AI Agent

BM25 Wins at Scale: A Scaling Study of Retrieval-Augmented Generation Paradigms

哪种RAG范式在规模化场景下表现最优？检索增强生成范式的规模化研究

Pengyu Wang, Benfeng Xu, Shaohan Wang, Mingxuan Du, Xin Zeng, Huarui Wu, Lei Zhang, Licheng Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（Metastone科技） ； Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences（北京农林科学院信息技术研究中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(summary_cn,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过28个嵌套语料层级的受控研究，对比四类RAG范式的规模化表现，发现BM25综合性能最优，Agent+BM25全规模准确率达69.4，图基RAG存在构建瓶颈。

HarnessBank: Semantic Gene-Bank Search with Gated Verification for Agent-Harness Self-Evolution

通过门控语义质量多样性实现自我进化智能体的驾驭

Xiaotian Luo, Dizhan Xue, Fengxingyu Wang, Chuanrui Hu, Yafeng Deng

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

AI总结 研究大语言模型智能体驾驭因素提升性能的问题，提出自我进化智能体驾驭框架，将提出与评估更改分开，通过门控存档避免过度拟合，在多领域测试中取得较好泛化效果，证明诊断与评估循环的有效性。

Comments 9 pages, 4 figures, 3 tables

ScopeJudge: Cost-Aware Pre-Execution Gating for Offensive Security Agents

ScopeJudge：用于进攻性安全代理的成本感知预执行门控

Shane Caldwell, Max Harley, Ads Dawson, Michael Kouremetis, Vincent Abruzzo, Will Pearce

专题命中 工具调用 ：agent(abstract)

AI总结 研究进攻性安全代理中预执行门控，引入ScopeJudge数据集，含4897个工具调用。评估八个法官模型在五种转录策略下表现，发现静态策略不足，推荐成本敏感和召回优先操作点，以支持自主安全代理的实时监控和可扩展监督。

Comments 22 pages, 4 figures, 4 tables, 1 link to code, 1 link to dataset

Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution

Role-Agent: 通过双角色演化引导LLM智能体

Xucong Wang, Ziyu Ma, Shidong Yang, Tongwen Huang, Pengkun Wang, Yong Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

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

AI总结 提出Role-Agent框架，让单个LLM同时作为智能体和环境，通过世界在智能体（WIA）和智能体在世界（AIW）两个组件实现自举协同演化，在多个基准上平均提升超过4%。

Comments 20 pages, including 12 pages of main text and 8 pages of appendix; work in progress

ELISA: An Interpretable Hybrid Generative AI Agent for Expression-Grounded Discovery in Single-Cell Genomics

ELISA：一种可解释的混合生成式AI代理，用于单细胞组学中的表达基础发现

Omar Coser

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

AI总结 ELISA结合表达嵌入、语义检索和LLM解释，提供交互式单细胞发现，优于CellWhisperer，尤其在基因签名查询中表现突出。

APPO: Agentic Procedural Policy Optimization

APPO: 智能体程序策略优化

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Yuxiang Ji, Shidong Yang, Guanhua Chen, Pengkun Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出APPO方法，通过细粒度分支和程序级优势缩放改进智能体强化学习的信用分配，在13个基准上平均提升近4个点。

Comments 25 pages, including 14 pages of main text and 11 pages of appendix; work in progress

AIvilization v0: Toward Large-Scale Artificial Social Simulation with a Unified Agent Architecture and Adaptive Agent Profiles

AIvilization v0：迈向大规模人工社会模拟的统一代理架构与自适应代理档案

Wenkai Fan, Shurui Zhang, Xiaolong Wang, Haowei Yang, Tsz Wai Chan, Xingyan Chen, Junquan Bi, Zirui Zhou, Jia Liu, Kani Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Bauhinia AI 纠错

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

AI总结 AIvilization v0通过统一代理架构和自适应代理档案，实现大规模人工社会模拟，解决目标稳定性与反应正确性矛盾，支持长周期自主性和多目标环境下的稳健性。

Comments v2: major revision. Agent architecture and environment consolidated into self-contained sections; new problem-setting section formalizing the asynchronous event model; evaluation reorganized by experiment with results reported alongside each protocol; added action-simulator audit, and human-steering analyses; other sections rewritten

