AI Agent

Student-Centered Distillation Narrows the Agentic Gap Between Small and Large LLMs

以学生为中心的蒸馏缩小了小型和大型语言模型之间的智能差距

Yuanjie Lyu, Chengyu Wang, Jun Huang, Tong Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究旨在缩小大小语言模型智能差距，提出SCoRe框架，让学生生成训练轨迹，教师纠正最早错误，经微调与短视距强化学习，提升学生解决问题能力，在12个基准测试中，70亿参数学生模型缩小了与720亿参数教师模型的性能差距

Comments Accepted to ICML 2026. The title has been changed from "From Correction to Mastery: Reinforced Distillation of Large Language Model Agents" to "Student-Centered Distillation Narrows the Agentic Gap Between Small and Large LLMs"; the camera-ready version has been uploaded

Encode Once, Decode Never: Reusing Audio LM Internals for Efficient Temporal Localization

帧级内部工具使用用于音频语言模型中的时序定位

Joseph An, Phillip Keung, Jiaqi Wang, Orevaoghene Ahia, Noah A. Smith

专题命中 工具调用 ：tool use(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出帧级内部工具使用方法，通过二元分类器和IHP损失提升音频语言模型的时序定位能力，实现50倍加速和鲁棒长度泛化。

Comments To appear in COLM 2026. Refer to https://github.com/inkitori/taudio/ for the codebase

PISmith: Reinforcement Learning-based Red Teaming for Prompt Injection Defenses

PISmith: 基于强化学习的提示注入防御红队测试

Chenlong Yin, Runpeng Geng, Yanting Wang, Jinyuan Jia

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PISmith框架，通过强化学习评估现有提示注入防御的鲁棒性，发现标准GRPO在攻击强防御时表现不佳，引入自适应熵正则化和动态优势加权以提升探索能力，实验表明最新防御仍易受适应性攻击影响。

Comments To appear in COLM 2026

Learning to Sample in Variable Neighborhood Search Algorithm for Urban Cable Routing Optimization

城市电缆路由优化的可变邻域搜索算法中的采样学习

Wei Liu, Rui Wang, Chenhui Lin, Kaiwen Li, Wenhua Li, Tao Zhang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对城市电缆路由优化这一大规模双层组合优化问题，提出学习辅助可变邻域搜索（L-VNS）算法，该算法集成四个关键组件，经实验验证其相比其他方法有优越性，能有效降低建设成本，且具有有效性和鲁棒性。

Comments Accepted by Swarm and Evolutionary Computation

Journal ref Swarm and Evolutionary Computation; Volume 106, June 2026, 102432

OpenCosmo: Community Portal and Analysis Framework for Flagship Cosmological Simulations

OpenCosmo：旗舰级宇宙学模拟的社区门户与分析框架

Patrick R. Wells, Michael Buelhmann, Patricia Larsen, William M. Hicks, Manpreet Dhillon, Idunnuoluwa A. Adeniji, Katrin Heitmann, Salman Habib, Benoit Côté, Thomas Uram, Gideon McFarland, Andrew Hearin, Ezar Shinabro, Michael E. Papka

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 OpenCosmo项目旨在为大型宇宙学模拟数据集提供灵活访问和分析模式，通过网络数据门户和分析库，结合现有设施支持多层次交互，基于Globus Compute的架构可扩展，助力宇宙学数据共享与计算结合。

Comments 18 pages, 6 figures. To be submitted

S-Agent: Spatial Tool-Use Elicits Reasoning for Spatial Intelligence

S-Agent：空间工具使用激发空间智能推理

Yalun Dai, Hao Li, Shulin Tian, Runmao Yao, Yuhao Dong, Fangzhou Hong, Zhaoxi Chen, Fangfu Liu, Tao Wang, Kim-Hui Yap, Ziwei Liu

机构 * NTU（南洋理工大学） ； THU（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） ； NWPU（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 提出S-Agent空间工具使用智能体范式，通过时空证据积累和层次化工具集，将VLM作为语义规划器，实现连续多视图图像和视频的空间推理，在无训练下提升开源和闭源VLM性能，并基于S-300K轨迹微调得到紧凑空间智能体S-Agent-8B。

Comments Project Page : https://Ropedia.github.io/S-Agent

SafeHarbor: Defining Precise Decision Boundaries via Hierarchical Memory-Augmented Guardrail for LLM Agent Safety

SafeHarbor：用于LLM智能体安全的分层记忆增强防护栏

Zhe Liu, Zonghao Ying, Wenxin Zhang, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang, Hao Peng

机构 * School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学网络安全学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； AI Security Lab, Beijing, China（360人工智能安全实验室） 纠错

