AI Agent

AutoMat: Enabling Automated Crystal Structure Reconstruction from Microscopy via Agentic Tool Use

AutoMat：通过智能工具使用实现从显微镜图像自动重建晶体结构

Yaotian Yang, Yiwen Tang, Yizhe Chen, Xiao Chen, Jiangjie Qiu, Hao Xiong, Haoyu Yin, Zhiyao Luo, Yifei Zhang, Sijia Tao, Wentao Li, Qinghua Zhang, Yuqiang Li, Wanli Ouyang, Bin Zhao, Xiaonan Wang, Fei Wei

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

AI总结 研究旨在从有噪声的STEM投影重建晶体结构，提出AutoMat智能控制器，通过闭环验证和多模块组合实现。引入基准数据集评估，结果显示其性能优于现有方法，建立了从微观到原子尺度建模的途径。

Comments The code and dataset are publicly available at https://github.com/yyt-2378/AutoMat and https://huggingface.co/datasets/yaotianvector/STEM2Mat

E-Bench: Benchmarking Multi-Step Tool-Use Agents in Real-World Product Scenarios

E-Bench：在现实世界产品场景中对多步工具使用智能体进行基准测试

Weihuang Zheng, Tianyuan Zou, Eileen Ye, Alphet Liu, Youyong Kong, Ya-Qin Zhang, Duran Zheng, Maxm Pan

机构 * Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型多步工具使用能力，介绍E-Bench基准测试，通过解耦环境与任务合成构建可扩展可控测试平台，对11个前沿模型测试发现多步工具使用仍具挑战，即便结合代码执行可靠性也不高。

Comments 29 pages, 14 figures, 6 tables

SERM: Self-Evolving Relevance Model with Agent-Driven Learning from Massive Query Streams

SERM：具有代理驱动学习的自演化相关性模型

Chenglong Wang, Canjia Li, Xingzhao Zhu, Yifu Huo, Huiyu Wang, Weixiong Lin, Yun Yang, Qiaozhi He, Tianhua Zhou, Xiaojia Chang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University, Shenyang, China（东北大学，沈阳，中国） ； ByteDance（字节跳动） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大规模查询流中相关性模型泛化能力不足的问题，SERM通过多代理模块检测分布偏移并生成可靠标签，实现迭代自演化提升性能。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

AEcroscopyWave: Towards Self-Driving Characterization Platforms for Agentic AI

AEcroscopyWave：迈向用于智能AI的自动驾驶表征平台

Yongtao Liu, Jawad Chowdhury, Ganesh Narasimha, Ralph Bulanadi, Liam Collins, Ruben Millan Solsona, Marti Checa, Asraful Haque, Sumner B. Harris, Stephen Jesse, Rama Vasudevan

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；AI agent(abstract)

AI总结 探讨电子材料表征的两种传统方式，介绍“自动驾驶”表征工具进展。基于AEcroscopyWave平台，通过创建控制硬件的API并整合AI方法，弥合行业规模自动化与高度定制系统差距，展示异构仪器供智能体使用的好处。

Comments 17 pages, 5 figures

CRAFT: Learn the Schema, Execute the Plan

CRAFT：学习模式，执行计划

Aakash Kolekar, Sahika Genc, Shahriar Shariat, Bunyamin Sisman, Tibor Mezi, Barbara Poblete, Shree Vandana Kachroo, Calvin Chi, Parth Parmar, Ari Singer, Prayaas Jain, Cindy Barker, Benoit Dumoulin

机构 * Amazon Advertising Foundations（亚马逊广告基金会） ； Amazon Web Services Agentic AI（亚马逊网络服务代理人工智能） 纠错

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

AI总结 研究企业编码代理将自然语言分析请求转换为可执行代码时的问题，提出两阶段训练后方法 CRAFT，先进行模式剥离的 PLAN 监督微调，再用执行形状的强化学习，评估显示其在多方面有提升并减少负担。