Multimodal Reinforcement Learning with Adaptive Verifier for AI Agents

具有自适应验证器的多模态强化学习

Reuben Tan, Baolin Peng, Zhengyuan Yang, Hao Cheng, Oier Mees, Theodore Zhao, Andrea Tupini, Isar Meijer, Qianhui Wu, Yuncong Yang, Lars Liden, Yu Gu, Sheng Zhang, Xiaodong Liu, Lijuan Wang, Marc Pollefeys, Yong Jae Lee, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Argos验证器，通过结合SFT数据筛选与RL训练，提升多模态推理模型在空间推理、视觉幻觉及机器人任务中的性能，同时减少奖励黑客问题。

Combining Large Language Models and Symbolic Reasoning for Multi-Robot Temporal Planning through Explainable Knowledge Bases

结合大语言模型与符号推理，通过可解释知识库实现多机器人时序规划

Enrico Saccon, Matteo Saveriano, Edoardo Lamon, Luigi Palopoli, Marco Roveri

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

AI总结 本研究提出PLANTOR框架，结合LLM与符号推理，通过可解释知识库实现多机器人时序规划，在基准场景及多臂装配场景验证，可减少手动建模但需人工修正，主张混合工作流。

Solution Space Path Planning: A Real-Time Human-Centered Path Planning Algorithm for En-Route Air Traffic Control

航路空中交通管制中的解空间路径规划

Yiyuan Zou, Wenying Lyu, Clark Borst

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于解空间的冲突避免路径规划算法，集成三种意图冲突检测方法，通过顶点和边搜索节点实现高效计算，在MUAC Delta扇区测试中平均计算时间3.69毫秒。

Comments 37 pages, 16 figures

Latent Actions from Factorized Transition Effects under Agent Ambiguity

基于因子化转移效应的潜在动作在智能体模糊性下的研究

Heejeong Nam, Chandradithya S Jonnalagadda, Harshit Aggarwal, Eric Xu, Randall Balestriero

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 针对多物体或干扰场景中动作源模糊问题，提出观测转移因子化（OTF）方法，将转移分解为稀疏的观测转移基元，并构建OTF-LAM模型，在逆向前向动力学框架下抽象出动作潜变量，实现零样本迁移和下游策略学习。

Comments Project Page: https://hazel-heejeong-nam.github.io/LAM/

Pushing the Performance Limits in Autonomous Racing: Continuous Stability-Aware Adaptive Velocity Planning in Formula Student Driverless

推动自动驾驶赛车的性能极限：大学生方程式无人驾驶中的连续稳定性感知自适应速度规划

Tamara Bergerhoff, Sebastian Baader, Pascal Meißner, Frank Deinzer

机构 * Center for Artificial Intelligence and Robotics (CAIRO)（人工智能与机器人中心（CAIRO）；维尔茨堡-施韦因富特应用技术大学） ； TUAS Würzburg-Schweinfurt 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种连续稳定性感知自适应速度规划方法，通过推断连续缩放因子生成摩擦图，实现实时最优目标速度计算，在真实赛车上测试圈速提升35%。

Comments Accepted as a conference paper in IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2026, Detroit, MI, United States

Journal ref 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2026, pp. 795-801

The Open Motion Planning Library 2.0

开放运动规划库2.0

Weihang Guo, Theodoros Tyrovouzis, Emiliano Flores, Clayton W. Ramsey, Zachary K. Kingston, Ioan A. Şucan, Mark Moll, Lydia E. Kavraki

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） ； Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） ； Waymo, LLC（Waymo公司） ； Metron, Inc.（Metron公司） ； Ken Kennedy Institute at Rice University（里士大学肯尼迪研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文介绍OMPL 2.0，通过硬件加速实现实时运动规划，并集成现代AI研究流程，总结了库与运动规划领域的共同发展及其对研究社区的影响。

RAPiD: Reward-Guided Consistency Distillation of Diffusion Planners for Real-Time Autonomous Driving

RAPiD: 通过扩散行为先验实现安全高效的实时确定性轨迹规划

Ruturaj Reddy, Hrishav Bakul Barua, Junn Yong Loo, Thanh Thi Nguyen, Ganesh Krishnasamy

机构 * School of Information Technology, Monash University, Malaysia（墨尔本大学信息科技学院） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Australia（墨尔本大学信息技术学院） ； TCS Research, India（印度TCS研究） 纠错

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

AI总结 RAPiD通过扩散行为先验实现高效安全的实时轨迹规划，优于现有方法。

DuetHOI: Language-Guided Bimanual Hand--Object Motion Generation with Articulation Planning and Contact Refinement