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

AI总结 提出SafeHarbor框架，通过分层记忆系统和信息熵自进化机制，在保持高安全拒绝率的同时提升对良性请求的响应能力。

Comments Accepted by ICML 2026

FlyRoute: Self-Evolving Agent Profiling via Data Flywheel for Adaptive Task Routing

FlyRoute: 通过数据飞轮实现自进化代理配置以实现适应性任务路由

Rongjun Li, Ziyu Zhou, Yihang Wu

机构 * IT Innovation and Research Center, Huawei Technologies（华为技术有限公司信息技术创新与研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出FlyRoute，一种自进化配置框架，通过真实流量增长能力证据，提高适应性任务路由的性能。

Comments 13 pages, 5 figures, 5 tables

Vision-Language-Policy Model for Dynamic Robot Task Planning

用于动态机器人任务规划的视觉-语言-策略模型

Jin Wang, Kim Tien Ly, Jacques Cloete, Jin Jin, Nikos Tsagarakis, Ioannis Havoutis

机构 * Dynamic Robot Systems Group, Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所动态机器人系统组） ； Humanoids and Human-Centered Mechatronics (HHCM), Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究所人形与以人为中心的机电系统） 纠错

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

AI总结 针对机器人在非结构化环境中自然语言命令与自主执行衔接难题，提出基于视觉-语言模型的VLP框架，能解释指令、整合推理生成行为策略，还可动态调整策略，实验证明其有强大规划自主性和跨实体泛化能力。

Identification of Technical Design Constraints and Considerations for Transmission Grid Expansion Planning Projects

输电网络扩展规划项目的技术设计约束识别与考量

Giacomo Bastianel, Clement Hardy, Nils Charels, Dirk Van Hertem, Hakan Ergun

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对可再生能源大规模部署所需的输电网络扩展规划项目，识别并分类相关技术设计约束与考量，涵盖七个关键领域，给出分层分类及领域间依赖性，为运营商和政策制定者提供规划投资的结构化基础。

Equivariant Conditional Diffusion Model for Head and Neck CT Image Synthesis from CBCT

用于从CBCT合成头颈CT图像的等变条件扩散模型

Alzahra Altalib, Chunhui Li, Alessandro Perelli

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

AI总结 针对CBCT图像有伪影、CT图像难捕捉治疗中解剖变化的问题，提出EqDiff-CT模型，基于扩散概率模型和群等变条件U-Net主干，从CBCT合成高质量CT图像，经实验验证在多方面有显著提升，为CBCT改进提供框架。

Comments 43 pages, 9 figures, 6 tables, accepted in Medical Physics

ARCO: Adaptive Rubrics with Co-Evolution for Multi-Step LLM-Based Agents

ARCO: 基于自适应规则与协同进化的多步LLM智能体

Zihang Tian, Jingsen Zhang, Rui Li, Xiaohe Bo, Yuanzi Li, Xu Chen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 提出ARCO框架，通过同尺度模型的双头结构（生成头与评分头）实现步骤级规则生成与奖励分配，结合轨迹分解约束和策略协同进化，在多个多跳QA任务上取得最优EM性能。

PRO-LONG: Programmatic Memory Enables Long-Horizon Reasoning

PRO-LONG：程序化内存实现长程推理

Alexis Fox, Junlin Wang, Paul Rosu, Bhuwan Dhingra

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对长程任务中LLM智能体的挑战，提出PRO-LONG框架，通过程序化内存管理上下文，保留交互日志并利用编码智能体进展高效搜索历史，在ARC-AGI-3上有显著提升，减少令牌使用并达到高准确率。

An Intelligent-Cloud Edge Multimodal Interaction System for Robots

一种用于机器人的智能云边缘多模态交互系统

Zihan Guo, Xiaoqi Li

机构 * Hainan University（海南大学） 纠错

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

AI总结 针对复杂环境下资源受限机器人的交互问题，提出云边缘多模态交互框架，集成增强YOLO手势检测器与LLM、VLM智能体，改进手势检测方法，经实验验证该系统在手势检测精度、任务成功率及用户满意度方面表现良好，证明了方法的可行性。

Drive As You Like: Multi-Head Diffusion with Reinforcement Learning for Personalized Driving

随心所欲驾驶：基于强化学习的多头部扩散个性化驾驶

Fan Ding, Xuewen Luo, Fucai Ke, Hwa Hui Tew, Susilawati Susilawati, Vishnu Monn Baskaran, Junn Yong Loo

机构 * School of Information Technology, Monash University Malaysia（墨尔本大学马来西亚分校信息科技学院） ； Southwest University, China（西南大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决自动驾驶规划器忽视人类驾驶行为多样性及难以理解用户意图的问题。提出基于强化学习的多策略框架，集成多头部扩散规划器与语义理解，采用两阶段训练范式。实验表明该方法在nuPlan基准测试中性能良好，能满足实时规划并对齐用户意图。