DRC-Aid: Design-Rule Correction via Agentic Framework utilizing Inference-Time Large Language Models

DRC-Aid：利用推理时大语言模型通过智能体框架进行设计规则校正

Anushka Mukherjee, Kang He, Kaushik Roy

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

AI总结 研究针对布局中设计规则违规问题，提出DRC-Aid闭环智能体框架，利用确定性规则引擎、大语言模型等，通过预算深度优先搜索等方法进行局部DRC修复，在相关布局评估中效果良好，基于LLM的选择优于其他策略。

Comments 7 pages

VecTree-RAG: An Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework Combining Vector and Tree Retrieval for Efficiency and Accuracy

VecTree-RAG：一种结合向量和树检索的智能检索增强生成框架，以提高效率和准确性

Xinyan Zhong, Yuwei Shi, Yuqi Wei, Chen Shen, Tianhang Zhou, Zhenghao Wu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对科学问答中识别相关论文及找支持证据的问题，提出VecTree-RAG框架，结合向量与树检索机制。经多组问题评估，该框架在多个基准上获高分，证据页面精度高，且完整架构所需推理令牌少，为科学文献问答提供结构感知且可追溯的架构。

Search Beyond What Can Be Taught: Evolving the Knowledge Boundary in Agentic Visual Generation

超越可教内容的搜索：拓展智能体视觉生成的知识边界

Haozhe Wang, Weijia Feng, Jinpeng Yu, Che Liu, Ping Nie, Fangzhen Lin, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Jimmy Lin, Wenhu Chen, Cong Wei

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Qwen Applications（通义千问应用） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉生成器的世界知识瓶颈，构建专用数据集与基准，提出教-搜协同训练框架定位动态知识边界，实现知识驱动的可迭代视觉生成性能提升。

Rethinking Logic Optimization Operators: Theory-Derived Operator Compression via Agentic Source Analysis

重新思考逻辑优化运算符：通过智能源分析实现理论驱动的运算符压缩

Keren Zhu

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究逻辑优化运算符，利用智能源分析制定运算符关系实现理论驱动的运算符压缩，形成TACO，实验表明其在减少运行时、节点数和层级等方面表现出色，TACO - max在特定输入行上有较好的NDP几何平均比率。

Comments 23 pages, 4 figures. Code and data: https://github.com/CODA-Team/TACO

Exploratory, Communicative, and Deployable: Vision-Driven Embodied Agents for Open-World Mobile Manipulation

探索性、交流性和可部署性：用于开放世界移动操作的视觉驱动具身智能体

Boyu Mi, Mengchen Ma, Yifei Yao, Xing Gao, Junting Chen, Yangzi Li, Zihou Zhu, Guohao Li, Zhenfei Yin, Tai Wang, Yao Mu, Jiangmiao Pang, Hanqing Wang

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；tool-use(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究针对具身智能体现实部署难题，提出REAL框架，通过建立一致环境API、设计任务组合优化性能，引入REAL - Bench评估。实验显示其智能体在交互式任务中表现出色，在物理机器人上也实现高成功率，弥合现实差距。

Comments Accepted to ECCV 2026. 57 pages. Code available at https://github.com/InternRobotics/REAL

Delegation Intelligence in Deep Search: A Controllable Framework for Disentangled Capability Diagnosis

深度搜索中的委托智能：一种用于解缠能力诊断的可控框架

Xinhao Yao, Yuanzhuo Liu, Changhao Wang, Yunfei Yu, Haoran Tan, Yuyao Zhang, Ruifeng Ren, Minlong Peng, Yong Liu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 研究深度搜索中委托智能，将其分解为搜索决策和信息合成与验证维度。通过开发可控合成管道构建DelegSearchBench及评估协议，实验证明仅用最终答案准确性不能充分表征深度搜索能力。

