AI Agent

Skill Self-Play: Pushing the Frontier of LLM Capability with Co-Evolving Skills

技能自我博弈：通过协同进化技能拓展大语言模型能力边界

Siyuan Huang, Pengyu Cheng, Haotian Liu, Tao Chen, Yihao Liu, Jingwei Ni, Shijie Zhou, Ziyi Yang, Gangwei Jiang, Mengyu Zhou, Yu Cheng, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型训练困境，引入Skill Self-Play协同进化框架，由提议者、求解器和控制器构成，经强化学习循环使组件协同进化，有效弥合验证与探索差距，推动模型性能提升。

FlowEvo: Self-Evolving Agents through the Co-Evolution of Workflows and Executable Skills

FlowEvo：通过工作流和可执行技能的协同进化实现自我进化的智能体

Zeyu Ren, Ling Yue, Ran Li, Yishu Wang, Shengxiang Xu, Hanmo Liu, Shaowu Pan, Shimin Di

机构 * Southeast University（东南大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在让大型语言模型智能体通过工作流解决复杂任务。提出FlowEvo框架，通过工作流到技能编译、技能到工作流反馈、技能管理三个机制，使智能体无需更新模型参数积累完善能力，实验显示其在基准测试中精度-成本权衡优，各机制有贡献。

HarnessLLM: Rust Verification Harness Generation with Large Language Models

HarnessLLM：使用大语言模型生成Rust验证框架

Minghua Wang, Yuwei Liu, Lin Huang

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对Rust代码内存安全验证开发验证框架难的问题，提出HarnessLLM自动化工作流程，利用大语言模型从测试套件生成框架，经实验评估效果良好，能检测内存安全漏洞，是首个用大语言模型为Rust项目内存安全验证生成框架的工作。

Coupled Hierarchical Search over Topology and Execution for Agentic Workflow Synthesis

用于智能工作流合成的拓扑与执行耦合分层搜索

Dong Li, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Wei Cheng, Zhengzhang Chen, Xintao Wu, Zhong Chen, Chen Zhao, Haifeng Chen

机构 * Baylor University（贝勒大学） ； NEC Laboratories America（美国NEC实验室） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型结构化工作流创建自动化难题，提出拓扑与执行耦合的搜索范式，引入HierFlow架构，通过反馈引导拓扑调整与树搜索优化子工作流，经多基准测试验证其性能优于基线，平衡了质量与效率且无需额外训练。

ToolGuardian: Declarative Security for AI Agent-Tool Interactions

ToolGuardian：人工智能代理与工具交互的声明式安全

Arun Ravindran, Saurabh Deochake

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

AI总结 研究人工智能代理与工具交互安全问题，提出ToolGuardian框架，通过预准入审查和任务感知运行时授权保障安全，利用渐进式特征化和基于ASP的声明式策略层，实验表明该框架在审查和授权方面性能良好。

SoundscapeAgent: Agentic Soundscape Construction for Controllable Synthesis and Scalable Audio-Language Supervision

SoundscapeAgent：用于可控合成和可扩展音频-语言监督的智能音景构建

Hao Zhang, Yiwen Zhao, Yixuan Zhang, Yiwen Shao, Steve Yves

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出智能音景构建框架SoundscapeAgent，基于大语言模型的智能体将用户意图转化为场景计划，经多步骤实现可控音频合成与可扩展音频-语言数据构建，在生成性能及下游音频推理方面表现出色。

Comments Submitted to SLT 2026

Agentic Root Cause Analysis through Evidence-Grounded Reasoning

通过基于证据的推理进行智能根本原因分析

Amaury Wei, Olga Fink

机构 * EPFL - IMOS Laboratory（洛桑联邦理工学院 - IMOS实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对工业异常根本原因诊断依赖人工且现有数据驱动方法有局限的问题，提出AgentRCA框架，结合数字孪生和大语言模型进行推理，在实际设施上评估，性能与监督基线相当且能产生透明推理轨迹，为工业根本原因分析提供实用基础。

Comments 21 pages, 9 figures

Molt: A Scalable PyTorch-Native Training Framework for Agentic Reinforcement Learning

Molt：用于智能体强化学习的可扩展原生 PyTorch 训练框架

Jian Hu, Huiying Li, Hao Zhang, Binfeng Xu, Yifan Zhang, Shaokun Zhang, Hemil Desai, Michael Demoret, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Yi Dong

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体强化学习中算法修改成本高的问题，提出原生 PyTorch 训练框架 Molt，其代码简洁，智能体是普通程序，通过异步循环训练策略，在全异步协议下性能与先进堆栈相当，且开源提供资源。

