AI Agent

LiteResearcher: A Scalable Agentic RL Training Framework for Deep Research Agent

LiteResearcher：一种用于深度研究代理的可扩展代理强化学习训练框架

Bince Qu, Wanli Li, Bo Pan, Jianyu Zhang, Zheng Liu, Pan Zhang, Wei Chen, Bo Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Simplex AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 LiteResearcher通过构建轻量虚拟世界提升代理强化学习的可扩展性，使小规模搜索代理在GAIA和Xbench等基准上取得state-of-the-art结果。

Comments COLM 2026

ACM: Agentic Context Management for Long Horizon Tasks

ACM：长期任务的智能体上下文管理

Xiaochuan Li, Ryan Ming, Meng Chu, Shuai Shao, Rong Jin, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 研究长期智能体任务上下文管理问题，提出ACM框架，受人类记忆启发让智能体自主管理上下文，还开发训练后管道，能提升模型在相关任务上的性能，有效管理上下文可降低压力、实现扩展探索并产生更一致方案。

Are You Still the Agent I Authorized? Earned Authority under a Fixed Ceiling for Evolving Agents

你还是我授权的那个智能体吗？在固定上限下演化智能体的获得性权限

Zhaoxi Zhang, Xiaomei Zhang

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

AI总结 研究长期存在的人工智能智能体部署后演化引发的授权问题，提出状态边界模型阐述授权连续性，通过固定过渡包络和效果上限，区分请求与实现效果，证明突变不会超上限，还映射了六种突变类别的授权后果。

Agentic Graph Retrieval-Augmented Generation for Auditable Commercial Registry Analysis

代理图RAG：利用协作AI导航无结构财务数据

Arthur Capozzi, Dirk Helbing

机构 * Computational Social Science ETH Zürich（计算社会科学 ETH 瑞士 Zurich） ； Computational Social Science, ETH Complexity Science Hub Zürich（计算社会科学 ETH 复杂性科学中心 Zurich） ； ETH Complexity Science Hub Zürich, Switzerland（ETH 复杂性科学中心 Zurich 瑞士） ； Vienna, Austria（维也纳 奥地利） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种协作代理图RAG框架，用于专家分析商业登记数据。通过构建Neo4j知识图谱，结合确定性节点摄入、LLM提取弱节点以及确定性身份解析和去重，提升了多跳、时间相关和实体中心的查询能力。

ReflexTrack: A Feedback-Driven Agent for Training-Free Referring Video Object Segmentation

ReflexTrack：一种用于无训练的引用视频对象分割的反馈驱动智能体

Yuanjia Li, Tianyang Xu, Tao Zhou, Zhangyong Tang, Xiao-Jun Wu, Josef Kittler

机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University（江南大学人工智能与计算机科学学院） ； Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey（萨里大学视觉、语音和信号处理中心） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究针对引用视频对象分割问题，提出无训练、反馈驱动的ReflexTrack智能体。通过掩码引导空间细化和视频级掩码反射实现空间与时间层面反馈，提升预测可靠性，在Ref-VPS和ReasonVOS上取得较好分数。

From Cognitive Architectures to Language Agents: A Mechanism-Level Review of Lineage, Convergence, and Migration Gaps

从认知架构到语言智能体：谱系、融合与迁移差距的机制层面综述

Haodi Fan, Zucong Lan

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)；workflow(abstract)

AI总结 该综述连接多个认知架构与语言智能体系统，重构机制并编码相关关系，指出现代智能体部分功能已实现，最强机会在机制耦合，存在五个剩余组合，贡献了机制目录、证据深度框架及可证伪议程。

Comments 28 pages, 9 figures, 14 tables. Review article

Keep It InMind: Benchmarking the Implicit-Association Blind Spot in Agent Memory

牢记于心：评估智能体记忆中的隐式关联盲点

Ruizhe Li, Mingxuan Du, Benfeng Xu, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（元石科技） 纠错

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

AI总结 研究智能体记忆中的隐式关联盲点问题，引入InMind基准测试，通过配对控制区分三种解释，实验发现将记忆置于上下文时主干回答间接查询比例高，检索相同记忆时其他系统召回率低，诊断探针可缩小差距，指出路由是关键问题。

SF-AMS: Strategic Forgetting for Structured Memory in LLM Agent

SF-AMS：大语言模型智能体中结构化记忆的策略性遗忘

Ning Yang, Siqi Li, Miaoxin Shen, Yuan Zhou, Meng Zhang, Tong Li, Haijun Zhang

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

AI总结 研究大语言模型智能体长上下文依赖瓶颈问题，提出SF-AMS框架，通过效用驱动机制和复合评分整合信号维护记忆，实验表明该方法在多跳推理等任务中相比基线有显著提升，证明建模记忆重要性对长上下文推理关键。

State-dependent error correlations shape voting thresholds in committees of AI agents

状态依赖误差相关性塑造人工智能代理委员会中的投票阈值

Haifeng Li, Mo Hai

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title)

AI总结 研究人工智能代理委员会投票阈值，结合萨赫 - 斯蒂格利茨筛选与误差依赖性，通过齐次可交换高斯 - copula模型及对大量投票数据的估计，发现考虑依赖关系可提升相关系数、降低损失，改进投票阈值选择。

Agents Don't Just Agree, They Remember: Benchmarking Persistent Sycophancy in Stateful Personal Agents

