AI Agent

NEMO: Execution-Aware Optimization Modeling via Autonomous Coding Agents

NEMO: 通过自主编码代理实现执行感知的优化建模

Yang Song, Anoushka Vyas, Zirui Wei, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson, Graham Neubig

机构 * Language Technologies Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，计算机科学学院，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA，美国） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出NEMO系统，利用自主编码代理将决策问题的自然语言描述转化为可执行的数学优化实现，通过执行感知的架构和协调模式实现最先进的性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Trust but Verify? Uncovering the Security Debt of Autonomous Coding Agents

信任但要验证？揭示自主编码代理的安全债务

A H M Nazmus Sakib, Dipayan Banik, Murtuza Jadliwala

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；agentic(comments)

AI总结 本文利用AIDev数据集，通过大语言模型评判框架和人工分析，研究自主编码代理生成拉取请求中的安全代码异味。发现38.9%的请求含安全异味，供应链问题和硬编码凭证占比高，揭示了安全风险及开发者警惕性降低问题，强调需实施上下文感知安全护栏。

Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (AgenticSE)

Per Astronomix ad Astra: High-Order Differentiable (Magneto)hydrodynamics with Energy-Conserving Self-Gravity

从天文到星际：具有能量守恒自引力的高阶可微（磁）流体动力学

Leonard Storcks, Nils Thuerey, Tobias Buck

专题命中 软件智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 介绍用Python/JAX编写的可微（磁）流体动力学模拟器astronomix，利用自动微分实现逆建模等，在单GPU运行时表现良好且可扩展，还提出新自引力方案及相关智能技术提升性能。

Is Progressive Disclosure All You Need for Long-Context Agents?

长上下文智能体仅靠渐进式披露就够了吗？

Yifeng He, Yinzhe Zhao, Jicheng Wang, Hao Chen

机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(summary_cn,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 研究长文档问答中智能体获取文档路径自行决定读取内容的模式，通过对照研究，在InfiniteBench上对比原始文档导航、Agent Skills包设计与经典混合检索器，发现不同情况下各方法表现不同，渐进式披露在语料库大时作用关键。

Vision2Web: A Hierarchical Benchmark for Visual Website Development with Agent Verification

Vision2Web: 一个用于视觉网站开发的分层基准，包含代理验证

Zehai He, Wenyi Hong, Zhen Yang, Ziyang Pan, Mingdao Liu, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Vision2Web基准，用于评估视觉网站开发能力，包含193个任务和16类，通过GUI代理验证器和基于VLM的裁判器评估多个视觉语言模型，揭示了在全栈开发中现有模型的性能差距。

SEE: Structure-aware Exploring \& Exploiting for Long-horizon GUI Agent Trajectory Synthesis

SEE：用于长视野GUI代理轨迹合成的结构感知探索与利用

Zhuohang Fan, Beichen Zhang, Yuanfa Li, Changqiao Wu, Wei Liu, Jian Luan, Weigang Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） 纠错

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

AI总结 针对GUI代理轨迹合成中缺乏高覆盖率长视野轨迹的问题，提出SEE两阶段数据合成框架，通过高效探索和基于图的合成，产生可重复可解释数据，避免虚假循环，提升代理任务成功率和泛化能力，还将发布代码和数据集。

Comments Accepted by ACM International Conference on Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

EvoGUI: An Evolution-Aware Benchmark for GUI State-Transition Understanding

EvoGUI：用于GUI状态转换理解的进化感知基准测试

Yaohan Yang, Minglei Shi, Borui Zhang, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究GUI状态转换理解，提出EvoGUI诊断框架，将GUI轨迹转化为视觉问答探针，无需额外注释。通过Mind2Web和WebLINX实例化EvoGUI-Bench并零样本评估28种模型配置，结果显示其可补充端到端评估，揭示理解提升空间。

Generalize and Guide: Decomposing Rewards for Few-Shot Inverse Reinforcement Learning

泛化与引导：用于少样本逆强化学习的奖励分解

Ziyi Liu, Grace Zhang

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

AI总结 研究少样本逆强化学习（FM - IRL）问题，提出多任务判别器近邻引导的IRL（MPG）方法，通过学习两个互补奖励组件，在多种有显著变化的任务上验证有效性，平均成功率达81.2%，优于基线。

PGN: Design and Implementation of a Vision-Language Navigation System Based on Pangu Multimodal Foundation Model