Comments Work in Progress

ARdena: Scenario-driven control of real-time LLM agents

ARdena：实时大语言模型智能体的场景驱动控制

Luka Borozan, Domagoj Matijević

机构 * Faculty of Applied Mathematics and Informatics, University of Osijek Croatia（奥西耶克大学应用数学与信息学院，克罗地亚） ； Meet Intelligent Innovations LLC（Meet智能创新有限责任公司） 纠错

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

AI总结 研究如何在实时交互环境中控制大语言模型智能体行为，提出分层场景驱动的LLM控制框架，通过结构化提示实现运行时行为控制，在ARDena中实现该框架并评估，结果显示场景驱动提示能有效控制LLM智能体。

Comments 12 pages, 3 figures

Robust Interpretation of Historical Documents in Knowledge Graphs Through Query Inference and Execution

通过查询推理和执行对知识图谱中的历史文档进行鲁棒解释

Sebastià Nicolau, Adrià Molina, Oriol Ramos Terrades, Josep Lladós

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

AI总结 研究如何在利用大语言模型泛化能力时保证可靠性，提出智能检索系统，比较传统RAG与智能GraphRAG架构，引入半符号框架，通过单词识别与代码生成协作构建鲁棒检索查询，提升历史文档分析准确性与可验证性。

Comments Accepted at ICDAR2026

ProvenanceGuard: Source-Aware Factuality Verification for MCP-Based LLM Agents

ProvenanceGuard: 基于MCP的LLM智能体的源感知事实性验证

Ander Alvarez, Santhiya Rajan, Samuel Mugel, Román Orús

机构 * Multiverse Computing ； Parque Cientifico y Tecnológico de Gipuzkoa（吉普斯夸科技园） ； Centre for Social Innovation（社会创新中心） ； Donostia International Physics Center（多诺斯蒂亚国际物理中心） ； Ikerbasque Foundation for Science（伊克尔巴斯克科学基金会） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出ProvenanceGuard，一种源感知验证器，通过追踪MCP工具调用、分解声明并路由到特定源，检测跨源混淆错误，在医疗领域数据集上优于源无关基线。

Comments 20 pages, 4 figures

RESTOR: Automated Test Oracle Generation for RESTful APIs via Reinforcement Learning

RESTOR：通过强化学习自动生成RESTful API的测试预言机

Xun Zhou, Zhen Dong, Mingyu Ren, Qiang Li, JunJie Li, Sifan Wang, Xiaolong Yu, Chaofeng Sha, Xin Peng

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

AI总结 针对RESTful API测试中定义可靠测试预言机的挑战，Restor框架利用强化学习，通过数据增强管道微调大语言模型生成测试断言，在工业数据集和生产工作流程中表现出色，提升测试用例采用率并减少人工QA工作。

Comments Accepted to ISSTA 2026. 22 pages, 8 figures, 2 tables

Statistically Supported LLM Ingredient and Recipe Data Collection in Computational Nutrition

计算营养中统计支持的大语言模型成分与食谱数据收集

James Izzard, Hassan Eshkiki, Fabio Caraffini

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

AI总结 研究针对计算营养中成分数据问题，提出结合统计估计、不变性检查和网络获取的大语言模型管道。通过该管道可获取精确数据，在参考集上实现高匹配度并大幅降低误差，将大语言模型辅助数据库构建变为可控流程。

CAP-DO: Learned Contextual Action Proposals for Certified Double-Oracle Solving Across Related Zero-Sum Games

CAP-DO：用于跨相关零和博弈的认证双预言机求解的学习上下文动作提议

Mu Wang, Zhenkun Liu, Liang Liang, Guofu Zhang

专题命中 工具调用 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对解决一系列相关零和博弈问题，提出CAP-DO框架，通过离线训练排序器、在线提议动作集，结合学习与当前博弈确定输出，理论上保留认证保证且有限收敛，实验中在多规模基准测试里有更好表现。

