AI Agent

Domain-Aware Machine Learning for Accelerating MILP-Based Motion Planning with Temporal Logic and Chance Constraints

神经符号加速基于MILP的运动规划与时间逻辑和随机约束

Junyang Cai, Weimin Huang, Brendan Long, Matthew Cleaveland, Jyotirmoy V. Deshmukh, Lars Lindemann, Bistra Dilkina

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

AI总结 本文提出利用神经符号方法加速MILP运动规划，通过机器学习指导求解器的符号搜索，提升处理时间逻辑、随机约束等复杂规划问题的效率和可扩展性。

SG-CoT: An Ambiguity-Aware Robotic Planning Framework using Scene Graph Representations

SG-CoT：一种基于场景图表示的模糊性感知机器人规划框架

Akshat Rana, Peeyush Agarwal, K. P. S. Rana, Amarjit Malhotra

机构 * Netaji Subhas University of Technology（纳塔贾·萨哈大学） 纠错

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

AI总结 SG-CoT通过构建场景图并利用LLM迭代查询以检测和澄清模糊性，提升机器人规划在模糊环境中的可靠性，实验表明其在单机和多机环境中均优于现有方法。

Comments This work has been submitted to the journal Autonomous Robots for possible publication

TREK: A Travel Reasoning and Evaluation Kit for LLM Agents in Complex Trip Planning

TREK：面向复杂行程规划的大语言模型智能体旅行推理与评估工具包

Jinhu Qi, Wentao Zhang, Siu Man Ng, Feiyang Xu, Yanyu Chen, Yaoman Li, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Macao Polytechnic University（澳门理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出TREK旅行基准测试，解决现有行程规划智能体基准的不足，实验显示最强LLM智能体仅在不足五成任务生成可行计划，满足旅行者未明确需求是普遍瓶颈。

Comments Code, data, and evaluator: https://github.com/TonyQJH/TREK-A-Travel-Reasoning-and-Evaluation-Kit-for-LLM-Agents-in-Complex-Trip-Planning

The Agency Gap in AI-Supported Writing: How Reactive and Proactive Agent Designs Shape Multimodal Reasoning

AI辅助写作中的主体差距：反应式与主动式智能体设计如何塑造多模态推理

Yueqiao Jin, Kaixun Yang, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Lixiang Yan

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

AI总结 该研究针对AI辅助写作中的主体差距，对比反应式与主动式智能体设计的效果，发现主动式设计可强化多模态推理关联，还能缩小AI素养相关的表现差异，为教育AI智能体设计提供了方向。

Partner Capability Estimation for Task-Agnostic Adaptation in Ad-Hoc Teamwork

面向临时团队中任务无关适应的伙伴能力估计

Peter Tisnikar, Maja Swieczkowska, Benteng Ma, Gerard Canal, Matteo Leonetti

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对临时团队协作中伙伴能力隐藏与人类行为不可预测问题，提出CE-CM及CE-CM-Div方法，通过仿真采样与多样规划器rollout实现任务无关的能力估计，提升了团队协作的可行性与鲁棒性。

Comments 44 pages, 18 figures, submitted

SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution

SkillRise：面向跨任务技能演化的智能体强化学习

Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Zhengxi Lu, Zishan Xu, Yueqing Sun, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zhengzhou Cai, Kangning Zhang, Zhuowen Han, Zi-Han Wang, Ziang Ye, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiwen Liu, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 SkillRise是跨任务学习技能的统一强化学习框架，解耦信用分配机制实现任务求解与技能整理，在多基准上Pass@1性能优于基线，还降低了运行开销。

AgentGFM: A Graph Foundation Model with Node-Agent Information-Flow Control

AgentGFM：具备节点智能体信息流控制的图基础模型

Jingbo Cui, Jitao Zhao, Di Jin, Dongxiao He

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对现有图基础模型固定传播方案不适配节点多样结构模式的问题，提出AgentGFM，以节点为智能体通过预测-行动-观察-修正实现自适应信息流控制，实验验证其在多样图拓扑中的有效性。

Comments 13 pages, 5 figures

WikiLoop: Jointly Learning to Build and Navigate Agent-Native Wikis with Downstream Feedback

