AI Agent

RECON: Benchmarking Agent Memory for Compositional Reasoning over Long Contexts

RECON：用于长上下文组合推理的智能体内存基准测试

Mihir Shriniwas Arya

机构 * RV College of Engineering（RV工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 该研究引入RECON基准测试，用于评估长上下文组合推理，跨越三个领域24个案例文件，测试智能体六个内存密集型任务，揭示当前架构在内存相关任务上存在重大局限，非预言机系统准确率低，检索和推理有挑战。

Comments 25 pages

When to Plan: Learning to Select Between Reactive Control and Deliberative Planning

何时进行规划：学习在反应式控制和审慎规划之间进行选择

Adam Labiosa, Josiah P. Hanna

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

AI总结 研究智能体如何学习元推理能力，引入基于反应式策略不确定性得分分配计算的强化学习方法训练元推理策略，通过实证研究表明该设计能让元推理策略学会何时采用反应式策略，何时进行决策时规划，且能随反应式策略改进转向完全反应式控制。

Comments RLC 2026

UniETP: Unifying Environments for Generalizable Embodied Task Planning

UniETP：统一用于通用具身任务规划的环境

Peiran Xu, Jiaqi Zheng, Ziyou Wang, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对具身任务规划中模拟器和数据集孤立的问题，提出UniETP统一接口，整合四个常用模拟器，兼具标准化与多样性，构建新数据集，通过实验评估模型具身规划能力并分析瓶颈。

Comments We are actively working on releasing the codes and data

Path Planning Optimisation for SParse, AwaRe and Cooperative Networked Aerial Robot Teams (SpArC-NARTs): Optimisation Tool and Ground Sensing Coverage Use Cases

稀疏、感知与协作网络化空中机器人团队（SpArC-NARTs）的路径规划优化：优化工具与地面传感覆盖应用案例

Maria Conceição, António Grilo, Meysam Basiri

机构 * Institute for Systems and Robotics（系统与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于稀疏、感知和协作网络化空中机器人团队的路径规划工具，通过考虑环境信息、能量限制和通信约束，优化任务目标并提升群体协作效率。

Comments 28 pages, published in Robotics and Autonomous Systems (Elsevier)

SAGE: Subgoal-Conditioned Action Generation for Latent World Model Planning

SAGE：用于潜在世界模型规划的子目标条件动作生成

Letian Cheng, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究潜在世界模型规划中提议质量受限问题，提出先验条件规划器，利用目标条件生成器预测潜在子目标，结合不同时长子目标作先验，实验证明该方法显著提升长期规划性能。

Planning with Transformers: Chain of Computation and Structured Context Windows

使用Transformer进行规划：计算链与结构化上下文窗口

Ehsan Futuhi, Nathan R. Sturtevant

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型解决规划问题的不足，提出计算链架构，利用结构化上下文窗口，让语言模型学习规划策略、预测世界模型并执行算术运算，在多个任务上取得高成功率，能解决复杂汉诺塔问题且减少训练数据。

ReactiveBFM: Reactive Closed-Loop Motion Planning Towards Universal Humanoid Whole-Body Control

ReactiveBFM：面向通用人形全身控制的反应式闭环运动规划

Xiao Chen, Weishuai Zeng, Xiaojie Niu, Zirui Wang, Jianan Li, Huayi Wang, Furui Xu, Jiahe Chen, Weixiang Zhong, Lihe Ding, Kailin Li, Jiangmiao Pang, Tai Wang, Tianfan Xue, Jingbo Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出ReactiveBFM，一种实时闭环规划控制框架，通过调度前缀采样课程和异步重规划机制，解决生成式运动规划器与高频跟踪之间的延迟不匹配和暴露偏差问题，实现人形机器人全身协调和零样本反应式运动。

Comments Project page: https://xiao-chen.tech/reactivebfm/

Manifold-Guided Motion Planning for Tight Assemblies

用于紧密装配的流形引导运动规划

Dror Livnat, Michael M. Bilevich, Michal Kleinbort, Dan Halperin

机构 * Blavatnik School of Computer Science and Artificial Intelligence, Tel-Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦尼克计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对刚体装配运动规划因几何约束面临的挑战，提出临界流形引导的CMG-RRT规划器。它利用配置空间分层细分，将采样偏向临界流形邻域引导探索，经证明概率完备，在基准测试中成功率达100%，还解决了麋鹿拆解谜题。

Comments Appeared in the 17th World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR)

Task-Space Constrained Stochastic Trajectory Optimization for Time-Optimal Forestry Crane Motion Planning