Comments tech report for Molt

Dynamic Capability Scoping for Enterprise AI Agents: A Synthetic Dataset and Three-Source Permission Architecture

企业人工智能代理的动态能力范围界定：一个合成数据集和三源权限架构

Halil Burak Noyan

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

AI总结 研究企业人工智能代理动态能力范围界定问题，提出三源权限架构，包括基于角色的上限等，贡献含600个企业任务提示的合成数据集，经验证可推动策略优化，还发布相关内容支持对动态范围界定机制的评估。

Comments Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

A Self-Calibrating Agentic AI Framework for Autonomous Edge Resource Allocation

一种用于自主边缘资源分配的自校准智能体人工智能框架

Fin Gentzen, Marla Grunewald, Iulisloi Zacarias, Mounir Bensalem, Admela Jukan

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

AI总结 针对大语言模型驱动系统运行可靠性受挑战的问题，提出自校准智能体人工智能框架，设计自校准机制，应用于边缘计算网络零知识工作负载资源分析，提高预测准确率和速度，为自主人工智能部署奠定基础，且生成基本事实速度更快。

Comments This work has been submitted to the IEEE Transactions on Network and Service Management for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Learning Spatiotemporal Decision Priors for Efficient Path Planning under Partial Observability

学习时空决策先验以实现部分可观测性下的高效路径规划

Yi Liu, Hongda Zhang, Leyao Zou, Chunlei Meng, Ziqing Zhou, Yuning Chen, Zhuo Zou, Lida Xu, Zhongxue Gan, Chun Ouyang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（智能机器人与先进制造学院，复旦大学） ； School of Information Science and Technology, Fudan University（信息科学与技术学院，复旦大学） ； Department of Information Technology, Old Dominion University（信息技术系，老 Dominion 大学） 纠错

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

AI总结 研究部分可观测性下的路径规划问题，提出ImiPath框架，从示范轨迹提炼时空决策先验，经局部时空观测表示和时空注意力策略网络转换为决策先验并纳入异构规划器，提升路径质量与搜索效率，验证了框架的适应性和实际部署潜力。

Agentic CPU-GPU Scheduling for Heterogeneous AI Workloads

用于异构人工智能工作负载的智能CPU-GPU调度

Tianxi Lu, Sherief Reda

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

AI总结 研究异构人工智能工作负载的调度问题，提出将设备调度制定为三种选项，识别影响延迟的因素，构建智能调度器，该调度器在多种场景下达到最优映射，精度与经典基线匹配且无需离线训练，性能优于其他策略。

Comments 15 pages, 5 figures

Three-Body Alignment: Aligning Chess Agent with Human Reasoning through Reranked Rationale

三体对齐：通过重新排序的理由将国际象棋智能体与人类推理对齐

Jaymari Chua, Chen Wang, Liming Zhu, Lina Yao

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

AI总结 研究如何通过国际象棋中的“三体对齐”，分析人类专家、引擎辅助评论员和大语言模型产生的理由间语义差异，构建多源理由数据集，进行实证分析与实验，开发数据集结构并开源，以改善智能体与人类对齐及决策的可解释性。

Conformal Constraint Tightening for Chance-Constrained Motion Planning with Unknown Dynamics

具有未知动力学的机会约束运动规划的共形约束收紧

Shubham Natraj, Bruno Sinopoli, Yiannis Kantaros

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对未知动力学系统，利用共形预测给出轨迹偏差概率界，收紧规划约束，为现有规划器提供真实系统概率任务完成保证，实验验证理论保证且任务完成率显著提升。

When Language Models Meet NeuroGraphs: Exploring Enhanced Agentic LLM Framework Towards Brain Network Analysis

当语言模型遇上神经图谱：探索用于脑网络分析的增强型智能语言模型框架

Jiaxing Li, Rui Dong, Muyao Tang, Youyong Kong

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对脑网络分析中现有方法解释性有限等问题，提出BrainAgent智能语言模型框架，将连接组分类设为迭代过程，经特定工具转换、知识检索等步骤生成结构化预测，实验证明其优于基线，为脑网络分析提供实用路径。

A Knowledge-Grounded Behavioral Reasoning Framework for Training-Free Urban Healthcare OD Prediction

一种用于无训练城市医疗保健 OD 预测的知识驱动行为推理框架

Linzhen Yang, Xueliang Liu, Chengbo Zhang, Meng Meng

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究城市医疗保健 OD 预测问题，提出基于知识驱动行为推理的无训练框架，将异构城市信息组织成知识图谱，通过多智能体推理实现预测。实验表明该框架性能优于传统深度学习基线，凸显城市智能在医疗保健出行建模上从数据拟合到知识驱动推理的潜力。