Comments Has been submitted to AAAI 2026

Radial velocity and atmospheric parameter calculations for the GaiaNIR spectrograph

盖亚近红外光谱仪的径向速度和大气参数计算

Szabolcs Mészáros, David Hobbs, Anna Liptrott, David Katz, Ricardo Schiavon, Viktória Pap, Anthony G. A. Brown, George Seabroke, Joss Bland-Hawthorn, Ronny Blomme, Nicholas A. Walton

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究为盖亚近红外光谱仪确定最佳波长区域，通过生成合成光谱、交叉相关分析等方法，找到K波段1926 - 1968纳米窗口及另一区域，能精确测量径向速度和大气参数，有助于绘制银河系尘埃遮蔽区域。

Comments This version includes minor edits from the proofs. Accepted for publication in A&A. 14 pages, 12 figures, 1 table

SAGE: A Socially-Aware Generative Engine for Heterogeneous Multi-Agent Navigation

SAGE：用于异构多智能体导航的社会感知生成引擎

Lan Hu, Minghui Liwang, Wenbo Zhu, Xinlei Yi, Yiguang Hong, Xianbin Wang, Zhenzhen Jiao, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * Guohao School, Tongji University（同济大学国豪书院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海智能无人系统科学中心） ； Tongji University（同济大学） ； Western University（西安大略大学） ； Aeromind Technology Co., Ltd.（深圳智元科技有限公司） ； University at Buffalo-SUNY（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

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

AI总结 针对开放人机环境中异构多智能体导航问题，提出SAGE，通过有向异构图和异构图变换器编码交互，扩散生成模块建模轨迹，无训练安全-社会能量引导机制优化轨迹，实验验证其有效性及可扩展性。

Comments 16 pages, 5 figures, and 14 tables. Includes supplementary experimental details

An Agentic Approach Towards Replication Package Quality Evaluation

面向复制包质量评估的智能体方法

Maximilian Alexander Amougou Mbida, Florian Angermeir

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

AI总结 提出一种多智能体方法，将开放科学指南转化为机器可验证标准，自动检查复制包质量并生成改进报告，初步评估显示高一致性和正确性。

HarnessX: A Composable, Adaptive, and Evolvable Agent Harness Foundry

HarnessX: 一个可组合、自适应且可演化的智能体框架铸造厂

Tingyang Chen, Shuo Lu, Kang Zhao, Weicheng Meng, Hanlin Teng, Tianhao Li, Chao Li, Xule Liu, Jian Liang, Zhizhong Zhang, Yuan Xie, Heng Qu, Kun Shao, Jian Luan

机构 * Darwin Agent Team（达尔文智能体团队） 纠错

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

AI总结 提出HarnessX，通过替换代数组合框架原语、基于AEGIS多智能体演化引擎自适应调整，并利用轨迹反馈闭环优化，在五个基准上平均提升14.5%性能。

Can AI Agents Really Complete RTL-to-GDS? Lessons from Benchmarking Tool-Interactive EDA Workflows

人工智能代理真的能完成从RTL到GDS的转换吗？基准测试工具交互式EDA工作流程的经验教训

Jinyuan Deng, Zhengrui Chen, Xufeng Wei, Tianyu Xing, Chenyi Wen, Qi Sun, Cheng Zhuo

专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨人工智能代理在EDA工作流程中的表现，提出FluxBench进行系统评估，涵盖多种场景并评估多项能力，引入Token ROI指标。结果显示不同代理系统架构性能有差距，特定领域技能不是提升性能的唯一关键，系统设计和基础模型能力也很重要。

Omics Data Discovery Agents: Agent-Supported Retrieval, Reanalysis, and Synthesis of Published Omics Data

组学数据发现代理

Alexandre Hutton, Jesse G. Meyer

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于代理的框架，通过自动化提取和处理组学数据，实现对生物医学文献的可执行查询和大规模数据重用。

DN-Hypo-Pipeline: An AI-Driven Workflow for Generating Hypotheses using Large Language Models and Scientific Explanations

DN-Hypo-Pipeline：一种基于大语言模型和科学解释的AI驱动假设生成工作流

Lei Lin, Xinlong Pan, Ronghao Wang, Chunbao Zhou, Jue Wang, Yangang Wang, Ivana Rasovska

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院计算机网络信息中心） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出DN-Hypo-Pipeline，利用大语言模型和科学解释作为先验知识，从现有文献中推导新假设，在数据科学建模中通过统计推断和专家评估证明优于直接生成方法，并验证了生成假设对应的算法性能。