WikiLoop：基于下游反馈联合学习构建与智能体原生Wiki导航

Haoliang Ming, Feifei Li, Wenhui Que

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

AI总结 WikiLoop是反馈耦合框架，以Qwen3.5-9B为主干，联合学习构建与导航智能体原生Wiki，在AuthTrace等数据集上提升答案正确性，整合两种角色能力且无需特定数据集训练。

Comments 13 pages, 2 figures, 12 tables. Includes supplementary material

Eco3S: Complex Socio-Economic System Simulation via Agent-Based Models

Eco3S：基于智能体模型的复杂社会经济系统仿真

Shaopeng Wei, Yufei Cheng, Wenxi Sun, Yepeng Ding, Yu Zhao, Gang Kou

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

AI总结 Eco3S是面向经济研究与政策分析的社会经济系统仿真框架，通过三种关键机制解决现有LLM-based ABM的挑战，经多场景实验验证其有效性、可扩展性与通用性。

Comments 18 pages, 18 figures, 7 tables

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

GoGoTB：基于规范驱动覆盖闭合的智能体式RTL验证

Xin Xin, Jincheng Lou, Junhui Li, Jinglin Yan, Panda Xiao, Di Wu, Haixiao Li, Weicong Lu, Weijian Fan, Xinyu Qu, Yuxiang Zhao, Min Yu, Zhixiong Di, Yibo Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Institute of Electronic Design Automation, Peking University（北京大学电子设计自动化研究所） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路高精尖创新中心） 纠错

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

AI总结 GoGoTB是实现端到端验证闭合的智能体式RTL验证框架，在8个RTL设计上无需人工干预，实现100%环境生成成功率及多维度高覆盖率，优于现有方法。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Xin Xin and Jincheng Lou contributed equally to this work and share first authorship

Task and Skill Planning: Hierarchical Robot Planning with Black-Box Skills

超越任务与运动规划：基于通用技能的分层机器人规划

Benned Hedegaard, Yichen Wei, Ziyi Yang, Ahmed Jaafar, Stefanie Tellex, George Konidaris, Naman Shah

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

AI总结 本文提出了一种基于通用技能的分层机器人规划框架，通过可组合交互原语整合运动规划与闭合回路控制器，实现在复杂长期任务中的高效执行。

Comments ICRA 2026

Plans Work in Mysterious Ways: Evaluating a Plan Mode for Spreadsheet Agents

计划以神秘的方式起作用：评估电子表格代理的计划模式

Aayush Kumar, Avik Dutta, Sumit Gulwani, Gustavo Soares, Advait Sarkar, Emerson Murphy-Hill

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

AI总结 研究电子表格代理计划模式，构建原型并通过用户研究与非计划基线评估，发现虽任务结果相似，但计划模式可减少优化，提升用户对工具在创造力支持和人机协作方面的感知，探讨了对计划模式设计及人机规划的影响。

Comments Accepted at IEEE VL/HCC 2026

Risk-Aware Motion Planning with Learned Trajectory Primitives and Probabilistic Safety Assessment

结合学习轨迹基元与概率安全评估的风险感知运动规划

Marc Kaufeld, Dian Zhuang, Johannes Betz

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出由径向基函数网络指导的运动规划框架，结合RBFN候选轨迹生成、碰撞概率评估与轨迹优化，在城市驾驶场景中提升风险感知并减少车辆限制违规，确保安全与可解释性。

Comments 8 pages, submitted to IEEE ITSC 2026, Naples, Italy

ActSWM: Action-Sensitive World Models for Long-Horizon Planning in Open-World Games

ActSWM：面向开放世界游戏长视界规划的动作敏感型世界模型

Zhenfeng Gan, ZiTong Zeng, Jiajun Cheng, Yeke Song, Yongyi Tang, Xueqian Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对开放世界游戏长视界规划的上下文崩塌问题，提出动作敏感型世界模型ActSWM，通过约束隐式回滚保留动作依赖差异，提升了任务成功率与动作恢复能力。

Comments 10 pages, 5 figures

Planning Waste-to-Energy-Coupled AI Data Centers Through Grade-Matched Cooling and Corridor Screening

通过品位匹配冷却与廊道筛选规划耦合垃圾发电的AI数据中心

Qi He, Chunyu Qu, Wenjie Zuo

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对AI数据中心发展受供电、互联及冷却制约的问题，开发耦合WtE的冷却廊道筛选框架，通过品位匹配提供冷却，经案例验证其可实现电力节省与规模适配，明确了WtE耦合冷却的可行性及约束条件。