Comments 16 pages, 9 figures. Submitted to the 4th International Conference on Urban Science and Intelligence

Learning on the Job: Continual Learning from Deployment Feedback for Frozen-Weights Agents

在职学习：从部署反馈中对冻结权重智能体进行持续学习

Valentin Tablan, Scott Taylor, Kristoffer Bernhem

机构 * The Memory Company（记忆公司） 纠错

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

AI总结 研究人工智能冻结权重智能体如何从部署反馈中持续学习，核心方法是将冻结模型与外部记忆配对，主要贡献是通过该方法在银行领域任务中提升成功率，解决多个基线未解决任务，且结果可跨模型，记忆可迁移，相关内容已发布。

From Isolated Tasks to Structured Capabilities: A Multilayer Taxonomy for Large Language Models

从孤立任务到结构化能力：大语言模型的多层分类法

Shixin Fang, Jiachen Wo, Wenjuan Qin, Sihang Jiang, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出大语言模型多层分类法，含14个能力领域和91个子技能，以人类认知科学为指导。通过筛选和映射相关论文，分析研究关注情况，揭示领域及子技能分布，此分类法有助于大语言模型研究组织、评估等多方面工作。

Comments 34 pages, 5 figures, 20 tables

Industrial Tokenization for LLM-Based Health Intelligence: A Federated Architecture for Industrial Evidence Integration

基于大语言模型的工业健康智能的工业令牌化：一种用于工业证据集成的联邦架构

Deshui Li, Xiao-Ming Yuan, Zishun Wang

机构 * Mingyang Smart Energy Co., Ltd.（明阳智慧能源集团股份有限公司） 纠错

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

AI总结 研究工业健康管理中异构信息源集成问题，提出工业令牌化概念及联邦架构，将特定源分析输出转为工业令牌，以实现跨源推理。给出基于振动诊断输出等的端到端诊断令牌路径，定位工业令牌化为语义接口。

Comments 10 pages, 1 figure

Bayesian Optimal Sample Design for Surveys with Heteroscedasticity

异方差调查的贝叶斯最优样本设计

Jonathan Mendelson, Michael R. Elliott

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对异方差总体分层抽样，开发贝叶斯最优样本分配方法，解决现有理论需已知设计参数的问题，通过在特定模型下优化设计并与其他方法比较，发现所提方法性能良好，还应用于分析公共慈善机构收入。

Comments 52 pages, 5 figures, 15 tables

From biodiversity modelling to conservation action: a spatial indicator for prioritising tropical forest protection, restoration, and management

从生物多样性建模到保护行动：一种用于优先考虑热带森林保护、恢复和管理的空间指标

Maïri Souza Oliveira, Maxime Lenormand, Sandra Luque

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对热带森林保护规划问题，开发综合空间指标，结合生物多样性与土地利用数据，以哥斯达黎加为例进行分析，揭示生物多样性 - 压力相互作用的空间组织，为保护规划提供决策支持工具。

Comments 35 pages, 7 figures + Appendix

StateFormer: A Multivariate Transformer for Learning History-Dependent Battery State Dynamics and Long-Horizon Health Forecasting

StateFormer：用于学习历史相关电池状态动态和长期健康预测的多变量变压器

Zhe Bai, Stephen Harris

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出多变量变压器StateFormer，用于预测大规模电池系统退化动态。它能跨时间尺度学习，在统一框架中表征多种电池过程，在合成与真实数据集上预测准确，性能不受噪声和温度影响，弥合实验室与现场差距，为电池相关决策提供智能。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables

Geometric 2D Scene Graph Generation

几何二维场景图生成

Christoph Jahn, Urs Waldmann, Bastian Goldluecke

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰股份公司） ； Department of Computer and Information Science, University of Konstanz（康斯坦茨大学计算机与信息科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对消费品生产及机器人装配中部件装配关系表示问题，提出不依赖语义数据、可处理小数据集的方法。利用Faster R-CNN输出经处理生成邻接矩阵，输入基于aGCN架构的暹罗网络表征连接，在玩具模型部件数据集上验证了该方法。

Comments Accepted at the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence ICAART 2026, Marbella, Spain

Journal ref Jahn, C., Waldmann, U. and Goldluecke, B. (2026). Geometric 2D Scene Graph Generation. In Proceedings of the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - ICAART 2026