用于时间最优林业起重机运动规划的任务空间约束随机轨迹优化

Marc-Philip Ecker, Christoph Fröhlich, Bernhard Bischof, Wolfgang Kemmetmüller, Tobias Glück

机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所，维也纳工业大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对液压泵流量约束下的林业起重机运动规划问题，提出TSC-VP-STO算法，通过任务空间约束联合优化轨迹与终端配置冗余自由度，相比基线算法平均轨迹时长减12 - 15%，泵流量利用改善，且经实际部署验证。

Comments Accepted at IROS 2026

ShotPlan: Cinematic Video Generation with Learnable Planning Token

ShotPlan：使用可学习规划令牌生成电影级视频

Su Guo, Guangce Liu, Haosen Yang, Jiepeng Wang, Cong Liu, Junqi Liu, Haibin Huang, Hongxun Yao, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对电影级视频生成难题，提出ShotPlan框架，基于视频扩散基础模型，引入可学习规划令牌捕捉镜头过渡线索，结合分数时间旋转位置嵌入在帧级别建模，实验证明其优于现有方法，提升了镜头管理与一致性。

Comments Project page: https://pensioner-11.github.io/ShotPlan/

Finite-Time Curvature-Constrained Vector Field for Saturation-Free Motion Planning of Nonholonomic Robots

用于非完整机器人无饱和运动规划的有限时间曲率约束向量场

Zhouru Xiao, Sha Luo, Yang Lu, Héctor García de Marina, Zhenyang Xu, Chaosong Gong, Yaonan Wang, Weijia Yao

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University（湖南师范大学信息科学与工程学院） ； College of Systems Engineering and the State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院和数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Department of Computer Engineering, Automation & Robotics, and the Institute of Mathematics (IMAG), University of Granada（格拉纳达大学计算机工程、自动化与机器人系以及数学研究所（IMAG）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对非完整机器人运动规划问题，提出由有限时间曲率约束向量场和无饱和控制律组成的框架。通过构建FT-C2VF实现有限时间收敛并满足曲率约束，开发控制器跟踪该场，经分析和实验验证方法有效且鲁棒。

PERA: A Perceive-Reason-Act Interface Bridging Sensing, Cognitive Reasoning, and Trustworthy Agentic Response for 6G

PERA：一种感知-推理-行动接口，用于6G的传感、认知推理和可信智能体响应

Mohammad Farzanullah, Melike Erol-Kantarci, Lajos Hanzo

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对下一代网络实现中传统机器学习和大语言模型的局限，提出基于感知-推理-行动（PERA）范式的生成网络智能，用多任务架构取代边缘模型，降低复杂性与能耗，通过案例研究验证其在链路状态分类和波束预测上的有效性。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table, magazine paper, submitted to IEEE for possible publication

An Indoor Navigation System for the Visually Impaired based on UWB Positioning and D* Lite Path Planning Algorithm

基于超宽带定位和D* Lite路径规划算法的视障者室内导航系统

Thanh C. Vo, Dong LT. Tran, Huy HM. Le, Duyen N Ha, Tuan Anh Pham, Hai Thanh Dang, Hoang T. Tran

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对视障者室内导航问题，提出基于UWB定位技术和D* Lite路径规划算法的系统，利用UWB传感器定位，集成算法优化轨迹、应对动态障碍，实验表明系统可靠低延迟，为视障者提供安全灵活的室内导航。

Comments 6 pages, 7 figures, 3 tables

Journal ref Proceedings of the 8th Vietnam International Conference and Exhibition on Control and Automation (VCCA-2026), pp.1029-1034, 2026

AlterAtlas: Shifting Travel Planning from AI Generation to Validation via Persona-Driven Simulations

AlterAtlas：通过基于角色的模拟将旅行规划从人工智能生成转变为验证

William Huang, Ruofei Du, Yang Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对旅行规划需平衡多目标约束，当前AI工具支持有限问题，提出AlterAtlas系统，通过基于角色模拟实现行程验证与修订，经实验证明可提高计划与角色匹配度，增强用户对最终计划的信任。

Comments 11 pages, 8 figures. For associated codebase, see https://github.com/hilab-open-source/alteratlas

From Outcomes to Actions: Leveraging Hindsight for Long-Horizon Language Agent Training

从结果到行动：利用事后诸葛亮进行长期语言智能体训练

Zishang Jiang, Tingyun Li, Jinyi Han, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Yizhou Ying, Xiaojun Meng, Jiansheng Wei, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