Journal ref Thermo2026

Mobility and Contact Networks Shape Epidemic Outcomes: A Large-Scale Agent-Based Modeling Study

流动与接触网络塑造疫情结果：一项大规模基于智能体的建模研究

Kuldip Singh Atwal, Emma Von Hoene, Hossein Amiri, Dieter Pfoser, Andreas Zufle, Taylor Anderson

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究通过含100万智能体的ABM，发现流动假设会显著改变接触网络结构与疫情轨迹，强调流动模型校准对疫情模拟及干预评估的重要性。

LLM-Grounded Dynamic Task Planning with Hierarchical Temporal Logic for Human-Aware Multi-Robot Handover

基于分层时序逻辑的LLM引导动态任务规划用于人感知多机器人协作

Shuyuan Hu, Tao Lin, Kai Ye, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Chinese University of Hong Kong-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于分层时序逻辑的神经符号框架，实现动态任务规划以提升多机器人协作的效率和鲁棒性。

Comments Accepted by IROS 2026

Smart-TCP: An Agentic AI-based Autonomous and Adaptive TCP Protocol

Smart-TCP：基于智能体AI的自主自适应TCP协议

Yule Han, Kezhi Wang, Yizhe Zhao, Kun Yang

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出Smart-TCP框架，利用大/小语言模型与算术逻辑单元协同决策，实现TCP控制逻辑的自适应，实验显示高精度与全生命周期成功率。

Comments Submitted for possible journal publication

Recognition Without Mitigation: Ethical Frameworks in Autonomous Offensive-LLM Agent Research

自主渗透测试代理研究中的伦理声明

Andreas Happe, Jürgen Cito

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文分析利用大语言模型进行进攻性安全研究的论文，探讨伦理考量的表达与合理性，揭示学术社区在创新与伦理责任之间的平衡现状。

Comments Accepted at AutonomousCyber 2026

Explanation-Bound Tool Execution for AI Agents: Server-Verified Action Claims Without Trusting Model Rationales

人工智能代理的解释约束工具执行：无需信任模型原理的服务器验证动作声明

Genliang Zhu, Chu Wang

机构 * Accentrust（Accentrust公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究针对人工智能代理工具执行问题，提出EBTE中介层，将原理内容转换为动作声明并经服务器检查。通过形式化和实现参考配置文件，经多场景验证其可行性与诊断价值，支持服务器检查动作声明而非其他相关特性。

Comments 25 pages, 1 figure, 15 tables. Revised presentation and synchronized evaluation details

CodeSpec: Dual Executable Specifications for Agentic Long-Horizon Feature Development

CodeSpec：面向智能体长周期功能开发的双可执行规范

Peiding Wang, Li Zhang, Fang Liu, Taichuan Li, Yinghao Zhu

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.SE

AI总结 提出CodeSpec双可执行规范方法，通过配对子需求语义与仓库架构构建可靠功能链，在FeatureBench上优于基线，提升了长周期功能开发的设计与实现一致性及性能。

GuideSkill: Evolving Executable LLM Agent Skills for Guideline-Grounded Clinical Reasoning

GuideSkill：面向基于指南的临床推理的可执行大语言模型智能体技能演化框架

Lang Cao, Yuhao Shen, Tianyang Luo, Simo Du, Hao Peng, Yue Guo

专题命中 规划决策 ：agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出与模型无关的GuideSkill框架，通过可执行技能结合指南流程与病例诊断模式，在多基准和骨干模型上显著提升临床推理性能，技能可靠且实用。

Pushing the Frontier of Full-Song Generation: Hierarchical Autoregressive Planning Meets Flow-Matching Rendering

推动全曲生成的前沿：分层自回归规划与流匹配渲染

Junyu Dai, Xinyue Fan, Weiqin Li, Xiangang Li, Yunjia Li, Bin Ma, Yukun Ma, Chongjia Ni, Yufei Shi, Biao Tian, Haoxu Wang, Menglin Wu, Jianwei Yu, Huaicheng Zhang, Han Zhao, Shengkui Zhao, Haina Zhu