智能体不仅会认同，还会记忆：对有状态个人智能体中持续谄媚行为的基准测试

Xutao Mao, Liangjie Zhao, Leyao Wang, Rui Qian, Qiang Huang, Wentao Wang, Bo Han, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Yale University（耶鲁大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 研究有状态个人智能体中的持续谄媚行为，引入PASB基准测试，评估真实智能体。通过特定方法隔离写入过程，发现提交边界是关键转折点，提交声明有三种模式，表明智能体谄媚行为是状态写入治理问题，PASB确定相关写入时控制。

Semalith v1.4: A Calibrated 184M Safety Classifier Achieving State-of-the-Art Prompt-Injection Detection at 44x Fewer Parameters than Llama-Guard-3-8B

Semalith v1.4：一个经过校准的1.84亿参数安全分类器，在参数比Llama - Guard - 3 - 8B少44倍的情况下实现了先进的提示注入检测

Tejasvi C. Addagada

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

AI总结 研究针对金融服务等场景中大语言模型安全分类需求，提出Semalith v1.4分类器，能单步实现三轴安全分类，经训练和对比测试，在提示注入检测上表现出色且参数少，还给出不同场景下的部署建议。

Comments 16 pages, 8 tables, no figures

Compute Globally, Materialize Locally: The Memory Contract of Sparse Event-KV

全局计算，本地物化：稀疏事件键值对的内存契约

Zefeng Cai, Zerui Cai

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

AI总结 研究长期智能体键值缓存内存问题，提出语义物化概念，通过实验发现精心措辞的无答案事件可提高恢复率，得出稀疏事件键值对服务的内存契约，指出丢弃源事件无准确性损失不代表其不必要。

LongStraw: Long-Context RL Beyond 2M Tokens under a Fixed GPU Budget

LongStraw：在固定GPU预算下超越200万个令牌的长上下文强化学习

Changhai Zhou, Kieran Liu, Yuhua Zhou, Qian Qiao, Jun Gao, Harry Zhang, Irvine Lu, Nolan Ho, Lucian Li, Andrew Lei, Cleon Cheng, Steven Chiang, Yihang Zeng, Di Zhang, Rio Yang, Kaijie Chen, Andrew Chen, Pony Ma, Weizhong Zhang, Cheng Jin

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

AI总结 研究针对推理上下文长度与强化学习后训练的差距问题，提出LongStraw架构感知执行堆栈，用GRPO优化，在固定GPU预算下实现百万令牌强化学习后训练，通过实验验证了其执行能力。

Comments 44 pages, 10 figures, 11 tables. Code: https://github.com/MindLab-Research/longstraw

Memory for Attention: Language-Conditioned Re-Perception with a Vision--Language--Motion Map

注意力的记忆：通过视觉-语言-运动地图进行语言条件下的重新感知

Dibyendu Ghosh

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 研究携带行为注释地图的机器人的规划问题，通过将重新感知视为注意力决策，利用持久地图的记忆实现资源分配优化，在语言条件任务中表现出色，证明地图能指导机器人关注重点，而非空间导航。

Isolated but Exposed: Persistence-Based Memory Extraction Attack on LLM Agents

孤立但暴露：基于持久性的大语言模型智能体内存提取攻击

Xinyu Gao, Wenyu Chen, Xiangtao Meng, Li Wang, Chuanchao Zang, Jianing Wang, Zheng Li, Shanqing Guo

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究基于大语言模型的智能体内存提取攻击，提出SPORE攻击方法，通过解耦对抗命令与检索锚点、优化覆盖空间及持久化有效载荷，突破内存隔离，实现高提取率，揭示仅靠内存隔离不足，需重审工具端信任边界。

Major-Minor LQ Mean Field Games with Erroneous Initial Information: Distributed Error Estimation and Strategy Modification

具有错误初始信息的主次线性二次平均场博弈：分布式误差估计与策略修正

Yuxin Jin, Haotian Wang, Wang Yao, Xiao Zhang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究具有错误初始信息的主次线性二次平均场博弈，通过构建最大似然估计器识别误差，提出基于估计的策略修正，刻画估计误差，表明主要智能体估计精度取决于观测到的次要智能体数量，数值结果验证了方法。

A quantum model of opinion dynamics on networks

网络上的意见动力学量子模型

Weiqi Chu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于密度矩阵的量子意见动力学模型，通过非对易算符解释认知矛盾与顺序效应，并识别量子相干性等非经典量，在乘积态近似下退化为经典Friedkin-Johnsen模型。

Comments 19 pages, 7 figures

Type-Specific Wages as a Distributional Buffer in TANK

当再分配成为状态变量：具有类型特异粘性工资的货币-财政稳定化

Kenji Miyazaki

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了在工资合同类型特异的情况下，再分配作为状态变量对宏观经济的影响，揭示了工资差距作为分布状态变量的作用及财政政策的效果。

Comments 31 pages, 6 figures

HiMemVLN: Enhancing Reliability of Open-Source Zero-Shot Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Memory System

HiMemVLN：通过分层记忆系统增强开源零样本视觉-语言导航的可靠性

Kailin Lyu, Kangyi Wu, Pengna Li, Xiuyu Hu, Qingyi Si, Cui Miao, Ning Yang, Zihang Wang, Long Xiao, Lianyu Hu, Jingyuan Sun, Ce Hao

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出HiMemVLN，通过分层记忆系统提升开源零样本视觉-语言导航的可靠性，解决导航遗忘问题，实现实验环境下的性能提升。

Comments 9 pages, 7 figures