colm Gaffney, Chotiya Mahittigul, Manuel Hurtado, Simon Tweed, Bryan Murray, Michael Walsh, Eoin Kennedy, Ritesh Madan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用生成式人工智能方法提前一天预测爱尔兰电网最大单一馈入和馈出，通过与EirGrid合作开发，借助有限数据实现高精度预测，有望降低备用采购成本，展现了TSO基于人工智能的资源规划的实用性与可扩展性。

Minimum Time Dubins Airplane Paths with Asymmetric Climb Rates

具有不对称爬升率的最短时间杜宾斯飞机路径

Jaeyoung Lim, Giuseppe Loianno

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究具有不对称爬升率的最短时间杜宾斯飞机路径问题，提出考虑不对称爬升率的路径，重新审视时间最优性条件，通过该方法可利用飞行器全部性能，减少最短时间并加快在复杂任务中找到中位数解的时间，还通过实际飞行证明了实用性。

Comments 7 pages, 10 figures

Examining the Associations between Visual and Non-Visual Elements and Cyclists' Route Choices for Various Trip Purposes

研究视觉与非视觉元素与不同出行目的下骑行者路线选择之间的关联

Heyang Hua, Koichi Ito, Filip Biljecki

机构 * Department of Architecture, National University of Singapore（新加坡国立大学建筑系） ； Department of Real Estate, National University of Singapore（新加坡国立大学房地产系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究不同出行目的下骑行者路线选择，通过数据驱动案例研究，分析视觉与非视觉因素对其影响，揭示影响积极骑行的时空特征，为街道网络规划和基础设施发展提供参考。

NeuroCommitSSM: Decision-Centric Shared Autonomy for Safe Assistive Manipulation via EEG-EMG-ET Commit Readiness

NeuroCommitSSM：通过脑电图-肌电图-眼动追踪提交准备实现安全辅助操作的以决策为中心的共享自主性

Tipu Sultan, Param Sangani, Kody Cool, Pascal Sikorski, Guangping Liu, Hadi Akbarpour, Madi Babaiasl

机构 * Saint Louis University（圣路易斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 NeuroCommitSSM是用于辅助机器人操作安全控制的以决策为中心框架，依EEG、EMG和ET预测提交分数转化为离散事件，经三状态监督器控制执行。实验表明其在多场景下准确率高、错误提交低，硬件验证减少错误启动和决策不稳定。

Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 3 figures, and 8 tables

Performance Model for Hybrid Quantum-Classical Workflows

混合量子-经典工作流的性能模型

Pooja Rao, Dimitar Trenev, Jerome Gonthier, Taylor Patti, Sebastian Stern, Tyler Takeshita, Yuri Alexeev, Cedric Lin, Sam McArdle, Justin Lietz, Katherine Klymko, Ermal Rrapaj, Norm Tubman, Krysta Svore, Peter Komar, Elica Kyoseva

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 研究混合量子-经典工作流性能评估框架缺失问题，引入运行时模型分解工作流执行成本，通过通信与计算比率及可行性约束量化性能，应用于代表性工作流表明其对计算密集型应用提升有限，对实时任务至关重要，还能随硬件发展识别交叉条件及设定应用层性能。

Global kilometer-scale climate simulations: new opportunities for climate services

全球千米尺度气候模拟：气候服务的新机遇

David Saint-Martin, Olivier Geoffroy, Gildas Dayon

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用ARP - GEM全球大气模型在2.6千米水平分辨率下进行长达百年的模拟，以补充法国气候服务模拟集。千米尺度全球覆盖可呈现精细尺度现象，证明了此方法对气候服务的可行性与益处，虽有海洋耦合缺失局限，但为气候服务带来新机遇。

Comments 6 pages, 4 figures, submitted to Environmental Research Letters

AnovaX: A Local, Multi-Agent Voice Assistant with LLM Planning, Typed Executors, and Adaptive Recovery