PGN：基于盘古多模态基础模型的视觉语言导航系统的设计与实现

Li Xian, Mingxi Li, Yizheng Wang, Yiming Shen, Qi Chen, Zhuoling Xiao

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； School of Information and Communication Engineering（信息与通信工程学院） 纠错

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

AI总结 研究基于盘古多模态基础模型设计实现视觉语言导航系统PGN，训练分两阶段，先对齐视觉与语言编码器，再使模型适应专家轨迹，结合多种计算方式，在特定评估下取得一定指标，量化了离线专家动作对齐情况。

Comments 6 pages, 5 figures

SmartRAG: Native Graph-Based RAG for Mobile Device

SmartRAG：用于移动设备的基于原生图的RAG

Zhihan Jiang, Meng Li, Shenghao Liu, Keran Li, Ruiben Zhou, Wei Wang, Xianjun Deng, Shuai Wang, Haipeng Dai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； HUST（华中科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 研究针对移动设备部署大语言模型的问题，提出SmartRAG框架，围绕四个模块组织智能助手，核心是可持续学习的EvoNER，知识存于MRGraph，通过混合管道检索，实验表明其在多跳推理性能上有竞争力且能在普通智能手机上运行。

Comments 14 pages, 4 figures

Do GUI Agents Believe Their Eyes? Diagnosing State-Belief Reliance on Pixels versus Structure

图形用户界面代理相信它们的眼睛吗？诊断状态信念对像素与结构的依赖

Guijia Zhang, Yuxun Chen, Yuheng Qi, Harry Yang

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态GUI代理状态信念来源，通过对310个真实探针进行单通道干预形式化视觉状态依赖并测量，核心指标是感知融合差距，发现文本状态信念依赖结构，图像精度高，错误会导致行动失败。

Comments 17 pages, 3 figures

Where Not to Learn: Prior-Aligned Training with Subset-based Attribution Constraints for Reliable Decision-Making

不应学习的地方：基于子集归因约束的先验对齐训练以实现可靠的决策制定

Ruoyu Chen, Shangquan Sun, Xiaoqing Guo, Sanyi Zhang, Kangwei Liu, Shiming Liu, Zhangcheng Wang, Qunli Zhang, Wei Wang, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； Communication University of China（中国传媒大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 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归因的先验对齐方法，通过子集选择归因技术约束模型依赖于人类先验区域，从而提升决策的可靠性。

Sidekick: Designing Communication for Effective Multitasking with Computer Use Agents

Sidekick：与计算机使用代理进行有效多任务通信的设计

Ruei-Che Chang, Wenqian Xu, Dingzeyu Li, Bryan Wang, Anhong Guo

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究针对计算机使用代理文本反馈问题，开发Sidekick原型系统，在不同交互阶段用多模态反馈传达其状态，经30人参与的研究验证其能显著提升多任务性能，有效支持进度感知等，还展示了应用前景及对人机协作的意义。

G2-Nav: Grounded and Guarded Vision-Language Costmaps for Robot Social Navigation

G2-Nav：用于机器人社交导航的基于视觉语言的地面与防护代价地图

Yuwen Liao, Yihang Lan, Yizhuo Yang, Ruimeng Liu, Xinhang Xu, Shenghai Yuan, Lihua Xie

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对机器人社交导航问题，提出G2-Nav框架，将VLM语义推理转化为视觉语言代价地图，经开放集感知评估区域和代理，结合语义验证与高频安全检查，实现非结构化环境下安全、高效且符合社会规范的自主导航。

Comments submitted

Token-Wise Latent Streaming from Slow Reasoners to Fast Planners for Dynamic Vision Language Navigation

用于动态视觉语言导航的从慢速推理器到快速规划器的逐令牌潜在流

Tianshuai Hu, Yangyi Zhong, Zeying Gong, Lingdong Kong, Xiaodong Mei, Guoyang Zhao, Xiaolu Liu, Song Wang, Rong Li, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 针对动态视觉语言导航中语言推理慢与规划需即时的矛盾，提出SPARK-VLN双系统框架，通过三个模块将慢速VLM推理器知识流到快速规划器，引入新基准套件，提高了导航成功率、社会合规性及推理效率。