Comments 10 pages, 5 figures

A Single-Tuning-Element Loaded Pixelated Tunable Band-Pass Filters with Low Loss via Inverse Synthesis on Massive-Scale Dataset

通过大规模数据集上的逆合成实现具有低损耗的单调谐元件加载像素化可调带通滤波器

Woojun Lee, Pouya Faeghi, Jeffrey S. Walling

专题命中 工具调用 ：workflow(abstract)

AI总结 该论文提出三相逆设计流程合成可调像素化带通滤波器，先获取大规模数据集，经暴力搜索识别初始种子，再用直接二分搜索算法微调。考虑4G和5G频段目标，设计的滤波器实现28%调谐范围，且仅用单个变容二极管，是微波领域首次连续可重构逆设计演示。

Comments 4 pages, 4 figures

Control protocols for harmonically confined run-and-tumble particles

谐振约束跑- tumble 粒子的控制协议

Marco Baldovin, Alessandro Manacorda

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究通过谐振约束下的跑- tumble 粒子模型，提出时变控制协议以实现系统状态转换，并分析最小工作量的最优策略。

Comments 14 pages, 9 figures

Journal ref Phys. Rev. E 114, 014112 (2026)

Black Hole Search by Scattered Agents in Dynamic Rings

动态环中分散智能体的黑洞搜索

Giuseppe Antonio Di Luna, Paola Flocchini, Giuseppe Prencipe, Nicola Santoro

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究在动态1 - 区间连通环中用移动石子通信的分散智能体搜索黑洞问题，证明三个智能体足以在\(O(n^2)\)步内识别黑洞，此数量最优且复杂度边界紧，即便有更强通信机制也需\(\Omega(n^2)\)步。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2005.07453

TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning

TableMind: 一种用于工具增强表格推理的自主程序化代理

Chuang Jiang, Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Jie Ouyang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 TableMind通过两阶段训练策略提升表格推理能力，实现自主程序化代理的高效推理与代码生成。

Comments Comments: 10 pages, 6 figures. Submitted to WSDM 2026

Reason Before You Retrieve: Agentic Planning for Multi-modal RAG

检索前先思考：多模态检索增强生成的智能体规划

Tianyu Yang, Shir Simon, Zhenzhen Li, Minhao Cheng, Xiangliang Zhang

机构 * Bosch AI Research Center（博世人工智能研究中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成问题，提出MM-R2框架，通过建模检索内容和位置在检索前推理，构建意图基础检索状态，在结构化知识图谱检索，还构建相关数据集并采用两阶段后训练策略，实验证明其在答案准确性等方面表现出色。

The Physics of Multi-Turn Long-Horizon Planning: From Pre-training to Post-training via Single- and Multi-Teacher On-Policy Agentic Distillation

多轮长期规划的物理学：通过单教师和多教师策略蒸馏从预训练到训练后

Tianyi Men, Zhuoran Jin, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究多轮长期规划问题，通过引入统一可控环境，利用预训练、GRPO、OPD及MOPD等方法，研究规划能力在不同阶段的获取、塑造与整合，展示了多教师策略蒸馏对跨环境能力整合的作用。

Decentralized Granular Access Control for Agentic AI Systems in Critical Infrastructure

关键基础设施中智能体人工智能系统的去中心化粒度访问控制

Arun Malik, Deepal Jayasinghe, Bradley Klemick, Prachi Shah, Nitish Talasu, Vineet Tushar Trivedi

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

AI总结 研究关键基础设施中智能体人工智能系统的安全挑战，提出去中心化多层访问控制架构，含复合身份模型等四项创新，基于OWASP威胁分类法设计，经云提供商生产验证，能有效实施粒度访问控制并防止特权升级。

Comments 7 pages, 9 figures, 7 tables

SkillSieve: A Hierarchical Triage Framework for Detecting Malicious AI Agent Skills