StructBiHOI: 结构化关节建模用于长时程双臂手-物体交互生成

Zhi Wang, Yuyan Liu, Liu liu, Ruonan Liu, Ruixuan Liu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 StructBiHOI通过结构化关节建模框架实现长时程双臂手-物体交互生成，提升稳定性和效率。

A2TTA: Anchored-and-Agile Test-Time Adaptation for Evolving Traffic Sensor Networks

A2TTA：用于不断发展的交通传感器网络的锚定与敏捷测试时自适应

Du Yin, Xiachong Lin, Yue Tan, Jinliang Deng, Estrid He, Hao Xue, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对交通传感器网络动态变化致传统预测模型性能下降问题，提出A2TTA框架，将拓扑诱导误差转化为输出校准问题，区分时间自适应，联合应对拓扑演变和多尺度时间偏移，实验证明该框架能有效提升预测性能。

Comments Under Review

DRIP-R: A Benchmark for Decision-Making and Reasoning Under Real-World Policy Ambiguity in the Retail Domain

DRIP-R：零售领域决策与推理在现实政策模糊性下的基准测试

Hsuvas Borkakoty, Sebastian Pohl, Cheng Wang, Bei Chen, Yufang Hou

机构 * Interdisciplinary Transformation University Austria（跨学科转型大学奥地利） ； Amazon Berlin（亚马逊柏林） 纠错

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

AI总结 DRIP-R基准测试通过现实零售政策模糊性构建无唯一正确解决方案的场景，评估LLM在模糊政策下的决策与推理能力，揭示其固有的系统性挑战。

Comments 10 pages

Mission-Level Runtime Assurance for LLM-Assisted ISR Swarms over a Verification-Aware Fabric

基于验证感知架构的大语言模型辅助情报、监视与侦察集群任务级运行时保障

Nikolaos Kekatos, Panagiotis Katsaros, Alexios Lekidis, Theodoros Nestoridis, Tom Nianios

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型辅助的ISR集群任务级运行时保障问题，提出三层组合式运行时验证框架，将任务策略分解，通过验证感知架构聚合判定并融合代数，能检测个体合规但集群违规情况，模拟任务验证了其有效性。

Commit to the Bit: Reactive Reinforcement Learning Done Right

Commit to the Bit: Reactive Reinforcement Learning Done Right

Onno Eberhard, Claire Vernade, Michael Muehlebach

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对确定性观测的有限环境，提出Committed Q-learning算法，在弱于$q_\star$-可实现性的rewire-鲁棒性假设下，证明其几乎必然收敛到最优反应策略。

Comments Published in ICML 2026

Shaping Scientific Explanations to Expert Perspectives with Persona-Conditioned Reinforcement Learning

基于知识图谱的自适应科学解释的代理人设

Susana Nunes, Tiago Guerreiro, Catia Pesquita

机构 * LASIGE, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, Portugal（里斯本大学科学学院LASIGE，葡萄牙） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于强化学习的科学解释生成方法，通过代理人设引导解释代理器适应专家认知策略，提升解释的适应性和预测性能。

Shall We Play a Game? Language Models for Open-ended Wargames

我们要玩一场游戏吗？用于开放式兵棋推演的语言模型

Glenn Matlin, Isaac Song, Yixiong Hao, Parv Mahajan, Evan Montoya, Ryan Bard, Stuart R. Topp, Anthony Wen-Ming Zang, Mohammed Rehan Parwani, Soham Shetty, Mark Riedl

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

AI总结 该研究通过对223篇相关论文的范围综述，明确了兵棋推演中语言模型的控制角色现状，指出需关注模型对行动与后果的控制程度以保障模拟保真度。

Comments 49 pages (9-page body), 3 figures. Published at the Social Sim'26 Workshop at COLM 2026 (non-archival)

FlexPath: Adapting Learned Connectivity Guidance to Path Preferences

FlexPath: 基于图像规划的学习语义路径先验

Taehyoung Kim, Tim Schoenbrod, David Eckel, Henri Meeß

机构 * Fraunhofer IVI（弗劳恩霍夫研究所） ； Technische Hochschule Ingolstadt（因戈尔施塔特技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出FlexPath两阶段框架，将可行性先验与偏好解耦，通过可微路径形状目标实现任务自适应，在最短路径规划中搜索代价降低14.3%，并支持零样本泛化与多目标适配。