Logic-Guided Socially-aware Robot Navigation World Model

逻辑引导的社会感知机器人导航世界模型

Weizheng Wang, Obi Ike, Soyun Choi, Sungeun Hong, Aniket Bera, Byung-Cheol Min

机构 * School of Applied and Creative Computing, Purdue University（应用与创意计算学院，普渡大学） ； Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） ； Department of Applied Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University（应用人工智能系，成均馆大学） ； Department of Computer Science and Department of Intelligent Systems Engineering, Indiana University Bloomington（计算机科学系和智能系统工程系，印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 提出NaviWM，通过结合结构化世界模型和逻辑驱动推理链，增强大语言模型在动态人类空间中生成社交合规且物理安全的导航决策的能力。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript due to concerns regarding its current scope, framing, and presentation. Please do not cite this version

Learning When to Jump for Off-road Navigation

在越野导航中学习何时跳跃

Zhipeng Zhao, Taimeng Fu, Shaoshu Su, Qiwei Du, Ehsan Tarkesh Esfahani, Karthik Dantu, Souma Chowdhury, Chen Wang

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出Motion-aware Traversability方法，通过建模实际机器人运动动态，提升越野导航的实时性和安全性，减少75%的路径绕行。

Journal ref Robotics: Science and Systems (RSS), 2026

Self-State Attacks on Self-Hosted AI Agents: How Far Can OS Defenses Go?

对自托管人工智能代理的自我状态攻击：操作系统防御能走多远？

Yimeng Chen, Nathanaël Denis, Roberto Di Pietro, Jürgen Schmidhuber

机构 * Center of Excellence for Generative AI（生成人工智能卓越中心） ； King Abdullah University of Science and Technology（卡瓦尔大学） ； The Swiss AI Lab, IDSIA-USI/SUPSI（瑞士人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究自托管人工智能代理的自我状态攻击，刻画四轴攻击空间，通过收集活动跟踪数据实现攻击空间并评估防御策略，发现分层防御堆栈有效但有残余攻击面，为操作系统级防御研究提供新思路。

Comments 21 pages, 4 figures

ChipChat: Low-Latency Cascaded Conversational Agent in MLX

ChipChat：MLX 中的低延迟级联对话代理

Tatiana Likhomanenko, Richard He Bai, Zijin Gu, Zakaria Aldeneh, Shiladitya Dutta, Luke Carlson, Han Tran, Yizhe Zhang, Ruixiang Zhang, Huangjie Zheng, Navdeep Jaitly

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 探讨实时设备语音代理最佳架构问题，介绍低延迟级联系统 ChipChat，它通过架构创新和流优化克服传统瓶颈，集成多种技术，用 MLX 实现亚秒级响应延迟，为实用语音 AI 代理发展提供新路径。

Comments best demo paper award ASRU 2025

Journal ref ASRU 2025

Mechanistic Attention Guidance for Agent Memory Refinement

用于智能体内存优化的机制性注意力引导

Yechao Hong, Haiquan Qiu, Yaqing Wang, Quanming Yao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京应用数学科学研究院） 纠错

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

AI总结 研究如何优化智能体内存，提出注意力引导内存优化框架AGMR，利用检索头注意力揭示内存使用模式，指导段级内存更新，经实验验证其能提升任务性能与内存效率。

ZifaMem: Structured Memory for Persona, Preference, and Emotional Continuity in AI Companions

ZifaMem：人工智能伴侣中用于人物形象、偏好和情感连续性的结构化记忆

Jingzhe Fang, Guozhi Xu, Yunfan Cui, Xiaochen Yang, Zhangyu Hua

机构 * ZifaCorp（紫发公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对人工智能伴侣情感连续性问题，提出结构化记忆系统ZifaMem，通过组织对话形成多种记忆模型。实验表明其能提升情商得分、改善人物形象基础等，多种记忆系统均有改善，且ZifaMem与Mem0在主要偏好端点统计等效，相关工具已开源。

Principled Direction-Free Intrinsic Motivation through Model-Free Epistemic Free-Energy Estimators

通过无模型认知自由能估计器实现有原则的无方向内在动机

Alireza Furutanpey, Schahram Dustdar

机构 * Coovally（库瓦利） ； ICREA（加泰罗尼亚研究与高等研究院） ； Distributed Systems Group, TU Vienna（维也纳工业大学分布式系统组） 纠错

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

AI总结 研究在含混合不确定性的环境中无监督强化学习的内在动机问题，提出基于无偏好预期自由能目标新颖性贡献的单一内在奖励，通过参数信息增益驱动探索，给出相关技术细节及成果，使智能体在不同状态区域表现良好。

Comments Accepted for a Spotlight Presentation at IWAI 2026

Exploratory and Assimilating Reflection: Reflective Recall Cycle for Long-term Memory

