AI Agent

OTAP: Structure-Aware Optimal Transport for Evaluating Planning and Execution in Agent Trajectories

Otap：用于评估智能体轨迹中规划与执行的结构感知最优传输

Babak Barazandeh, Subhabrata Majumdar, George Michailidis

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

AI总结 研究智能体轨迹评估问题，将其重新定义为执行图与有效解决方案图的距离，通过不平衡融合Gromov-Wasserstein传输问题实例化得到\otap{}分数，该分数可区分有效与无效轨迹，对保持依赖的重新排序不变且对冗余步骤有界敏感。

Agentic Incident Response through Digital Twin-Enhanced Multiscale Planning

基于数字孪生增强多尺度规划的智能体事件响应

Yiran Gao, Tao Li, Kim Hammar

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

AI总结 该研究针对现有智能体事件响应方法的局限，提出结合决策论规划与LLM的多尺度方法，经实验验证可显著缩短恢复时间、提升恢复率。

Comments 31st European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS) 2026

AgentSLABench: Evaluating and Benchmarking Agentic Systems Under Resource Constraints

AgentSLABench：资源约束下智能体系统的评估与基准测试

Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju

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

AI总结 本研究提出AgentSLABench框架，在资源约束下评估自主AI智能体，通过多维度指标分析发现专用智能体表现优于通用基线，验证了效率调整成功率的重要性并开放相关资源。

Comments 7 pages, 2 figures, 9 tables. Code, sealed test sets, and profiling artifacts available at: https://github.com/MeherBhaskar/agentslabench

Neuro-Symbolic Participation Governance for Verifiable AI Agents in Open Digital Twin Ecosystems

开放数字孪生生态中可验证AI智能体的神经符号参与治理

Juan Li, Wei Cai, Yan Bai

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

AI总结 该研究针对开放数字孪生生态中AI智能体的验证需求，提出神经符号去中心化治理框架，结合神经推理与制度治理，通过区块链智能合约实现可审计参与，经原型验证可管控开销下保障合规协作。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2026), Bellevue, WA, USA, October 4-7, 2026. 7 pages, 1 figure, 5 tables. Code: https://github.com/weicaiuw/verigov-ai (DOI: 10.5281/zenodo.21706699)

Learning-Based Motion Planning for Dynamic Environments: From Foundational Algorithms to Emerging Paradigms

动态环境下基于学习的运动规划：从基础算法到新兴范式

Zongyuan Shen, Shalabh Gupta, Shancheng Zhao, Dehua Zhou, Gao Wang, Rui Cheng, Yaming Ou, Zhongqiang Ren, Yikui Zhai, C. L. Philip Chen

机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Guangzhou Maritime University（广州海事大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Wuyi University（五邑大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本综述回顾2015至2025年动态环境下基于学习的运动规划代表性研究，提出学习作用分类法，分析相关影响因素，探讨安全可验证规划等开放挑战与未来方向。

A Self-Triggered Agentic Push Recommendation System

一种自触发智能推送推荐系统

Zhao-Yu Zhang, Qingying Chen, Chunyuan Zheng, Jing Zhou, Jian Sun, Siqi Chen, Leiying Chen, Chuan Zhou, Huiyou Jiang, Xin Tao, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

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

AI总结 本文提出端到端自触发智能推送系统STEPS，含规划、执行、过滤智能体，已在抖音部署，可提升用户活跃天数、降低权限禁用率并减少计算开销。

Bayesian and Motivated Reasoning in AI Agents

AI智能体中的贝叶斯推理与动机推理

Eddie Yang

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

AI总结 该研究发现AI智能体的结论受先验信念影响，相同数值数据因框架不同会得出不同结论，揭示了委托其决策存在依赖未指定先验的风险。

Intern-S1-MO: Long-horizon Reasoning Agent for Olympiad?Level Mathematical Problem Solving