Music-JEPA: Learning a World Model of Sound from Action

Music-JEPA：从动作中学习声音的世界模型

Ziyu Wang, Kun Fang, Yann LeCun

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究提出Music-JEPA，将音乐构建为动作条件系统，用JEPA学习钢琴声音世界模型，在离线状态下用配对数据训练。实验表明模型能捕捉音乐动作与声音关系，其表示支持下游任务并能通过规划实现钢琴转录。

Approximation Algorithms for Inventory Problems with Decomposable Submodular Ordering Costs

具有可分解次模排序成本的库存问题的近似算法

Retsef Levi, Georgia Perakis, Emily Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究可分解次模排序成本函数族下的SJRP，提出通过新颖注水过程舍入线性规划松弛解的算法，实现O(k)近似，固定k时为该类次模排序成本提供首个常数因子保证，扩展了有保证的成本函数类别。

Comments 2 figures

Designing Eco-Efficient Biowaste Valorisation Systems: Effects of Transport Distance and Facility Scale

设计生态高效的生物垃圾回收利用系统：运输距离和设施规模的影响

Christian Ottini, Gwenola Yannou-Le Bris, Sandra Domenek, Felipe Buendia

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 研究欧洲生物垃圾处理策略，开发统一框架量化运输限制和处理能力对生物垃圾回收利用系统的影响，评估堆肥和AD的三种设施规模，通过建模揭示规模与运输的非线性权衡，为基础设施规划提供定量指导。

Journal ref Chemical Engineering Transactions, 2026, 124, pp.325-330

A Dual Path Framework with Hotspot Guided Fusion for Three Dimensional CT to PET Synthesis in Head and Neck Cancer

一种用于头颈癌三维CT到PET合成的热点引导融合双路径框架

Mohd Maaz Khan, Oluwaseyi Oderinde

机构 * Advanced Molecular Imaging in Radiotherapy (AdMIRe) Research Laboratory, School of Health Sciences, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA（高级分子影像在放射治疗（AdMIRe）研究实验室，健康科学学院，普渡大学，西拉法叶，IN，47907，美国） ； Department of Radiation Oncology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA（放射肿瘤学部，印第安纳大学医学院，印第安纳波利斯，IN，46202，美国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对头颈癌，提出从CT扫描合成PET图像的双路径框架，由回归U-Net和条件生成对抗网络组成，经热点引导融合输出，可提供代谢信息辅助成像和临床决策，重建PET体积有一定误差指标，能定位病变但高代谢区有SUV低估。

Comments 25 pages, 11 figures

Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG

迈向可信且经济高效的数据集成：从朴素检索增强生成到智能体检索增强生成

Chuangtao Ma, Arijit Khan

机构 * Aalborg University, Denmark（丹麦奥胡斯大学） ； Bowling Green State University, USA（美国布恩威尔州立大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 探讨大语言模型和人工智能智能体在企业数据集成中面临的挑战，介绍从经典RAG到智能体RAG的演变，研究经济高效集成的优化策略，为构建可靠、可解释和可扩展的数据集成系统指明方向。

Comments To Appear in the IEEE Data Engineering Bulletin

Multi-Agent Debate and Visual Information Extraction for SeePhys Pro: A 1st-Place Technical Report from ICML 2026 AI4Math Track 3 Challenge

用于SeePhys Pro的多智能体辩论与视觉信息提取：ICML 2026 AI4Math赛道3挑战赛的第一名技术报告

Jiseok Kwak, Suhyeon Jo, Taewoo Kim, Yeongmin Kim, Byeonghu Na, Il-chul Moon

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

AI总结 针对回答含图像的大学物理问题的SeePhys Pro任务，提出两阶段框架，包括视觉信息提取和多智能体辩论推理阶段，提高了准确率，在挑战赛中获第一名，分析得出编排收益及图形辅助价值与问题图像占比相关的结论。

Multi-Agent System-driven Digital Twins for predictive maintenance: architectures, technologies and open research challenges

多智能体系统驱动的数字孪生用于预测性维护：架构、技术和开放研究挑战

Korota Arsène Coulibaly, Mohamed Hamlich

机构 * USMBA（巴马科阿卜杜勒·瓦希德·托马西大学） 纠错

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

AI总结 探讨多智能体系统与数字孪生交叉点，聚焦资源受限环境下预测性维护。通过分析547篇论文建立分类法、识别瓶颈，提出在微控制器部署AI、多节点协调及分层编排数字孪生等问题，揭示现有系统未满足工业5.0要求。

Comments 33 pages, 5 figures, 4 tables, paper submitted to Internet of Things Journal(Elsevier)