探索性与同化性反思：用于长期记忆的反思性回忆循环

Ganesh Senrayan, Moyuru Yamada, Ishan Jindal, Kiran Purohit

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

AI总结 研究基于大语言模型的自主智能体外部记忆问题，提出探索性 - 同化性反思（EAR）框架，结合探索性反思与同化性反思两种机制，提高初始检索性能和样本效率，在长期对话基准上比基线检索器提升检索率达 17.9%，且样本效率高、抗噪声反馈。

Intermittent Control Is Not Diluted Control: A Switching Effect in Artificial Agency

间歇控制并非稀释控制：人工智能体中的一种切换效应

Veronique Ziegler

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

AI总结 研究自适应智能体在不同定时条件下的调节，发现间歇性预期控制可降低平均调节负担，其效果不受切换调度影响，确定了依赖历史的自适应系统中与设计相关的定时原则，表明间歇性预期控制能减轻长期恢复负担。

Comments 20 pages, 10 figures, 4 tables

From Memory to Skills: Evidence-Grounded Co-Evolution Governance for Long-Horizon LLM Agents

从记忆到技能：基于证据的长期大语言模型智能体协同进化治理

Bo Tang, Yang Zhang, Guomian Zhuang, Wenqiang Wei, Gaoyang Zheng, Lindong Xie, Yanchao Tan, Feiyu Xiong, Qingyu Yang, Edward Chung, Zhiyu li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 针对长期大语言模型智能体记忆系统问题，提出无需训练的MSCE框架，将经验组织为多种形式，把证据支持的策略转化为可调用技能，引入反射加权值回填，实验证明其性能优于基线，有跨域转移性和终身进化能力。

Comments Submitted into EMNLP'2026

Accurate and Efficient Long-Term Memory for LLM Agents

用于大语言模型智能体的准确高效长期记忆

Zicheng Zhao, Xinyang Guo, Luyao Lv, Menghan Wang, Ming Li, Shuaicheng Li

机构 * Central China Research Institute for AI Technology（华中人工智能技术研究院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Interdisciplinary Research and Application for Data Science, BNU-HKBU United International College, Zhuhai（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院数据科学跨学科研究与应用广东省重点实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体长时记忆问题，提出MOSAIC框架，通过实体类型图存储、哈希加速双路径检索和主动冲突检测，提升了准确性和效率，在多项测试中取得更好结果，如准确率提高、冲突检测能力增强且检索延迟降低。

Intelligence-Guided Adaptive Purification for DDoS-Resilient Quantum Networks: A CUDA-Q based Study

面向抗分布式拒绝服务量子网络的智能引导自适应纯化：基于CUDA-Q的研究

Santanu Ganguly

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

AI总结 研究量子中继器网络在经典控制平面受攻击时自适应控制策略的权衡。开发CUDA-Q/SeQUeNCe联合仿真工作流，对比多种纯化策略，结果表明网络态势感知能通过牺牲原始吞吐量来提高量子网络中合格纠缠传递的保真度。

GroundShot: Visually Consistent Multi-Shot Long Video Generation via Entity-Grounded Shot Scheduling

GroundShot: 通过实体锚定镜头调度实现视觉一致的多镜头长视频生成

Yixuan Lai, Tianjia Shao, Weijia Dou, Siyu Zhu, Jingdong Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 提出GroundShot框架，通过在线构建实体级视觉记忆并调度镜头生成顺序，无需训练即可提升多镜头视频中实体的一致性。

Spatiotemporal Knowledge Graphs as Persistent Scene Memory for Embodied Question Answering

VL-KnG：从单目视频构建持久时空知识图谱以实现具身场景理解

Mohamad Al Mdfaa, Svetlana Lukina, Timur Akhtyamov, Arthur Nigmatzyanov, Dmitrii Nalberskii, Sergey Zagoruyko, Gonzalo Ferrer

机构 * Applied AI Institute, Moscow, Russia（莫斯科应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 VL-KnG通过构建时空知识图谱实现高效具身场景理解，采用LLM驱动的时空对象关联和图增强检索，无需3D重建，支持常数时间推理，优于现有前沿VLMs。

Belief Identification in Populations

群体中的信念识别

Christopher P. Chambers, Yusufcan Masatlioglu, R. Emilio Muniz-Langle

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究从匿名汇总信念数据识别贝叶斯主体群体信念分布的问题，利用图论结构判断识别情况，确立了从汇总信念数据恢复信念异质性的限制与设计原则。