AI Agent

Agentic Reward Modeling: Verifying GUI Agent via Progressive Trajectory-Grounded Interaction

代理奖励建模：通过在线主动交互验证GUI代理

Chaoqun Cui, Jing Huang, Shijing Wang, Liming Zheng, Qingchao Kong, Zhixiong Zeng

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences ； School of Computer Science \& Technology, Beijing Jiaotong University 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(title)

AI总结 VAGEN通过引入代理交互验证范式，解决GUI代理评估中的视觉限制问题，提升评估准确性与性能。

Comments 25 pages, 12 figures

OS-Sentinel: Towards Safety-Enhanced Mobile GUI Agents via Hybrid Validation in Realistic Workflows

OS-Sentinel: 通过现实工作流中的混合验证实现安全增强的移动GUI代理

Qiushi Sun, Mukai Li, Zhoumianze Liu, Zhihui Xie, Fangzhi Xu, Zhangyue Yin, Kanzhi Cheng, Zehao Li, Zichen Ding, Qi Liu, Zhiyong Wu, Zhuosheng Zhang, Ben Kao, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 OS-Sentinel通过结合形式验证器和VLM上下文判断者，提升移动GUI代理的安全性，实验显示在多个指标上优于现有方法。

Comments ACL 2026 (Oral) & Best Paper at AIWILD @ ICLR 2026

Scaling GUI Agents with Visual State Transitions

通过视觉状态转换扩展 GUI 智能体

Xiangyan Liu, Kaixin Li, Haonan Wang, Biao Wu, Meng Fang, Longxu Dou, Chao Du, Michael Qizhe Shieh, Tianyu Pang

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； Sea AI Lab（Sea人工智能实验室） ； UTS（悉尼科技大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 研究通过状态转换预训练扩展 GUI 智能体，联合优化逆动力学和正向动力学预训练统一多模态模型，在桌面和移动 GUI 场景基准测试中优于基线，联合动力学优化有稳定改进，下游性能随转换数据量提升。

Limbomorphs

肢体形态

Alex Alvarez, Michael Levin

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

AI总结 研究人工生命系统中Gifbreeder的肢体形态，通过用户审美选择进化时空场产生类似生物的形态，用输入空间扰动评估其行为，探讨其反应是否反映目标导向行为及类似智能体动力学如何在无明确规则系统中出现。

Comments 3 pages, 3 figures. Extended abstract accepted as a Late Breaking Abstract at the Artificial Life Conference (ALIFE 2026)

Beyond Sequential Interaction: Benchmarking Parallel Execution and Coordination for GUI Agents

超越顺序交互：GUI 智能体并行执行与协调的基准测试

Zedong Yu, Qianxing Li, Zhi Gao, Liuyu Xiang, Chenrui Shi, Yang Liu, Huiming Wu, Yujie Wei, Yuhao Fei, Yubo Fu, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Laboratory for General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司人工智能研究院） ； China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 研究 GUI 智能体长周期任务扩展性差的问题，引入 ParaGUIBench 基准测试及 ParaGUI 智能体，通过实验证明并行执行能提升可分解长周期 GUI 任务的成功率与效率。

Comments 15 pages, 5 figures. Project page: https://github.com/pkgunboat/ParaGUIBench

Who Pays the Price? Stakeholder-Centric Prompt Injection Benchmarking for Real-world Web Agents

谁买单？面向真实世界网络代理的以利益相关者为中心的提示注入基准测试

Zihao Wang, Yiming Li, Yutong Wu, Kangjie Chen, Zheyu Liu, Fok Kar Wai, Pin-Yu Chen, Vrizlynn L. L. Thing, Bo Li, Dacheng Tao, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； ST Engineering, Singapore（ST工程，新加坡） ； IBM Research, USA（IBM研究院，美国） ； University of Illinois Urbana-Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） 纠错

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

AI总结 提出以利益相关者为中心的基准测试框架，系统分类和归因真实世界网络代理系统中的提示注入危害，揭示当前代理无法可靠抵抗任何攻击目标，且失败模式多样。

Comments 25 pages

Umulsai: A Plain-Text Format and In-Browser Engraving System for Jeongganbo, Korean Mensural Notation

Umulsai：一种用于朝鲜正谱记谱法的纯文本格式和浏览器内排版系统

Danbinaerin Han

专题命中 GUI与网页智能体 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对朝鲜正谱记谱法与西方排版系统不兼容且缺乏实用数字工具的问题，提出了Umulsai编辑器，其核心包含特定纯文本格式、排版引擎和无依赖实现，经专家主导的AI辅助工作流程开发并验证，可实现高质量输出与多种功能。

Towards Dual-Brain Minimal Sufficient Representation for Vision-Language Navigation

迈向视觉语言导航的双脑最小充分表示

Yihao Wu, Chenyi Xu, Liqi Yan, Chenhuan Cai, Geyong Min, Bin Lin, Fangli Guan, Jianhui Zhang, Pan Li

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(abstract)

AI总结 针对视觉语言导航中存在的问题，提出BrainNav框架，包含逻辑锚定模型等三个组件，通过将语义意图与空间感知对齐，提升智能体在复杂任务中的表现，在实验中相比之前最优方法有改进，为鲁棒的视觉语言导航提供有效基础。

AgenticNav: Zero-Shot Vision-and-Language Navigation as a Tool-Calling Harness

AgenticNav：零样本视觉与语言导航作为工具调用框架

Yijian Li, Changze Li, Hantian Shi, Jiaying Luo, Jiyuan Cai, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agentic(abstract)

AI总结 提出AgenticNav，通过将动作、深度和记忆作为可调用工具暴露给VLM，实现零样本连续环境导航，在R2R-CE基准上达到SOTA性能。