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

AI总结 研究长期语言智能体训练中现有强化学习方法面临的挑战，提出事后诸葛亮策略优化方法，通过投影到意图空间提取低方差学习信号，聚合相似状态和行动，理论和实证证明可稳定提升策略性能。

Comments Accepted at ICML 2026

End-to-End Supply Chain Planning in the Paper Industry Via Column Generation and Benders Decomposition

通过列生成和本德分解实现造纸行业的端到端供应链规划

Changkun Guan, Amira Hijazi, Pascal Van Hentenryck

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究造纸行业端到端供应链规划难题，提出结合列生成与本德分解的BDCG - DP框架，利用问题结构特征求解。实验表明该框架能降低成本、减少运行时间，为行业提供首个工业规模集成精确模型，助规划者快速获可行调度。

Planning for Mission Efficiency, Robustness, and Resilience for Unmanned Autonomous Systems (UASs) in Contested Environments

在竞争环境中规划无人自主系统（UAS）的任务效率、稳健性和恢复力

Michael J. Gaiewski, Sergey N. Vecherin, Laurel P. Williams, Igor Linkov

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对竞争环境中UAS机群路线规划问题，提出整合稳健性和恢复力组件的策略，包括航路点位置重叠和动态任务适配，提升任务成功率，为UAS任务规划提供新方向。

From Raw IDs to Semantic Planning: How Recommender Systems Utilize Information at Scale

从原始ID到语义规划：推荐系统如何大规模利用信息

Changhong Jin, Shiqiu Yang, Roger Zhe Li, Yingjie Niu, Aghiles Salah, Mete Sertkan, Zheng Ju, Xingsheng Guo, Huifeng Guo, Ruihai Dong, Barry Smyth

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 探讨推荐系统如何利用信息，分析原始ID主导早期发展及语义信息封装于ID的原因，引入语义规划为未来方向，指出转变需在模型设计、评估及协调多方目标等方面做出改变。

PRO-SPECT: Probabilistically Safe Scalable Planning for Energy-Aware Coordinated UAV-UGV Teams in Stochastic Environments

PRO-SPECT：面向能量感知的协调无人机-无人地面车辆团队在随机环境中的概率安全可扩展规划

Roger Fowler, Cahit Ikbal Er, Benjamin Johnsenberg, Yasin Yazicioglu

机构 * Khoury Department of Computer Sciences at Northeastern University（东北大学Khoury计算机科学系） ； The Charles Stark Draper Laboratory, Inc.（查尔斯·斯塔克·德雷珀实验室公司） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering at Northeastern University（东北大学机械与工业工程系） ； Departments of Mechanical and Industrial Engineering and Electrical and Computer Engineering at Northeastern University（东北大学机械与工业工程系和电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PRO-SPECT算法，用于在随机环境中实现无人机和无人地面车辆团队的能量感知规划，通过概率安全约束确保任务成功，支持离线和在线重新规划。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026 (IROS 2026)

VersualRL: Closed-Loop Verbal Reinforcement Learning with Visual Execution Feedback for Task-Level Robot Planning

闭环言语强化学习用于任务级机器人规划

Dmitrii Plotnikov, Iaroslav Kolomiets, Dmitrii Maliukov, Dmitrij Kosenkov, Daniia Zinniatullina, Artem Trandofilov, Georgii Gazaryan, Kirill Bogatikov, Timofei Kozlov, Mikhail Konenkov, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出闭环言语强化学习框架，通过大语言模型与视觉语言模型交互，在符号规划层迭代优化行为树，实现可解释的任务级规划与执行不确定性下的自适应。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

GNN-DIP: Neural Corridor Selection for Decomposition-Based Motion Planning

GNN-DIP：基于分解的运动规划中的神经走廊选择

Peng Xie, Yanliang Huang, Wenyuan Wu, Amr Alanwar

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出GNN-DIP框架，通过结合图神经网络与分解引导规划器，解决狭长通道中路径搜索的效率瓶颈，实现高成功率和速度提升。

Journal ref Published to IROS 2026

Compositional Diffusion with Guided Search for Long-Horizon Planning

用于长期规划的带引导搜索的组合扩散

Utkarsh A Mishra, David He, Yongxin Chen, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对组合生成模型在局部分布多模态时的模式平均问题，提出带引导搜索的组合扩散方法（CDGS），通过特定采样、过滤和重采样解决问题，在机器人操作任务上表现出色且跨领域通用。

Comments 38 pages, 18 figures, ICLR 2026 ORAL

Rapid and Safe Trajectory Planning over Diverse Scenes through Diffusion Composition