SkillSieve：一种用于检测恶意AI代理技能的分层分流框架

Yinghan Hou, Zongyou Yang

机构 * Department of Earth Science and Engineering（地球科学与工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University College London（伦敦大学学院） ； Lingban Technology Co., Ltd.（灵伴科技有限公司） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出SkillSieve三层检测框架，通过启发式评分、LLM子任务分析和多LLM陪审团辩论，高效检测恶意AI代理技能，在390个技能基准上达到F1=0.920。

Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables

Nanbeige4.2-3B: Unlocking Agentic Capabilities in a Compact Model

南贝格4.2 - 3B：以紧凑模式解锁智能体能力

Nanbeige Lab, :, Chen Yang, Chengrui Huang, Fufeng Lan, Hanhui Chen, Hao Zhou, Huatong Song, Jiaqi Cao, Jiaying Zhu, Jinlin Niu, Kai Wang, Lisheng Huang, Qiliang Liang, Ran Le, Ruixiang Feng, Shuang Sun, Tao Gu, Tao Zhang, Tianyu Luo, Yang Song, Yun Xing, Yuntao Wen, Ziyao Xu, Zongchao Chen, Zongqiang Li

机构 * Nanbeige LLM Lab（南北贝大语言模型实验室） 纠错

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

AI总结 介绍南贝格4.2 - 3B紧凑通用智能体模型，通过特定预训练方式构建，利用多种强化学习方法提升质量与效率，在多任务和基准测试中表现出色，优于更大模型，有潜力成为紧凑本地个人助手。

SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise Knowledge Graphs

SCAIR：用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理

Prateek Chaturvedi, Yuqicheng Zhu, Hongkuan Zhou, Dongzhuoran Zhou, Yunjie He, Steffen Staab, Fei Du, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd（博西华家用电器有限公司（中国）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限，提出SCAIR无训练框架，集成结构化规划与受控迭代推理，通过模式条件结构先验等提升性能，强调企业图推理要结合领域约束，与业务逻辑对齐可增效。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track

EmoAgent-R1: Towards Multimodal Emotion Understanding with Reinforcement Learning-based Dynamic Agent Specialization

EmoAgent-R1：基于强化学习的动态智能体专业化实现多模态情感理解

Lihuang Fang, Yuchen Zou, kebing Jin, Jinghui Qin

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Guizhou Provincial Laboratory of Big Data, State Key Laboratory of Public Big Data, Guizhou University（贵州大学大数据省级重点实验室、公共大数据国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态情感识别方法忽视情感源动态性和复杂性的问题，提出基于强化学习的动态智能体专业化框架EmoAgent-R1，采用冷启动策略和两步智能体工作流程训练，并用P-GRPO优化，实验证明其在情感推理性能和优化稳定性上更优。

Recursive Governance: A Graph-Theoretic Framework for Risk Propagation and Drift Detection in Agentic AI Systems

递归治理：智能体人工智能系统中风险传播与漂移检测的图论框架

Sriram Nagaraj, Advaith Nila Narayanan

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

AI总结 针对金融机构模型风险管理问题，提出动态IaC治理循环，贡献包括引入校准DoA得分、构建DAG定义算法、开发轨迹监测协议及解决版本变化等实际复杂性问题，用于智能体人工智能系统风险传播与漂移检测。

Agentic Permissions Policy Algebra for Taint Confinement in LLM Agents

用于大语言模型代理中污点限制的代理权限策略代数

Arseny Kravchenko, Vadim Liventsev, Innokentii Konstantinov, Ildar Iskhakov, Matvey Kukuy

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

AI总结 研究大语言模型代理处理混合机密数据时的安全风险，提出APPA框架，通过引擎管理上下文分支等解决可用性瓶颈，经双幺半群模型证明相关特性，实验表明其能抑制数据泄露并恢复部分被污点跟踪损失的效用。

Comments Preprint. Submitted to the 19th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security (AISec '26). 10 pages, 2 tables, 1 figure