长周期推理代理用于竞赛级数学问题求解

Yuzhe Gu, Songyang Gao, Zijian Wu, Lingkai Kong, Wenwei Zhang, Zhongrui Cai, Fan Zheng, Tianyou Ma, Junhao Shen, Haiteng Zhao, Duanyang Zhang, Huilun Zhang, Kuikun Liu, Chengqi Lyu, Yanhui Duan, Chiyu Chen, Ningsheng Ma, Jianfei Gao, Han Lyu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ICMAT Spanish National Research Council（西班牙国家科研 council） ； The High School Affiliated to Renmin University of China（中国人民大学附属高中） ； Ren Hui Academy of Beijing（北京润辉学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Intern-S1-MO，通过多轮分层推理和OREAL-H框架，突破IMO级数学问题的上下文限制，实现26/35分的优异成绩。

Global Optimization and Inference-Time Region Grafting for Agentic Workflows

智能体工作流的全局优化与推理时区域嫁接

Donghyeok Koh, Gyuwan Kim, Jinyeong Bak, Seung-Hoon Na, Tao Yang, Haneol Jang, Cheoneum Park

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

AI总结 本文提出GRAFT方法，通过保留全局优化工作流并局部替换选定区域实现智能体工作流的实例级自适应，在多类任务上较MaAS平均提升3.85个百分点，且执行器升级无需重新优化全局工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

Long-Horizon Autonomous Architecture Research with a Language-Model Agent: A Behavioural Case Study

基于语言模型智能体的长时自主架构研究：一项行为案例研究

Aon Safdar, Mohamed Saadeldin

机构 * University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 本研究以语言模型智能体为唯一研究者开展长时神经架构设计案例，经三阶段约100次实验改进了视觉Transformer，揭示其生产力阶段结构等四项发现，提出自主研究的未来方向。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Agentic Graph Token Reasoning

智能体图令牌推理

Zhuoyi Peng, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体图令牌推理，将图令牌化融入推理过程，通过三阶段训练实现，在七个图领域评估中大幅优于基线，可零样本迁移至未见领域，推动图分析向智能体范式发展。

Trajectories That Segment Themselves: Agent-Declared Boundaries as a Training Unit

自分割轨迹：智能体声明边界作为训练单元

Jingxi Wei

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

AI总结 该研究提出智能体声明边界的采集时语义自分割方法，将其作为训练单元，实验表明该分段具有一致性，下游DPO在特定任务中表现优于对照组。

Comments 20 pages, 6 figures, 11 tables. Includes appendices with full controls and ablations

Track-Guided Hierarchical Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle Drifting with Minimum-Lap-Time Planning

赛道引导分层强化学习用于最小圈速规划的自动驾驶车辆漂移控制

Sheng Zhao, Bolin Zhao, Xiaodong Wu, Chen Lv

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

AI总结 该研究针对自动驾驶车辆漂移控制的双目标难题，提出TgRL分层强化学习框架，结合最优轨迹规划训练智能体，实现了兼顾控制性能与圈速缩短的漂移竞赛策略。

ACDC: Adaptive Curriculum Planning with Dynamic Contrastive Control for Goal-Conditioned Reinforcement Learning in Robotic Manipulation

ACDC：基于动态对比控制的自适应课程规划用于机器人操控的面向目标强化学习

Xuerui Wang, Guangyu Ren, Tianhong Dai, Bintao Hu, Shuangyao Huang, Wenzhang Zhang, Hengyan Liu

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

AI总结 本文提出ACDC方法，结合自适应课程规划与动态对比控制，提升机器人操控任务中的样本效率和任务成功率。

Comments Withdrawn by the authors after identifying inconsistencies between the described adaptive curriculum and the implementation used to generate the reported experiments, particularly in the success-rate feedback mechanism and replay-weight schedule. These issues require the experiments and conclusions to be reevaluated

Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure

基于矩闭合的不确定性下解析规划

Shishir Sharma, Doina Precup

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于矩闭合的不确定性下解析规划方法，通过二次动作值参数化实现闭式贝尔曼备份，在连续控制中降低目标方差，为感知分布的规划提供了合理框架。

Comments To appear in Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2026), PMLR

