AI Agent

ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory

ABot-AgentOS：一个具有终身多模态记忆的通用机器人智能体操作系统

Jiayi Tian, Shiao Liu, Yuting Xu, Jia Lu, Zihao Guan, Honglin Han, Di Yang, Minqi Gu, Yifei Qian, Tianlin Zhang, Yanqing Zhu, Zeqian Ye, Menglin Yang, Fei Wang, Xu Hu, Xiuxian Li, Wei Zhang, Shihui Su, Yiyan Ji, Jingbo Wang, Ziteng Feng, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang, Xiaolong Wu, Zixiao Tang, Zhining Gu, Yang Cai, Linbo Zheng, Jingjing Ma, Mingyang Yin, Zedong Chu, Wenbin Tang, Mu Xu

机构 * AMAP CV Lab（AMAP计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对长期具身智能体运行需求，提出ABot-AgentOS通用机器人智能体操作系统，引入EmbodiedWorldBench基准，采用通用多模态图记忆及失败驱动自我进化循环，在相关测试中表现良好，证明该系统层可提升具身执行并提供持久记忆。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-AgentOS Project page: https://amap-cvlab.github.io/ABot-AgentOS

Do Agents Dream of False Memories? Black-box Visual Attacks on Long-term Memory in Multimodal AI Agents

智能体是否会梦到虚假记忆？对多模态人工智能智能体长期记忆的黑盒视觉攻击

Halima Bouzidi, Mboutidem Ekemini Mkpong, Mohammad Abdullah Al Faruque

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对多模态人工智能智能体长期记忆的黑盒视觉攻击，提出Lucid框架，通过制作扰动实现记忆中毒和注入两种攻击模式，在多种对话领域和架构上评估，揭示了多模态记忆管道的结构漏洞。

Comments 34 pages, 5 figures, 15 tables

Memory-Driven Self-Disclosure and Relational Turning Points: A Longitudinal Multimodal Study of Human-AI Interaction

记忆驱动的自我表露与关系转折点：人机交互的纵向多模态研究

Ryuichi Sumida, Mao Saeki, Masaki Eguchi, Sadahiro Yoshikawa, Koji Inoue, Tatsuya Kawahara, Yoichi Matsuyama

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） ； Equmenopolis, Inc.（Equmenopolis公司） ； Waseda University（早稻田大学） ； School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学系） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究通过纵向多模态研究，探讨对话式人工智能系统中交互如何发展为关系。核心方法是让参与者对五个关系构建要素评分，发现对话质量影响当下愉悦感，感知记忆受关系制约，关系有崩溃和激增等转折点，揭示了人机关系建立的方式。

Comments 15 pages, 3 figures. Accepted to ICMI 2026 (International Conference on Multimodal Interaction), October 5-9, 2026, Napoli, Italy

Stochastic Reset Pathfinding: Path-Level Regret for Cascading Bandits over Graph Paths

随机重置路径寻找：图路径上级联强盗问题的路径级遗憾

Guni Sharon, Wei Zhang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究随机重置路径寻找（SRP）问题，它在已知有向图上，边成功概率未知。提出 Log - Dijkstra 元算法及 PathUCB、PathTS 实例，给出 PathUCB 路径级遗憾界，实验表明 PathTS 性能佳但有对抗实例，推荐其为实用默认算法。