Intrinsic Low-Tucker-Rank Theory and Unified Tensor CUR Decomposition for High-Dimensional Hyperinterpolation

高维超插值的内在低塔克秩理论与统一张量CUR分解

Maolin Che, Yimin Wei, Chong Wu

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对高维超插值受维度诅咒问题，本文建立内在低塔克秩理论，构建统一理论框架，验证贪婪自适应索引选择方案特性，提出实用算法和管道，通过实验证实超插值系数低秩可压缩性，为其奠定统一结构和数学基础。

Comments 48 pages, 7 figures

Is Agentic Code Review Helpful? Mining Developers' Feedback to CodeRabbit Reviews in the Wild

智能代码审查有用吗？挖掘开发者对CodeRabbit在实际应用中代码审查的反馈

Hong Yi Lin, Mingzhao Liang, Patanamon Thongtanunam, Kla Tantithamthavorn

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agentic(title,abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 以CodeRabbit为例对智能代码审查进行实证研究，通过大量代码审查与开发者反馈数据，揭示其审查结果及被拒原因，还探索预测审查被拒的方法，指出改进空间与不足。

RIME: Enabling Large-Scale Agentic Music Post-Production

RIME：实现大规模智能后期制作

Noah Schaffer, Nikhil Singh

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 研究针对音乐后期制作问题，引入RIME框架，利用POEMS工具包生成配对数据，评估多模态语言模型，展示其通过监督微调提升智能体性能，是迈向迭代音乐智能体、变革音乐制作的早期步骤。

TeaRAG: A Token-Efficient Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework

TeaRAG：一种令牌高效的智能检索增强生成框架

Chao Zhang, Yuhao Wang, Derong Xu, Haoxin Zhang, Yuanjie Lyu, Yuhao Chen, Shuochen Liu, Tong Xu, Xiangyu Zhao, Yan Gao, Yao Hu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

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

AI总结 研究提出TeaRAG框架解决智能RAG令牌开销大问题，通过基于简洁三元组的图检索压缩检索内容，用IP-DPO减少推理步骤，在多个数据集上实验，提高了平均精确匹配，减少了输出令牌。

Comments 34 pages

O3N: Omnidirectional Open-Vocabulary Occupancy Prediction for Urban Autonomous Agents

O3N: 全向开放词汇占用预测

Mengfei Duan, Hao Shi, Fei Teng, Guoqiang Zhao, Yuheng Zhang, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：autonomous agent(title,abstract)

AI总结 O3N通过全向感知和开放词汇方法，实现三维空间的连续表示和长距离上下文建模，提升具身智能在开放世界中的感知与建模能力。

Comments The source code will be made publicly available at https://github.com/MengfeiD/O3N

TANDE: Disentangling Verbal and Nonverbal Backchannels in Emotional AI-Avatar Conversations with Young Adults

TANDE：在与年轻人的情感人工智能-虚拟化身对话中区分言语和非言语反馈渠道

Ann-Kareen Gedeus, Jack Good, Nadine Wagener, Angelique Taylor

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究在与年轻人的情感人工智能-虚拟化身对话中反馈渠道模式的影响，引入TANDE这个由LLM驱动的ECA，通过实验探讨其对融洽关系、同理心和参与度的作用及性别差异，得出相关设计启示。

Comments This paper has been accepted for publication at the 28th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2026)

Q-SpiRL: Quantum Spiking Reinforcement Learning for Adaptive Robot Navigation

Q-SpiRL：量子脉冲强化学习用于自适应机器人导航

Mohamed Khair Altrabulsi, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Kashif, Muhammad Shafique

机构 * eBRAIN Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi (NYUAD)（eBRAIN实验室，工程系，纽约大学阿布扎比分校） ； Center for Quantum and Topological Systems (CQTS), NYUAD Research Institute（量子与拓扑系统中心（CQTS），NYUAD研究机构） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出Q-SpiRL框架，结合量子增强的脉冲神经网络，实现了在动态环境中高效稳定的机器人导航，通过实验验证了其在任务完成、轨迹效率和运动平滑度之间的最佳平衡。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2026

Agentic Memory: Learning Unified Long-Term and Short-Term Memory Management for Large Language Model Agents

代理记忆：为大语言模型代理学习统一的长期和短期记忆管理

Yi Yu, Liuyi Yao, Yuexiang Xie, Qingquan Tan, Jiaqi Feng, Yaliang Li, Libing Wu

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic Memory框架，统一管理大语言模型的长期和短期记忆，通过分步GRPO和三阶段强化学习提升记忆效率与任务表现。

Comments ACL'26 SAC Highlight. The code is available at https://github.com/y1y5/AgeMem