AI Agent

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

Towards an Agent Operating System - Lessons from Classical and Cloud OS

迈向智能体操作系统——从经典操作系统和云操作系统中汲取的经验教训

Gosia Steinder, Hubertus Franke

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

AI总结 智能体人工智能系统处于发展试验阶段，缺乏核心抽象概念共识。研究提出借鉴经典和云操作系统发展路径，扩展原语推导新智能体抽象概念，精确指定语义并整合，以推动该领域发展。

MemTX: Transactional Belief Commit for Stateful Agent Memory

MemTX：用于有状态智能体内存的事务性信念提交

Xiaoyang Li, Yiqi Wang, Haohui Lu, Zhi Chen, Mo Li, Pingan Song, Mingkai Zheng, Taotao Cai

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体通过共享内存协调时内存写入问题，提出事务性信念提交协议MemTX，通过携带多种信息、在事务中暂存写入等方式，经机器检查确保不变量，在多主干上领先基线且无下游危害。

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What Gets Lost When Memory Becomes Media? Evaluating AI-Generated Oral History Visualization

当记忆成为媒介时会失去什么？评估人工智能生成的口述历史可视化

Kwangsuk Park, Jaehyun Koo, Jiyeon Lee, Anjung Tan, Hyoungchul Park

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

AI总结 研究散居海外者口述历史可视化中记忆变媒介时的问题，基于口述历史理论设计指标，比较两种管道，发现场景规划与叙事保留冲突，提出基于失败模式的评估框架、冲突分析及系统选择路由协议。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Culture x AI: Evaluating AI as a Cultural Technology

LazyMem: Retrieve Broadly, Construct Selectively for Efficient Long-Term Agent Memory

LazyMem：广泛检索，按需构建以实现高效长期智能体记忆

Jing Yu, Yibo Zhao, Jiaming Zhang, Xiang Li

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，华东师范大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体长期记忆中原始对话历史的问题，提出LazyMem方法，将记忆构建推迟到查询时，通过轻量级模型处理候选池，经特定训练方式，在基准测试中取得高准确率，减少记忆令牌数和延迟。

Comments 29 pages, under review

RSMeM: Knowledge-Enhanced Memory Evolution for Remote Sensing Agents with Systematic Evaluation

RSMeM：用于遥感智能体的知识增强记忆进化及系统评估

Bingxian Wu, Yu Zhang, Zonghao Guo, Tang Liu, Chen Qian, Yuxiang Lu, Xingbo Du, Yanghao Li, Yidan Zhang, Chi Chen, Ling Yao, Maosong Sun

专题命中 记忆与上下文管理 ：tool-use(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究针对现有遥感智能体问题，提出RSMeM机制，通过分层知识基础和失败感知经验提炼两个组件，迭代吸收领域知识转化为执行经验，经实验验证能提升工具使用性能和答案质量，具有强大知识密度。

Comments Accepted to ACL 2026 Main. Code: https://github.com/AI9Stars/RSMeM

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

Short-Term-to-Long-Term Memory Transfer for Knowledge Graphs under Partial Observability

知识图谱下的短期到长期记忆转移：在部分可观测性下的短期到长期记忆转移

Taewoon Kim, Vincent François-Lavet, Michael Cochez

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

AI总结 本文研究了在部分可观测性下知识图谱中的短期到长期记忆转移问题，提出了一种基于神经符号价值决策的方法，通过在长期插入前决定保留或丢弃观察到的三元组，从而提升记忆效率，并在RoomKG基准测试中优于符号和神经基线方法。

A context-adaptive policy framework for robust and reactive robotic manipulation via uncertainty-aware imitation learning

一种通过不确定性感知模仿学习实现鲁棒且反应式机器人操作的上下文自适应策略框架

Tim R. Winter, Leonard Klüpfel, Ashok M. Sundaram, Werner Friedl, Maximo A. Roa, Freek Stulp, João Silvério

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

AI总结 研究如何生成适应变化的机器人操作策略，基于策略融合与不确定性量化提出上下文自适应框架，用LfD获取策略并结合MoE提升鲁棒性，在多种场景下评估该方法。

SwiftGS: Episodic Priors for Immediate Satellite Surface Recovery

SwiftGS: 基于事件的先验知识用于即时卫星表面恢复

Rong Fu, Jiekai Wu, Xiaowen Ma, Shiyin Lin, Kangan Qian, Chuang Liu, Simon James Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（顺天堂大学） ； Tongji University（同济大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Juniata College（朱尼亚塔学院） 纠错

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

AI总结 SwiftGS通过元学习方法实现单次前向传递的3D重建，结合几何-辐射解耦的高斯基元和轻量SDF，降低单场景优化成本，实现高效准确的数字表面模型重建和视图一致渲染。

Comments 23 pages, 6 figures

Interactive Alignment

交互式对齐

Sylvain Chassang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 研究交互式主体与人类福祉的长期对齐问题，采用人工智能主体模拟和进化博弈论框架两种方法，结果显示进化博弈论可近似宪法主体经济动态，实用规范执行能更有效维持长期对齐。

Comments 53 pages, 18 Figures, 3 tables