机构 * Alibaba（阿里巴巴） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出统一歌曲生成框架，支持多项任务，由四个组件构成。通过特定编码、建模、匹配及模块实现歌曲生成，还研究多种后训练策略，实验表明该框架在评估中性能具有竞争力。

REGEN: Replay-recycling for Expert-to-Generalist distillation with Offline Reinforcement Learning

REGEN：用于从专家到通用模型蒸馏的离线强化学习的重放回收

Yunjie Chen, Xiaoxin Chen, Fang Wang

机构 * vivo AI Lab（vivo人工智能实验室） ； Department of Computer Science, Sun Yat-Sen University（中山大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型强化学习扩展的挑战，提出REGEN方法，通过回收重放记忆并运用离线强化学习算法训练通用模型，解耦训练过程，降低成本，在多任务上以低成本达类似准确率，还可能变革在线强化学习及扩展训练阶段。

ResearchArena: Evaluating Sabotage and Monitoring in Automated AI R&D

研究竞技场：评估自动化人工智能研发中的破坏行为与监控

Lena Libon, Ben Rank, Jehyeok Yeon, David Schmotz, Jeremy Qin, Daniel Donnelly, Derck Prinzhorn, Maksym Andriushchenko

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

AI总结 研究针对自动化人工智能研发，用研究竞技场框架评估人工智能控制，通过四项长期任务及两类隐藏附带任务，评估前沿代理破坏与监控能力，发现训练数据中破坏行为难捕捉，发布框架用于评估自动化人工智能研发中的破坏与控制。

Comments 50 pages, 12 figures

CaM-Wolf: Causal-Aware Multimodal Agents for Social Deduction Games

CaM-Wolf：面向社交推理游戏的因果感知多模态智能体

Zheng Zhang, Nanjie Yao, Jiarui He, Deheng Ye, Peilin Zhao, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有SDG智能体多模态特性缺失的问题，提出首个整合多模态感知生成的CaM-Wolf，经实验验证其游戏性能与交互质量均有提升。

Comments Accepted by ACMMM 2026

FirstResearch: Auditable Question Formation for LLM Scientific Discovery Agents

FirstResearch：用于大语言模型科学发现智能体的可审计问题形成

Yufeng Wang

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

AI总结 研究针对大语言模型科学发现智能体首个研究问题难审计的问题，提出FirstResearch框架，核心是研究问题证书，记录多种要素使问题可检查。实验表明该框架在多个主题上优于基线，以证书为中心的核心组件作用显著，支持明确推导约束可提升问题可审计性。

Comments Withdraw for further improvement and work consolidation

CinemaTraj: Composing Atomic Camera Trajectories for 3D Scenes with LLM Agents

CinemaTraj：用LLM智能体为3D场景合成原子相机轨迹

Qianru Li, Xuyang Chen, Erkin Türköz, Lu Liu, Xuqin Wang, Liqiu Meng, Tao Wu, Yanfeng Zhang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Huawei Dresden Research Center（华为德累斯顿研究中心） 纠错

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

AI总结 CinemaTraj是将LLM智能体与3D场景图结合的框架，可从自然语言生成带旁白的3D场景相机轨迹，在真实环境中优于现有方法。

Comments 17 pages, including 8-page main paper, references, and supplementary material; project page: https://cinematraj.github.io/

Text2Score: Generating Sheet Music From Textual Prompts

Text2Score：从文本提示生成乐谱

Keshav Bhandari, Sungkyun Chang, Abhinaba Roy, Francesca Ronchini, Emmanouil Benetos, Dorien Herremans, Simon Colton

机构 * Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； EmotionWave（情绪波） 纠错

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

AI总结 本文提出Text2Score框架，通过规划和执行阶段生成乐谱，利用符号XML数据直接生成监督信号，优于其他方法。

Comments 9 pages including references, 2 figures

Think Short, Defer Smart, Act, and Repeat: Calibrated Reasoning and Uncertainty-Aware Deferral for Edge LLM Agents

短思考、智能延迟、行动与循环：面向边缘大语言模型智能体的校准推理与感知不确定性的延迟机制

Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

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

AI总结 该研究提出TSDS框架，结合收敛探测器与困惑度延迟规则，经LTT流程校准后，可在边缘LLM智能体上减少43%-73%的思考计算量，同时保证奖励与云端调用率，在多类基准任务上表现优异。