Group-Reflective Self-Distillation for Agentic Reinforcement Learning

面向智能体强化学习的组内自蒸馏方法

Binbin Zheng, Zijun Xie, Guanqun Zhao, Enlei Gong, Xing Ma, Xiaoliang Fu, Zeyu Chen

机构 * Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体强化学习中终端奖励监督粗粒度的问题，提出组内自蒸馏方法，利用策略自身已验证轨迹生成指导，细化回合级信用分配，在多环境多模型上性能优于基线且泛化性更好。

ProbGuard: Proactive Runtime Monitoring for LLM Agent Safety via Probabilistic Prediction

ProbGuard：基于概率的运行时监控用于LLM代理安全

Haoyu Wang, Christopher M. Poskitt, Jiali Wei, Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 ProbGuard通过概率风险预测主动监控LLM代理安全，利用离散时间马尔可夫链建模行为动态，提前预警潜在危险，提升安全性和任务完成率。

Comments Accepted by the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Antares: Foundation Models for Agentic Vulnerability Localization

Antares：用于智能体漏洞定位的基础模型

Supriti Vijay, Aman Priyanshu, Didier Chapoteau, Arthur Goldblatt, Jianliang He, Kimia Majd, Fraser Burch, Baturay Saglam, Takahiro Matsumoto, Zhuoran Yang, Amin Karbasi

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

AI总结 该研究提出基于IBM Granite的Antares系列紧凑语言模型，经两阶段训练用于智能体漏洞定位，其30亿参数版本性能接近GPT-5.5且远超更大模型，推理高效低成本。

Comments 57 pages, 12 figures, technical report for antares

Harness-R1: Learning to Edit Executable Runtime Harnesses from Agent Failure Trajectories

Harness-R1：从智能体失败轨迹中学习编辑可执行运行时管控程序

Shuai Shao, Kangning Zhang, Qingyao Li, Shijian Wang, Hao Wang, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Yi Guo, Weiwen Liu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 Harness-R1是首个基于智能体失败轨迹学习编辑可执行运行时管控程序的方法，经WebShop等基准测试，可提升Qwen3.5-9B智能体成功率，为管控程序与智能体协同进化提供了方向。

Assuming You Knew: Fixing an Epistemic Semantics for Flow Policies Using Agentic AI

假设你已知：使用智能体AI修复流策略的认知语义

David A. Naumann

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对流策略认知语义框架的缺陷，借助智能体AI编码助手在Rocq中完成修正形式化的机器验证，形成了可比较不同策略规范风格并支持实施的通用框架。

AOSpec: Action and Observation Co-Speculation for Low-Latency Agent Serving

AOSpec：用于低延迟智能体服务的动作与观测协同推测

Hao Mark Chen, Jinnan Guo, Wayne Luk, Hongxiang Fan

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

AI总结 AOSpec是一种动作与观测协同推测的无损框架，通过EVD和JASV技术降低智能体服务延迟，在Terminal-Bench上较基线实现显著延迟缩减，且观测模型可跨基准迁移。

Neural operator learning for collision-aware trajectory planning of spacecraft swarms

面向航天器集群碰撞感知轨迹规划的神经算子学习

Sidhdharth D. Sikka, Suyi Gao, Zehui Lu, Rongjie Lai, Shaoshuai Mou

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Manifold Research Group（流形研究组） 纠错

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

AI总结 该研究提出排列等变神经算子，结合自监督物理目标与对抗威胁训练，实现航天器集群轨迹规划，可零样本泛化到大规模集群，精度接近最优控制求解器，性能优于无碎片感知基线。

Comments 27 pages, 6 figures, 6 tables. Submitted to Nature Machine Intelligence. Video abstract included as ancillary file

AutoFOAM: The Self-Refining Autonomous OpenFOAM Agent

AutoFOAM：自优化自主OpenFOAM智能体

Arun Govind Neelan, A Seshaditya

机构 * SimuNetics ； Onnes Cryogenics ； Quasi AI 纠错

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

AI总结 AutoFOAM是基于Qwen-coder 2.5-14B微调的自主LLM智能体，通过7阶段迭代循环及三种抗退化机制，可基于自然语言指令完成OpenFOAM模拟，助力CFD工作流程普及与快速原型开发。