Vision-based Goal-Reaching Control for Mobile Robots Using a Hierarchical Learning Framework

基于视觉的目标到达控制的移动机器人Hierarchical Learning框架

Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（工程与自然科学学院，塔尔皮莱大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于视觉的目标到达控制框架，通过分层学习方法提高移动机器人在复杂地形中的安全性和稳定性。

The Bin Packing Problem with Setups: Formulations, Structural Properties and Computational Insights

带准备时间的装箱问题：公式化、结构性质与计算见解

Roberto Baldacci, Fabio Ciccarelli, Stefano Coniglio, Valerio Dose, Fabio Furini

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对带准备时间的装箱问题，提出整数线性规划与弧流两种公式，推导最小类不等式等性质，构建含612个实例的基准，实验表明弧流公式对大权重及真实实例更有效。

Conservative adventurers have more future academic impact

保守型冒险者具有更高的未来学术影响力

Xingsheng Yang, Zhaoru Ke, Xiangyi Xiao, Qing Ke, Haipeng Zhang, Fengnan Gao

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究通过分析31780857篇论文的数据集，发现“保守型冒险者”在相近领域内频繁转换主题，其未来引用量比其他群体最高高出19%，为科学职业规划提供了新见解。

Comments As close as possible to the published version with Scientometrics, with the supplement appended. 31 pages of main text and 86 pages of supplement. Corresponding authors: Fengnan Gao and Haipeng Zhang

PEMAND: Persona-Enriched Multi-Agent Negotiation for Household Decision-Making

PEMANT：面向旅行的个性化多智能体谈判

Yuran Sun, Mustafa Sameen, Yaotian Zhang, Rongguan Gu, Mrunal Vibhute, Chia-yu Wu, Yuanyuan Lei, Xilei Zhao

机构 * Department of Civil and Costal Engineering, University of Florida（佛罗里达大学土木与海岸工程系） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PEMANT框架，结合行为理论与多智能体谈判，改进家庭旅行决策建模，提升预测能力。

GNN-based Multi-Agent Control of Traffic Shockwaves in Sparse Vehicular Ad-hoc Networks

基于图神经网络的稀疏车载自组织网络中交通激波的多智能体控制

Prachi Nandi, Madhuri Malakar, Sonakshi Satpathy, Pabitra Mohan Khilar

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究稀疏车载自组织网络中交通激波问题，提出集成图神经网络的去中心化多智能体强化学习框架，车辆利用本地信息和邻车交互学习协同控制策略，能有效减少交通激波传播，即使低比例车辆联网时也能减少80%。

A Multi-Agent System for Motor Design Optimization via an FEA-AI Hybrid Approach

基于FEA-AI混合方法的IPMSM设计优化多智能体系统

Jinseong Han, Sunwoong Yang, Namwoo Kang

机构 * Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST（KAIST Cho Chun Shik 移动研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, Hanyang University（汉阳大学机械工程系） ； Narnia Labs 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种端到端自动化IPMSM设计优化框架，通过RAG结构化问题定义与不确定性感知的FEA-AI混合优化流水线，平衡计算成本与预测可靠性，在同等FEA预算下优于纯FEA或纯AI方法。

Comments 37 pages, 31 figures

MARGIN: Runtime Confidence Calibration for Multi-Agent Foundation Model Coordination

MARGIN：多智能体基础模型协调的运行时置信度校准

Joss Armstrong

机构 * Ericsson, Athlone, Ireland（爱立信，Athlone，爱尔兰） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出在线校准方法MARGIN，通过任务流学习每个智能体每个置信度带的校准因子，无需模型访问或重训练，在分布漂移下将校准误差降低3-6倍，并显著提升多智能体选择性能。

M3MAD-Bench: Multi-Dimensional Evaluation of Multi-Agent Debate Across Domains and Modalities

M3MAD-Bench: 多智能体辩论在不同领域和模态中真的有效吗？

Ao Li, Jinghui Zhang, Luyu Li, Yuxiang Duan, Lang Gao, Mingcai Chen, Weijun Qin, Shaopeng Li, Fengxian Ji, Ning Liu, Lizhen Cui, Xiuying Chen, Yuntao Du

机构 * Shandong University（山东大学） ； MBZUAI ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； BOB Cloud（BOB云） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 M3MAD-Bench通过多领域、多模态和多维指标评估多智能体辩论方法的有效性，提供全面的性能-成本分析。

Comments Accepted by ACMMM 2026