通过扩散合成在多样场景中进行快速且安全的轨迹规划

Wule Mao, Zhouheng Li, Yunhao Luo, Fangguo Zhao, Lei Xie

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对动态环境规划难题，提出能量参数化扩散规划框架，结合轻量级安全过滤器和场景无关的数据生成管道，实现多样场景下快速安全规划，仿真与真实实验验证了其有效性、鲁棒性和适用性。

Task and Motion Planning for Humanoid Loco-manipulation

人形机器人移动与操作的任务与运动规划

Michal Ciebielski, Victor Dhédin, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM), Germany（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI）、慕尼黑技术大学（TUM）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于优化的任务与运动规划框架，通过共享接触模式实现人形机器人移动与操作的统一规划。

Reinforcement Learning: From Algorithms To Foundation Models

强化学习：从算法到基础模型

Zihan Ding

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

AI总结 本文从游戏算法和基础模型时代的RL两个视角展开研究，前者聚焦多智能体RL中相关概念的相互作用，后者利用生成和基础模型丰富序列决策，开发多种模型并进行相关研究，呈现RL在复杂序列域的统一视图，突出其连接多方面的作用。

Comments Princeton University PhD Thesis 2026

Veritas: Grounding LLM Agents for Reliable Vulnerability Reasoning over Stripped Binaries

Veritas：一种语义导向的代理框架，用于二进制中的内存破坏漏洞检测

Xinran Zheng, Alfredo Pesoli, Marco Valleri, Suman Jana, Lorenzo Cavallaro

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

AI总结 Veritas通过结合静态切片、双视角LLM检测器和多代理验证器，利用语义基础和运行时证据检测二进制中的内存破坏漏洞，实现了90%的召回率，并在实际应用中发现了一个未知的Apple漏洞。

Octo-planner: On-device Language Model for Planner-Action Agents

Octo-planner：用于规划-行动智能体的设备端语言模型

Wei Chen, Zhiyuan Li, Zhen Guo, Yikang Shen

机构 * Nexa AI & Stanford（Nexa AI 与 斯坦福大学） ； MIT EECS（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM Watson AI 实验室） 纠错

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

AI总结 研究如何让人工智能智能体有效规划行动，提出设备端规划-行动框架，分离规划与行动执行组件，用模型微调优化性能，多LoRA训练方法应对多域规划挑战，在域内测试成功率达97%，并开源模型权重。

From Evidence to Trajectory: Abductive Reasoning Path Synthesis for Retrieval-Augmented Generation Agents Development

从证据到轨迹：用于检索增强生成智能体开发的溯因推理路径合成

Muzhi Li, Jinhu Qi, Yihong Wu, Minghao Zhao, Liheng Ma, Yifan Li, Xinyu Wang, Zhenghan Tai, Zixing Song, Yingxue Zhang, Ho-fung Leung, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, NT, Hong Kong（香港中文大学） ； Université de Montréal, Montréal, Quebéc, Canada（蒙特利尔大学） ； McGill University, Montréal, Quebéc, Canada（麦吉尔大学） ； Mila - Quebéc AI Institute, Montréal, Quebéc, Canada（魁北克AI研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab, Montréal, Quebéc, Canada（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 针对检索增强生成智能体开发缺乏可执行轨迹问题，提出EviPath范式，通过溯因子任务规划、忠实子问题回答、对话微调三个阶段合成推理路径，实验表明基于此训练的模型在开放域问答中显著优于基线。

Comments KDD 2026 Research Track

Relative Entropy-Bounded Ambiguous Chance Constraints for Robust Planning in Nonlinear Systems

非线性系统中用于鲁棒规划的相对熵有界模糊机会约束

Trevor N. Wolf, Jay W. McMahon

机构 * Smead Department of Aerospace Engineering Sciences, University of Colorado Boulder（苏尔兹德部航空航天工程科学系，科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 研究非线性系统中分布模糊下随机控制的风险概率定义，利用指数积分变分表达式界定预期风险值，给出确定相对熵距离的方法，为处理非线性协方差转向问题中的分布模糊提供框架并通过航天器制导示例展示成果。

Comments European Control Conference (ECC) 2026

Where onshore wind meets forests: electricity system planning with ecologically graded forests

陆上风电与森林相遇之处：基于生态分级森林的电力系统规划

Muhammad Shahzad Javed, Marianne Zeyringer, Johannes Rahlf, Oliver Moen Snoksrud

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 该研究针对陆上风电扩张与森林保护的竞争问题，通过对森林按生态价值分级并结合电力系统模型，以挪威为例量化分析，明确了森林保护与风电扩张的权衡，为平衡二者竞争策略提供可转移基础。