AnovaX：一个具有大语言模型规划、类型化执行器和自适应恢复功能的本地多智能体语音助手

Raunak B Sinha

机构 * BITS Pilani（贝拉理工学院皮拉尼分校） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究桌面语音助手局限，提出AnovaX本地多智能体语音助手，通过Python进程连接多组件，含规划器、安全层等，各工具对应专用智能体类，有递归元智能体及自适应恢复循环，还介绍配套服务器功能，展示其独特优势。

When Do Multi-Agent Systems Help? An Information Bottleneck Perspective

多智能体系统何时发挥作用？信息瓶颈视角

Wendi Yu, Lianhao Zhou, Xiangjue Dong, Sai Sudarshan Barath, Declan Staunton, Byung-Jun Yoon, Xiaoning Qian, James Caverlee, Shuiwang Ji

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究从信息瓶颈视角探讨多智能体系统（MAS）与单智能体系统（SAS）差异，指出MAS优势在有限中继时因压缩权衡产生，由参数β控制，通过实验验证，解释了有限智能体间通信何时有利有害。

GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis

GraphDx：一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架

Shaoting Tan, Ning Liu, Yuntao Du, Shuyue Wei, Wu Shuai, Qian Li, Yanyu Xu, Wei Zhang, Lizhen Cui, Haitao Yuan

机构 * Shandong University（山东大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National Technological University（国立科技大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题，提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新，实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本，为自动临床诊断提供有效方案。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026

Precise but Uncoupled: Reviewer Precision Does Not Guarantee Critique Uptake in Multi-Agent Math Reasoning

精确但未耦合：评审者的精确性并不能保证在多智能体数学推理中采纳批评意见

Chih-Hsuan Yang, Jingyan Jiang, Vikram Vasudevan, Cheng-Hau Yang, Huihuo Zheng, Le Chen, Eliu A. Huerta, Venkatram Vishwanath, Ian T. Foster, Rajeev Thakur

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究多智能体数学推理中评审者精确性与采纳批评意见的关系，通过对4181个问题测试发现，仅评审者精确性无法解释结果，广播式讨论有时效果更好，还探究了不同干预对结果的影响，指出以评审者为中心的评估可能高估系统质量。

Comments 48 pages, 20 figures, 25 tables. Public release website: https://huggingface.co/spaces/AgentsSci/scientific-agent-protocol-traces-site

Beyond Detection: Agentic Attack Synthesis and Simulation for Smart Contracts

超越检测：智能合约的代理攻击合成与模拟

Xianhao Zhang, Jing Sun, Zijian Zhang, Ye Liu, Zhe Hou, Jiaqi Gao, Yuqiang Sun

专题命中 多智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究智能合约漏洞利用验证问题，提出KASS多智能体框架，将自动利用生成分解为多阶段并集成多种机制，在多类智能合约上评估，能成功生成可执行利用及结构化攻击计划，验证效果优于其他工具。

A PI+R Control Scheme Based on Multi-agent Systems for Economic Dispatch in Isolated BESSs

基于多智能体系统的孤岛型电池储能系统经济调度PI+R控制方案

Yalin Zhang, Zhongxin Liu, Zengqiang Chen

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 针对孤岛型电池储能系统经济调度中传统算法的缺陷，设计带重置机制的PI+R控制器，通过分析系统特征值、引入集中重置机制、给出驻留时间等方法，设计改进方案并经仿真验证其正确性。

Evaluating Open-Weight LLMs for Generating Structured Threat Information for Autonomous Vehicle Vulnerabilities

评估开放权重语言模型用于生成自动驾驶车辆漏洞的结构化威胁信息

Md Erfan, Ahmed Ryan, Md Kamal Hossain Chowdhury, Md Rayhanur Rahman

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究自动驾驶车辆漏洞相关结构化威胁信息生成问题，利用开放权重语言模型，通过构建CAV-STIXGen数据集评估11个模型，分析CWE和MITRE ATT&CK共现，展示AI辅助转换可自动化威胁情报并优先防御运输安全。

Comments 9 pages