Grounded Vision-Language Interpreter for Long-Horizon Bimanual Task and Motion Planning

用于长 horizon 双臂任务与运动规划的接地视觉语言解释器

Jeremy Siburian, Keisuke Shirai, Cristian C. Beltran-Hernandez, Masashi Hamaya, Michael Görner, Atsushi Hashimoto

机构 * OMRON SINIC X Corporation（OMRON SINIC X公司） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉语言机器人规划框架的黑箱缺陷与双臂任务探索不足问题，提出混合规划框架 ViLaIn-TAMP，经烹饪领域任务及实际双臂机器人系统验证，其性能优于基准方法。

Comments IROS 2026

PRISM: Privileged Probabilistic Latent Supervision for End-to-End Autonomous Driving Motion Planning

PRISM：面向端到端自动驾驶运动规划的特权概率潜在监督

Volodymyr Havrylov, Faris Janjoš, Andreas Look, Jürgen Mathes, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； Coburg University（科堡大学） ； Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对端到端自动驾驶模型梯度微弱问题，提出基于真实值的概率潜在监督框架，在 nuScenes 数据集上实现规划 L2 误差降 8%、碰撞率降 3%，且计算开销可忽略。

Complete Motion Planning using Workspace-Fibered Decomposition for nR-Planar Manipulator

面向nR平面机械手的基于工作空间纤维分解的完整运动规划

Aayush Rath, Antony Thomas

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对杂乱环境中nR平面冗余机械手的运动规划问题，提出工作空间纤维分解框架，通过递归提升低维子链可达工作空间简化规划，实验显示其可保留无碰撞连通性并降低碰撞检测复杂度。

RIT*: Riemannian Informed Trees for Cost-Adaptive Optimal Motion Planning

RIT*：适用于成本自适应最优运动规划的黎曼知情树

Muhayy Ud Din, Ahmed Nadar, Jan Rosell, Irfan Hussain

机构 * Center for Autonomous Robotic Systems, Khalifa University（哈利法大学自主机器人系统中心） ； Institute of Industrial and Control Engineering, Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学工业与控制工程研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出RIT*规划框架，以黎曼原语替代批量知情搜索的欧几里得原语，结合CARM优化度量，在高维各向异性运动规划中显著降低成本，性能优于BIT*等基准方法。

Comments Accepted in Robotics and Automation Letters

From Failures to Supervision: DynamicEnvPlan for Robust Long-Horizon Embodied Planning

从失败到监督：用于鲁棒长视距具身规划的DynamicEnvPlan

Hao Yuan, Yuxin Wang, Lei Ji, Zhiwei Yu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出DynamicEnvPlan闭环框架，通过规划、扰动与防护校正模块生成恢复轨迹并分阶段微调，在104个任务-场景组合上使具身规划成功率从33.3%升至76.2%，提升了物理世界交互的鲁棒性。

AReaL-DTE: Sparse Policy-Weight Transfer for Online Agentic Reinforcement Learning

AReaL-DTE：面向在线智能体强化学习的稀疏权重迁移技术

Yingqi Peng, Jiawei Zhang, Wenhao Zhou, Ruida Xu, Ran Yan, Wei Dong, Yi Gao, Zhiqiang Ding, Tongkai Yang, Binhang Yuan

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本研究提出面向在线智能体强化学习的 AReaL-DTE，通过无快照增量传输引擎实现稀疏权重迁移，在跨集群及集群内场景下大幅提升速度并降低内存占用。

Motion Planning for Mobile Manipulators Navigating Doorways via Model Predictive Control

基于模型预测控制的移动机械臂 doorway 运动规划

Kasra Sinaei, Kasun Weerakoon, Christopher Bradley, Seyed Abolfazl Fakoorian, Donald Ebeigbe

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AlphaZ Inc.（AlphaZ公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对移动机械臂在人类环境中穿越 doorway 的需求，提出基于非线性 MPC 的耦合系统运动规划框架，经仿真与硬件实验验证可生成无碰撞的 door 穿越轨迹。